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Dans le cadre d’un programme réglementaire stratégique, nous recherchons un Senior Business Analyst pour contribuer à l’industrialisation d’une plateforme globale de Front Office destinée à renforcer la supervision des activités de trading et de sales. 🎯 Objectif : développer une plateforme de monitoring couvrant communications, ordres, transactions et données associées , intégrant des technologies d’analyse avancées (NLP / IA). 🚀 Missions Recueil et formalisation des exigences fonctionnelles et use cases Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques Coordination avec les Data Engineers et les équipes projet Participation aux sprints Agile et suivi des livraisons Conception de la stratégie data pour l’analyse multi-sources Organisation et pilotage des tests UAT Collaboration avec les équipes Business, Compliance et IT

Je cherche pour un de mes clients Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Description du besoin : Poste : Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Partenaires et Freelances Quelques mots sur le contexte de la mission et l’équipe Chez le client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Contraintes techniques Bonne compréhension attendue des enjeux liés aux catalogues de données, aux métadonnées, à la documentation, à l’ownership, aux accès et aux usages. Maitrise de Snowflake et Power BI ou outils similaires Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub • TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents ; • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards ; • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement ; • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages ; • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation ; • approche pragmatique et orientée adoption / impact. Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

📢 Poste à pourvoir – Tech Lead Data GCP/Python (H/F) Bonjour à tous 👋 Je recherche un(e) Tech Lead Data Senior pour intervenir sur une mission stratégique autour d’une Data Platform moderne orientée Cloud & innovation 🚀 🎯 Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation ambitieux, vous intégrerez une Data Factory en charge de : Construire et faire évoluer une plateforme data cloud Industrialiser les workflows data Déployer des solutions innovantes autour de la data et de l’automatisation Diffuser les bonnes pratiques data au sein des équipes 👉 Environnement dynamique avec une forte culture produit et innovation 🚀 Missions principales : Concevoir et développer des data products (jusqu’à 80% de dev) Participer au cadrage technique et aux études d’impact Mettre en place des architectures data robustes et scalables Assurer la qualité du code (review, bonnes pratiques) Accompagner et challenger les Data Engineers Gérer les incidents complexes (niveau 3) Documenter les solutions (architecture, flux, data models) 🛠️ Stack technique : Langages : Python, SQL, Shell Data & Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage), DBT Streaming / ingestion : Kafka, Kafka Connect, SFTP DevOps / CI-CD : Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab BI / Restitution : Looker + Bonus : Automatisation / IA (n8n, outils GenAI) ✨ Les + Projet structurant avec forte visibilité Environnement moderne (Cloud, Data, IA) Forte autonomie et impact technique Équipe orientée innovation ⏱️ Mission 📅 Démarrage : ASAP 📌 Télétravail : 50% 📍 Localisation : Île-de-France

Dans le cadre d’un projet stratégique chez l’un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Tech Lead Data disposant d’une forte expertise sur l’écosystème data moderne et les technologies Palantir. En tant que référent technique, vous interviendrez sur la conception, l’industrialisation et l’optimisation de pipelines data à forte volumétrie, tout en accompagnant les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques de développement et d’architecture. Responsabilités principales • Concevoir et piloter l’architecture des pipelines data • Développer et optimiser des traitements distribués en PySpark • Développer des composants et scripts en Python pour le traitement et l’orchestration des données • Intervenir sur les environnements Palantir (Foundry ou équivalent) • Encadrer techniquement les équipes data (data engineers / analysts) • Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des pipelines • Participer aux choix d’architecture et aux décisions techniques • Collaborer avec les équipes métiers et les architectes data Compétences requises • Forte expertise Python et PySpark • Expérience confirmée sur des architectures data distribuées • Expérience sur la plateforme Palantir (Foundry idéalement) • Maîtrise des problématiques d’industrialisation data (ETL, orchestration, performance) • Expérience en rôle de Tech Lead ou référent technique • Bonne compréhension des enjeux data à grande échelle

