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Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer (H/F) à Hauts-de-France, France. Les missions attendues par le Data engineer (H/F) : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Compétences : Expertise SQL, ETL CI/CD, github, Terraform, Kafka Power BI, Looker Google Cloud Platform (GCS, BigQuery)

Je recherche pour un de mes clients un Data Analyst sur Aix-en Provence CONTEXTE DE LA MISSION : Le client dans le cadre de son activité analyse de la donnée, recherche un profil analyste DATA afin d'intégrer l'équipe sur le site d'Aix-en-Provence. Le profil aura pour mission de mettre en œuvre des analyses dans le cadre de la lutte contre la fraude. Fort d'une expérience DATA, il devra prendre en compte toutes les données du SI afin d'étudier leur cohérence et leur impact dans les processus métiers sensibles. DESCRIPTION DE LA MISSION Définition des missions et des obligations afférentes (obligation de conseil et/ou obligation de résultat) au Titulaire - Définition de la prestation attendue : - Rattaché à l'équipe Analyse de la donnée, l'intervenant aura pour principales missions : - Prise en compte des données du domaine "Individu Allocataire" et assimilation de leurs impacts dans le SI - Mise en œuvre de cas d'usage métiers orientés lutte contre la fraude par croisement des données (ciblage, analyse de donnée ou prédiction) - Développement et maintenance de produits DATA réutilisables - Respect des normes et bonnes pratiques au sein de l'équipe

Nous recherchons un Data Scientist Senior (5 à 9 ans d'expérience) pour intervenir sur des projets d'envergure mêlant Intelligence Artificielle conventionnelle et IA Générative. 📍 Modalités de la mission Lieu : Colombes (Hybride : 2 à 3 jours/semaine sur site) Date de démarrage : 04/05/2026 Date de fin : 30/10/2026 (prolongation possible) Budget (TJM ) : 450 € 🎯 Cœur de mission Expert en IA, vous concevez et implémentez des systèmes d'IA générative avancés (LLM). Vous accompagnez techniquement les équipes, de la phase de prétraitement des données jusqu'au déploiement en environnement Cloud, tout en garantissant la robustesse et la factualité des modèles. 🛠 Compétences techniques Expertise IA Générative & NLP (Indispensable) : LLM & RAG : Maîtrise des architectures RAG (chunking, embeddings, vector indexing, retrieval), du prompt engineering avancé et des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex . NLP : Prétraitement textuel complet (parsing, POS Tagging, normalisation) et évaluation des modèles (métriques NLP, analyse d'hallucinations et factualité). Deep Learning : Maîtrise des architectures Transformers, RNN, LSTM et GRU. Stack Technique : Langages & Libs : Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques standards ( PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn ). Cloud & MLOps : Déploiement sur environnements Cloud (idéalement AWS : SageMaker, Bedrock, OpenSearch). Pratiques CI/CD via GitLab . Outils Data : Connaissance de Dataiku et des enjeux réglementaires (RGPD / AI Act).

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Engineer-Scientist AWS. Nous étudions prioritairement les candidatures adressées par mail à freelance à insyco . fr avec : · Un argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous · Un CV à jour au format Word · Une date de disponibilité · Un tarif journalier · Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5161 dans l'objet de votre mail Vos responsabilités · Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique · Modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux · Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille · Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation · Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum · S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI interne · Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant · Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab · Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Lab · Solide culture DevOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Gitlab) · Bases solides en data engineering (Python / SQL) & cloud PaaS/IaaS (AWS, API Gateway, Terraform) · Expériences en data processing / engineering (Panda, Pyspark, multi-threading, AWS batch) · Curiosité et pratique des outils d’IA générative et d’automatisation (ex. GitHub Copilot, Claude Code, LLM, NLP, AWS Bedrock) pour identifier les véritables opportunités d’amélioration · Expérience de travail en méthodes agiles (Scrum, SaFe, Kanban)

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Description Pour le compte de notre client grand compte, nous recherchons un Expert Data Engineer Spécialisé sur Google Cloud afin de rejoindre la Squad data pour le pilotage commercial Tâches principales Développement de pipeline de données sur Cloud Composer / Airflow Optimisation des performances et coûts des traitements sur GCP Participation aux choix d'outils et des solutions techniques sur GCP et développement de nouvelles application Modélisation des données sur BigQuery Maintenir l'existant en condition opérationnelle Préparer et mettre en œuvre l’interopérabilité avec de nouveaux systèmes opérationnels Proposer des simplifications et/ou optimisations selon les normes internes Compétences demandées GCP : Confirmé Big Query : Expert Base de donnée : Confirmé Python : confirmé Lieu : Paris