Au sein de la DSI Corporate d’un grand groupe bancaire, le département Développements Tactiques de la direction Fast Delivery Solutions recrute un Expert Leader Data & IA . Cette direction a pour but de mettre en place des solutions rapides au service de l'ensemble des directions métiers et des fonctions supports, en réponse à des besoins ponctuels ou pérennes. En lien avec les DSI métiers, elle en assure la maintenance et participe à leur éventuelle intégration dans le SI. Pour ce faire, elle met au service des filières métiers une équipe de proximité multi solutions afin de les aider dans leurs travaux ponctuels, la réalisation de POC (Proof Of Concept), de reportings ou bien encore l’automatisation de tâches récurrentes. La mission se situe au sein du département Développements Tactiques qui a pour mission de : Développer des outils en mode commando et en proximité directe avec le métier. Mettre en œuvre des solutions faisant appel à de l’IA générative pour répondre à des besoins métier. Accompagner l’industrialisation de ces solutions dans le parc applicatif des DSI filières. Étudier la possibilité de mise en œuvre de solutions innovantes, au travers d’une veille technologique et d’études d’opportunités. Participer à des évènements et animations de démo ou d’ateliers autour de l’IA ou de la data. L’équipe, actuellement constituée de 19 membres (Data Engineers, Data Scientists et Développeurs FullStack), fonctionne entièrement en mode agile et en proximité avec les métiers. Jeune, dynamique, motivée et très proactive, l’équipe valorise l’entraide et la bonne ambiance. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les soft skills sont donc autant essentielles que les compétences techniques : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. Compétences techniques déjà présentes dans l’équipe : Développement autour de l’IA Générative. Développement Python / Pycharm. Développement Front Angular. Développement de cas d’usage IA générative à destination du business. Développement PySpark / Spark / Scala. Connaissance des plateformes Cloud. Mise en œuvre de workflows sous Alteryx. La mission : L’équipe se voit confier un nouveau programme visant à mettre en œuvre un ensemble de Use Cases faisant appel à de l’IA générative ou consistant à automatiser des traitements. Pour faire face à ce nouveau programme, nous souhaitons renforcer nos compétences avec un AI Engineer confirmé Data & IA . Principales missions : Innovation et réalisation de POCs : assurer la faisabilité technique des cas d’usage, développer des POCs autour de projets IA générative, proposer des solutions innovantes (LLM, prompts, RAG, traitement de données complexes). Industrialisation : en collaboration avec la production applicative et les contributeurs DSI, industrialiser les sujets dont les POCs s’avèrent concluants. Expertise Data & IA Générative : leader techniquement les projets, en s’appuyant sur les technologies internes (plateforme cloud, outils IA, modèles de langage type Gemini). Force de proposition : identifier des axes d’amélioration et proposer des solutions innovantes. Partage de connaissances : contribuer à la montée en compétences collective au sein de l’équipe. Suivi des sujets : assurer une communication claire et synthétique au responsable de l’équipe et aux Product Owners.

Nous recherchons un Développeur Python confirmé , doté d’une forte expertise technique, d’une appétence pour l’IA et d’une réelle sensibilité DevOps. Ce poste ne vise pas un profil Data Scientist ou Data Engineer : il s’agit d’un rôle de développeur Python haut niveau , capable d’intégrer, d’opérer, d’industrialiser et de fiabiliser des services IA. Responsabilité de la mission Intégrer et maintenir les services d’IA au sein d’une plateforme IA interne . Déployer et maintenir les composants de l’IA générative : LLMs, modèles d’embeddings, bases vectorielles, agents, orchestrations. Accompagner l’identification et le déploiement de cas d’usage IA pertinents au sein du groupe (contexte international). Maintenir les plateformes permettant la publication des services IA et les frameworks associés. Maintenir la plateforme de R&D mise à disposition des data scientists et leur apporter un support technique. Participer activement à la réduction de la dette technologique, notamment via la containerisation et l’industrialisation des composants.

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)

Dans le cadre d’une forte accélération de ses activités Data, notre client engage plusieurs projets structurants autour de la modélisation de données , de la construction de nouveaux référentiels et potentiellement de la mise en place d’une démarche MDM (Master Data Management). L’environnement comporte un volume significatif — plus de 250 millions de transactions financières — nécessitant une architecture robuste et une modélisation de données exemplaire. Le consultant interviendra en tant qu’ expert référent , au cœur des projets data stratégiques, en interaction directe avec les équipes Data, Architecture, Métiers et IT. 1. Modélisation de données Élaborer les modèles MCD/MLD/MPD selon les standards du client. Définir les entités, attributs, règles de gestion, relations et constraints d’intégrité. Documenter le glossaire , le data dictionary et le data lineage . 2. Construction des référentiels Définir les règles de gestion des données maîtres (golden records, survivorship, matching). Structurer les référentiels (clients, produits, fournisseurs, structures, etc. selon le périmètre). Identifier les sources, cibles et flux associés. 3. Appui à la stratégie Data / MDM Participer au cadrage et à la définition de la future architecture MDM (si retenue). Apporter un regard expert sur les principes de gouvernance associés. Collaborer avec les squads Data, IT et Métiers. 4. Interaction avec les équipes Faciliter les échanges techniques/fonctionnels entre Data Engineers, Architectes et Métiers. Être garant de la cohérence globale du modèle dans un environnement multisolutions. Accompagner la montée en compétence des équipes internes.

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques

senior/expert dbt/Snowflake Caractéristiques : Client : pharmaceutique 5 à 10 ans d’expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : France Responsabilités clés Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ELT haute performance en utilisant Snowflake et dbt Modéliser les données aux niveaux conceptuel et technique en fonction des besoins métier Optimiser les requêtes SQL et les modèles dbt afin de garantir des performances optimales Mettre en œuvre et maintenir une infrastructure DataOps pour l’automatisation des déploiements Configurer et gérer la sécurité des données (RBAC, Row-Level Security, Dynamic Data Masking) Assurer une ingestion efficace des données depuis AWS S3 vers Snowflake Orchestrer les flux de données via dbt et créer des DAGs avec une gestion appropriée des tags Implémenter des tests de qualité des données via les tests dbt Gérer les aspects administratifs des bases Snowflake Compétences techniques requises Snowflake Maîtrise avancée des fonctionnalités Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des warehouses Snowflake Gestion des external stages et de Snowpipe pour l’ingestion depuis AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration des bases Snowflake (création et gestion des objets, supervision, optimisation) dbt (data build tool) Développement avancé de modèles SQL avec dbt Création et optimisation de modèles de données (dimensions, faits, etc.) Utilisation des macros Jinja pour produire du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des snapshots dbt pour le suivi des évolutions des données Création de DAGs optimisés avec une gestion rigoureuse des dépendances et des tags Documentation des modèles de données DataOps & Automatisation Utilisation de schemachange pour l’automatisation des migrations de schéma Mise en place de pipelines CI/CD pour les plateformes data Maîtrise de Git et des workflows de développement collaboratif AWS & Intégration Connaissance de AWS S3 et de son intégration avec Snowflake Configuration des external stages et des processus d’ingestion Qualifications souhaitées Expérience avec les Snowflake Tasks et les Dynamic Tables Connaissance des principes de data mesh et de gouvernance des données Familiarité avec les frameworks de tests de données Expérience dans le secteur pharmaceutique ou des sciences de la vie Certifications (souhaitées) SnowPro Core Certification – fortement appréciée Certification dbt Analytics Engineering – un plus Certifications AWS (Solutions Architect, Data Engineer ou équivalent) – un plus

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Dans le cadre d’un programme d’envergure, nous recherchons un Développeur Fullstack confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et le maintien en condition opérationnelle de composants logiciels critiques. Le projet s’inscrit dans un contexte d’innovation, d’interopérabilité et de valorisation de données sensibles, à destination de médecins, chercheurs et équipes métiers, avec une forte orientation Open Source. Missions principales Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des applications, avec un haut niveau d’autonomie, et sera notamment en charge de : Concevoir et développer des composants Front-end et Back-end robustes et réutilisables Développer et exposer des API REST conformes aux standards d’interopérabilité (FHIR) Réaliser des interfaces utilisateurs en JavaScript / TypeScript (React) Assurer la maintenance évolutive et le maintien en condition opérationnelle des applicatifs Produire des spécifications techniques détaillées et de la documentation technique Mettre en œuvre les tests unitaires, fonctionnels et de non-régression Contribuer à la qualité logicielle (sécurité, performance, documentation) Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (designers, PM/PO, data engineers, chercheurs, médecins) Participer à des projets Open Source reconnus dans le domaine de la santé