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

Dans le cadre de la plateforme SPIDER, dédiée à la lutte contre la fraude, le blanchiment et le financement du terrorisme, notre client recherche un Analytics Engineer / Data Engineer orienté conformité. Intégré à la squad compliance de solutions cognitives, le consultant interviendra sur une plateforme d’investigation s’appuyant sur des technologies graphes comme Neo4j et Linkurious, permettant de centraliser les données issues de multiples applications internes et d’offrir une vision 360° des personnes et de leurs interactions. La mission porte plus particulièrement sur le socle d’ingestion de données alimentant la base graphe, avec un fort enjeu de qualité, de modélisation, d’industrialisation et de collaboration avec les métiers fraude et LCB-FT. Missions : -Transformer, modéliser et documenter les données brutes pour les rendre exploitables -Développer des modèles et produits de données orientés conformité pour alimenter la base graphe -Maintenir en condition opérationnelle les flux d’ingestion vers la base de données graphe -Améliorer les processus de traitement des données afin de gagner en rapidité et efficacité -Créer et mettre à jour la documentation des produits de données -Automatiser les contrôles et tests de qualité pour garantir l’intégrité des données -Produire des analyses à destination des métiers pour le calibrage de scénarios de fraude et de vigilance LCB-FT -Collaborer avec les Data Engineers et les métiers de la fraude / conformité pour enrichir la base graphe -Participer à la mise en production des produits de données avec l’équipe Data Platform -Contribuer à la structuration des flux dans une logique ELT / ETL et architecture data moderne Profil attendu : -Expérience confirmée en Analytics Engineering / Data Engineering -Très bonne maîtrise de SQL et Python -Bonne connaissance des concepts ETL / ELT -Expérience en modélisation de données -Connaissance de Snowflake et Dataiku -Bonne compréhension des architectures data modernes (médaillon, data mesh) -Capacité à travailler sur des sujets de qualité, documentation et industrialisation -Aisance à collaborer avec des équipes techniques et métiers -Sensibilité aux enjeux de fraude, conformité et LCB-FT appréciée -Rigueur, autonomie et bon niveau d’analyse

Chef de Projet - Niort (3 jours/TT) - Des compétences avancées en DevOps. - Des compétences élémentaires en observabilité. - Une maîtrise avancée d'ITIL. - Une expertise avancée en planification et ordonnancement.Mission de plus de 1 an débutant le 30 mars 2026, dans le secteur des assurances mutualistes. Il s'agit de mener une prestation de chef de projets au sein de la Direction Digitale et des Systèmes d'Information et de son département 'Support et Opérations'. Ce département est le garant de la disponibilité du SI et de la qualité de service aux utilisateurs de la marque de notre Client. La prestation est basée à Niort, avec une possibilité de télétravail de trois jours par semaine. Mission principale : piloter les projets d’évolution de la chaîne de support. Responsabilités : - Piloter et livrer les projets transverses en responsabilité, notamment les projets d'évolution des outils de la chaîne de support (ITSM, observabilité, monitoring, ordonnanceurs…). - Fédérer les besoins des exploitants et les contraintes des équipes de développement. - S’assurer de l'intégration des critères d'exploitabilité, y compris la documentation et la formation des équipes N1/N2, ainsi que la mise en place d'outils de diagnostic. - Préparer la mise en production avec les équipes techniques. - Réaliser les communications liées aux phases de livraison, tant pour les équipes techniques que pour les utilisateurs. - Assurer, avec les équipes techniques, le maintien opérationnel de la solution livrée. - Collaborer étroitement avec les chefs de projets des départements de l’IT. - Rendre compte de l’état d’avancement des projets. La mission nécessite : - Des compétences avancées en DevOps. - Des compétences élémentaires en observabilité. - Une maîtrise avancée d'ITIL. - Une expertise avancée en planification et ordonnancement.

📍 Paris * 🧑‍💻 3j TT / 1j présentiel * 🚀 Début : 01/04/2026 * 🔁 Durée : 12 mois (renouvelable jusqu'à 3 ans) 🗂 Assistance technique * FR courant * EN pro - secteur : BANQUE 📊 Domaines : paiements, clients, transactions, finance, Datalake 🎯 Contexte Une personne de l'équipe arrive au terme de ses 3 ans de mission. Départ prévu en septembre, avec passation complète. Environnement à taille humaine, organisation mature, sujets data stimulants et visibilité transverse. Vous intervenez sur un périmètre riche, au cœur de la chaîne de valeur data. 🧠 Votre rôle (Business Analyst Data Senior / PO) Vous interviendrez de bout en bout : Analyse & cadrage Recueil et analyse des besoins métiers Proposition de simplifications / cibles process Rédaction des spécifications (US, AC, règles de gestion) Build & delivery Préparation du backlog et suivi des squads Dev/Ops Validation des développements Contribution aux tests, UAT, déploiement et post-prod Run / BAU Support fonctionnel (incidents & petites évolutions) Suivi de la qualité des données & investigations SQL 🔶 Mission principale : BA Data transverse Focus domaines : paiements, clients, transactions, finance , avec un fort volet spécifications + accompagnement build/BAU et une expertise migration / validation des données . 📦 Livrables Specs fonctionnelles & règles de gestion US / AC, data dictionary, schémas de modélisation Plans de tests & support UAT Support BAU ➕ Livrables additionnels (migration & qualité de données) Stratégie de migration, mapping, règles de transformation Plans de validation (comptages, réconciliations, seuils) Rapports de qualité & readiness cutover ✅ Profil recherché BA Data Senior : autonome, transverse, orienté valeur métier Excellente maîtrise : modélisation , rédaction de specs , tests Très bonne compréhension des environnements Datalake SQL confirmé pour investigations & contrôles fonctionnels Contexte bancaire apprécié (paiements / clients / transactions / finance) Expérience concrète en migration de données : mapping, transformation, qualité, réconciliations, gestion des écarts