Piloter les études et cadrages des initiatives Data & BI . Recueillir et analyser les besoins métiers et comprendre les enjeux business. Organiser et animer des workshops avec les parties prenantes pour collecter les exigences fonctionnelles. Définir et documenter l’ architecture fonctionnelle des solutions data . Réaliser la modélisation des données et concevoir les couches métiers (Business Layer / Silver Layer). Assurer la cohérence du cycle de vie de la donnée : de la source jusqu’à la visualisation. Coordonner les contributions des Data Architects, Data Engineers et équipes BI . Documenter la valeur métier des solutions data proposées. Préparer le budget (build/run) et le planning projet . Formaliser les propositions de lancement de projets data . Anglais courants . Environnement technique BI / Data Visualization : Power BI, Microstrategy Data Platform / Data Warehouse : Azure, Snowflake Data : SQL, Data Modeling, Data Analysis ERP / Data Sources : SAP Architecture Data & Data Lifecycle

Je cherche pour un de mes clients un Recetteur et Analyst QOD sur Paris Contexte de la mission : Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Polaris), Le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" en méthode scrum : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI) en utilisant un framework interne : l'ELT HYDRA (s'appuyant sur DBT comme back-end) La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir le socle technique et les données de référence (RCU=Référentiel Client Unique et les clés associées) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs produits data Afin de sécuriser les livrables de chaque Sprint et de pallier le manque de maturité data des systèmes amont, nous créons un poste dédié à la Recette Data et à la Qualité des Données (QoD). Objectifs/Descriptif de mission : Le consultant agira comme le "Bouclier Qualité de la Donnée" de la Core Team et des Squad métier. En support direct des Product Owners et du Scrum Master, la prestation consistera à : 1) Recetter les livrables produits data : Valider que les tables générées dans BigQuery respectent les règles de gestion définies par les PO lors des Sprints. 2) Traquer la dette Data (Data Profiling) : Écrire des requêtes SQL complexes pour profiler les données sources et cibles (détection de doublons, calcul des taux de valeurs nulles, incohérences de formats, ruptures d'intégrité référentielle). 3) Automatiser les contrôles QoD : Traduire ces règles de gestion en scripts/assertions SQL qui seront intégrés dans notre framework d'orchestration ELT (Hydra) pour un contrôle continu (à chaud et à froid). 4) Alerter et documenter : Remonter factuellement les anomalies de données imputables aux systèmes sources B2B (CRM, Facturation) pour forcer les arbitrages métiers. Livrables attendus Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Data Profiling & Audit Amont : Exploration en SQL avancé des données brutes issues du legacy B2B. L'objectif est d'identifier les anomalies avant la modélisation Requêtes SQL d'audit (Data Profiling) Cartographie des anomalies sources (Identification de la "Dette Data" amont) Recommandations techniques au PO pour adapter les règles de gestion du RCU. En amont et au début de chaque Sprint Ingénierie des tests et implémentation QoD (Framework Hydra) : Traduction des règles de gestion métier et des critères d'acceptation du Product Owner en tests techniques automatisés dans le Framework HYDRA. Scripts SQL de tests de QoD "à chaud" et "à froid" (assertions : unicité, non-nullité, bornes de valeurs, check croisés) Intégration des règles de Qualité (QoD) dans le code ELT (Hydra) Documentation des règles de contrôle dans le Data Catalog (AIDA / ODG). Continu (Pendant le Sprint) Recette Backend & Validation des livrables Core Team Test et validation des tables physiques générées par les Data Engineers à la fin de chaque itération. Cahier de recette technique (Cas de tests documentés dans Jira). Requêtes SQL de validation finale (UAT Backend) Bilan de recette (Go / No-Go technique) autorisant l'exposition de la table aux Squads Métiers. À la fin de chaque Sprint (toutes les 3 sem.) Monitoring de la Dette Data & Exposition (Cockpit QoD): Mise en place d'un suivi de la santé des données. Vues SQL (Cockpit QoD) sur HYDRA monitorant la santé des données par domaine (Parc, Facturation, Client). Création et suivi des tickets d'anomalies (Jira) assignés aux fournisseurs de données (IT B2B) Continu / Sprint Review Compétences requises Compétences et expériences obligatoires : SQL Avancé (Niveau Expert) : Capacité à manipuler des millions de lignes, maîtriser les jointures complexes, les expressions régulières (Regex) et les fonctions analytiques pour traquer les anomalies. Mindset "QA / Testeur" appliqué à la Data : Esprit critique, rigueur extrême, capacité à imaginer les "cas aux limites" (Edge cases) pour faire crasher les modèles. Compréhension Fonctionnelle B2B : Capacité à comprendre une règle métier (ex: le cycle de vie d'un contrat) pour la traduire en test technique. Agilité & Environnement Backend : Habitude de travailler en Sprints courts avec des livraisons fréquentes sur des socles de données Cloud (Architecture dénormalisée, tables Pivots). Compétences souhaitées Connaissance du secteur Télécom : Compréhension des produits et services Telecom (fixe/mobile). Google Cloud Platform (GCP) : Pratique courante de BigQuery (requêtage orienté colonnes, champs imbriqués) et le FINOPS associé Frameworks ELT : Connaissance des transformations "in-database" 100% SQL (type dbt, Dataform) pour une prise en main rapide de notre framework interne (Hydra). Savoir-être : Esprit "Crash-Test" & Rigueur : Posture de traqueur d'anomalies. Ne pas se contenter du cas nominal, chercher systématiquement les cas aux limites (Edge cases). Fermeté & Posture de "Bouclier" : Courage de remonter la dette Data aux systèmes sources (IT B2B) sans chercher à corriger manuellement une donnée corrompue en amont. Esprit de synthèse : Capacité à vulgariser les problèmes techniques de qualité (QoD) pour forcer les arbitrages des Product Owners Métiers. Pragmatisme : Livrer de la valeur incrémentale. Expérience : > 7 ans Localisation : 16 Rue du Général Alain de Boissieu A Exclure : Ce que nous ne cherchons PAS : PAS de Testeurs QA "Logiciel/Web" : Nous ne voulons pas de testeurs d'interfaces graphiques (IHM). ). Le travail se passe à 100% dans la base de données. PAS de profils BI / Dataviz : La recette ne se fait pas visuellement sur Power BI ou Tableau. Elle se fait par le code (SQL). PAS de Scrum Masters ou PMO : Le rôle est opérationnel ("Hands-on"

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 Développeur open source H/F à Paris, France. Contexte : Dans le cadre d’un projet innovant de transformation digitale, nous recherchons un Développeur IA Senior pour concevoir et déployer une solution intelligente dédiée au traitement automatisé de données issues de systèmes industriels . L’objectif : développer une nouvelle génération d’outils permettant d’exploiter efficacement des mesures terrain, détecter des anomalies et contribuer à des stratégies de maintenance prédictive . Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de développement d’une solution IA, avec notamment : Conception d’une architecture de traitement de données autonome Développement d’algorithmes permettant : L’identification automatique de signaux spécifiques dans des séries temporelles La détection d’anomalies et leur qualification Mise en place de pipelines de traitement de données intégrant des modèles d’IA Analyse et corrélation de données multiples pour identifier des signaux faibles Participation à la construction de datasets et à leur exploitation Définition et suivi des indicateurs de performance (KPI) Intégration dans un environnement Big Data Industrialisation de la solution (performance, scalabilité, maintenance) Rédaction de la documentation technique et suivi projet 🛠️ Environnement technique Langages : Python, C++ IA / Data : Machine Learning, traitement de signaux, analyse de données Architecture : pipelines data, edge computing, systèmes distribués Méthodologies : Agile 👤 Profil recherché Expérience confirmée en tant que développeur IA / data engineer senior Solide expérience en développement de solutions IA en environnement industriel Bonne maîtrise des problématiques de traitement de données complexes Capacité à intégrer des solutions dans un existant technique contraint Connaissances en : systèmes critiques cybersécurité optimisation des ressources ✅ Les + du poste Projet à fort impact technologique et opérationnel Environnement mêlant IA, industrie et innovation Participation à la mise en place d’une solution scalable et auto-apprenante