Finalité de la mission : Dans le cadre de la mise en place du projet SAP, recherche d'une expertise Méthodes / Logistiques / Data analyst afin de : • Supporter l’équipe dans la structuration et la migration des données de production, méthodes, et logistique usine, entre notre système actuel M3 et notre futur système SAP S/4HANA • Garantir la fiabilité, la cohérence et la qualité des données de production et des « Master Data » dans SAP Missions principales : Gestion & fiabilisation des Master Data Production : • Participer à la revue des Master Data de production (nomenclatures (BOM), gammes de production, postes de charge, fiches article et vues MRP). • Vérifier que les données techniques sont complètes pour permettre la création et l’exécution correcte des OF (BOM active, gamme active, UM cohérentes, conversions d’unité, stratégies MRP…). • Garantir l’intégrité des données utilisées par la planification (MRP) et la logistique interne (PSA, staging, stockage). • Vérification de la cohérence du paramétrage interne à SAP en lien avec les règles de gestion définies • Contribuer en appui du BPO et du Data Manager à l’homogénéisation sur le paramétrage des Data entre usines (exemple pour la sous-traitance de production) • Coordonner et être en soutien du nettoyage des données sources avec les usines et les méthodes • Vérifier la cohérence des données de production vis-à-vis des règles de gestion établies • Participer à la constitution des fichiers de création, de migration et de chargement des données en lien avec notre Data Manager • Proposer éventuellement des améliorations ou des ajustements dans nos choix métiers en cours de définition pour ensuite correction lors de la phase des tests Support & gouvernance data : • Aider à la rédaction des SIT en particulier sur les données de Production, des Méthodes et de la Logistique Usine • Participer à la définition du dictionnaire de données et des règles de gouvernance. • Formaliser pour la Production et les Méthodes, et la Logistique Usine les règles de création, modification des Master Data et des données production à l'aide de procédures

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand acteur du retail, nous recherchons un Data Engineer capable d’intervenir sur des sujets variés autour de la Finance et de la Supply Chain . L’environnement est agile, pragmatique, peu structuré (non bancaire), nécessitant une vraie capacité d’adaptation et une forte autonomie. Missions 🔹 Développement & Intégration de données Conception et développement de pipelines Stambia Modélisation, optimisation et transformations de données dans Snowflake Développement et maintenance de modèles DBT (tests, documentation, exposures) Contribution aux bonnes pratiques : Git, qualité, tests, CI/CD 🔹 Finance Refonte de dashboards réseau Travaux autour du compte d’exploitation Amélioration de la fiabilité et disponibilité des données financières 🔹 Supply Chain Mise en place de KPI logistiques (WSR, SOTR…) Industrialisation des datasets existants ou à construire 🔹 Outils & Automatisation Participation au développement d’outils internes en Python / Streamlit (selon compétences)

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

Data Analyst Nantes - langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel. Contexte : Notre client, acteur du secteur du transport, recherche un data analyste senior pour une mission stratégique. Le profil devra collaborer avec le PPO Data pour cadrer des analyses et tableaux de bord à destination des métiers. Il sera force de proposition pour les plans d'analyses ad hoc et l'identification de problématiques métiers résolubles par la data. Responsabilités : - Comprendre et modéliser les problématiques métier et celles du pôle. - Définir avec justesse le périmètre des données nécessaires à la solution technique. - Concevoir et développer des modèles de machine learning. - Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables. - Créer des visualisations appropriées aux besoins cartographiques si nécessaire. - Estimer la charge à allouer aux différents traitements et actions techniques prévus. - Optimiser le modèle de donnée des projets data de l’équipe. - Développer des scripts Python optimisés. - Créer les tables ou vues nécessaires aux projets data de l’équipe. - Échanger avec les ops de la Team Data pour l'industrialisation de la collecte, des traitements, de la supervision et de la restitution des données. - Réaliser des plans d’analyse data. - Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers. - Conceptualiser et développer autour d’une problématique métier. - Communiquer les informations en soulignant la valeur des actions. - Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux métiers commanditaires. - Être force de proposition sur la mise en place d’actions pertinentes en fonction des résultats d’analyses et des conclusions (préconisations). La mission nécessite : - Maîtrise du langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel.