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DigitalOps recherche, pour accompagner un acteur majeur, un Consultant Data / Data Engineer disposant d'une solide expertise Informatica IICS et d'une bonne connaissance des problématiques Supply Chain. Le consultant interviendra au sein d'un environnement Data orienté Supply Chain et participera à la conception, au développement et à la maintenance des flux d'intégration de données. Les principales missions seront : • Concevoir, développer et maintenir des flux ETL/ELT sous Informatica IICS / Informatica Cloud ; • Développer et optimiser des requêtes SQL complexes ; • Intégrer et transformer des données issues de différents systèmes métiers ; • Participer à l'analyse et à la résolution des incidents liés aux flux de données ; • Contrôler la qualité et la cohérence des données ; • Échanger avec les équipes métiers Supply Chain afin de comprendre les besoins fonctionnels ; • Participer aux phases de recette, documentation et mise en production ; • Contribuer à l'amélioration et à l'industrialisation des pipelines Data. Une connaissance des processus Supply Chain, Manufacturing, Procurement, stocks, commandes, approvisionnements ou distribution constitue un élément important de la mission.

Dans le cadre de l'accompagnement de notre client dans ses projets de transformation Data, nous recherchons un Chef de Projet Data BI / IA capable de reprendre plusieurs sujets stratégiques et d'en assurer le pilotage opérationnel. Vous interviendrez sur des projets combinant Data, Business Intelligence et Intelligence Artificielle, dans un environnement technologique moderne notamment basé sur Microsoft Fabric et Power BI. Votre rôle sera central dans la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques, avec un objectif fort de structuration, priorisation et sécurisation des projets. Missions : Vous prenez en charge le pilotage de la phase de stabilisation de la solution après sa mise en production. Identifier, prioriser et piloter les actions correctives et évolutives. Suivre les anomalies, incidents et demandes d'évolution. Coordonner les échanges entre les équipes métiers, support et techniques. Organiser et sécuriser le transfert vers les équipes d'exploitation. Animer des ateliers de cadrage avec les métiers. Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA répondant à de véritables enjeux métiers. Analyser la pertinence et la faisabilité des différents cas d'usage. Migration vers Microsoft Fabric Piloter le lancement de la phase de réalisation. Travailler en étroite collaboration avec un Data Engineer. Identifier et prioriser les composants à migrer. Construire et suivre la feuille de route de migration. Coordonner les recettes fonctionnelles avec les utilisateurs. Recueillir et analyser les retours. Piloter les ajustements nécessaires. Environnement technique : Microsoft Fabric Power BI Architectures Data modernes Data Engineering Reporting / Business Intelligence Vous n'avez pas nécessairement vocation à réaliser vous-même les développements, mais vous devez être suffisamment à l'aise techniquement pour comprendre les enjeux, challenger les solutions et dialoguer efficacement avec des Data Engineers et autres experts techniques.

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data, nous recherchons un Tech Lead Data Engineering afin d'accompagner les équipes sur les sujets d'architecture, de développement et d'industrialisation des traitements de données. Le consultant jouera un rôle de référent technique et contribuera à la montée en maturité de la plateforme Data. Missions : Définir les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement autour de Databricks et AWS. Concevoir, développer et superviser les pipelines de données de bout en bout. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements Data. Accompagner les Data Engineers dans les développements, les revues de code et la montée en compétences. Participer à la conception des modèles de données et à l'industrialisation des traitements. Collaborer avec les équipes Produit, UX/UI et les métiers afin de challenger les besoins et proposer les solutions techniques les plus adaptées. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, à l'automatisation des déploiements et à l'optimisation des performances. Assurer une veille technologique et recommander les évolutions de l'écosystème Data.

Data Analyst / Web Analyst – Power BINous recherchons un Data Analyst confirmé pour accompagner les équipes Produit et Éditoriales dans l'analyse de la performance de leurs contenus digitaux. Détail de la mission : Recueillir et analyser les besoins des équipes internes. Concevoir de nouveaux rapports automatisés sous Power BI afin de mesurer la performance des sites et applications. Identifier les sources de données nécessaires aux analyses. Formaliser les besoins et rédiger les éléments nécessaires à destination des Data Engineers. Réaliser les maquettes puis développer les dashboards Power BI, avec différentes phases d'itération avec les métiers. Assurer le maintien en conditions opérationnelles et l'évolution des dashboards Power BI existants. Mesurer et analyser les usages digitaux : Web Analytics, fréquentation des sites/applications, consommation et vidéos vues. Accompagner les équipes dans la définition des KPIs nécessaires au pilotage de leurs activités. Garantir une vision transverse des KPIs utilisés par les équipes Produit et Métier ainsi que de leurs méthodes de calcul. Identifier les prérequis de tracking/marquage nécessaires aux analyses et les partager avec les équipes concernées. Participer au déploiement du marqueur interne sur de nouveaux produits. Accompagner et coacher les équipes internes dans l'utilisation de la Data pour leurs prises de décision et leurs priorisations. Produire des reportings et bilans d'analyse. Collaborer avec les équipes Produit, Métier, Data Engineering et Études.

Le contexte Notre client, accélère sa transformation digitale et renforce son équipe Data Intégration. Nous recherchons un(e) Data Integration QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de test. Votre mission Garant(e) de la qualité fonctionnelle, technique et des données, vous sécurisez les mises en production des applications, APIs, flux de données et plateformes analytiques développés par l'équipe. Vous travaillez au quotidien avec les Développeurs, Data Engineers, Data Analysts, Architectes et Key Users. Vos responsabilités Tests fonctionnels Analyser les User Stories, spécifications et règles métier Rédiger plans de tests et campagnes de validation, exécuter les tests fonctionnels et de non-régression Participer à la définition des critères d'acceptation (Gherkin) et assurer la traçabilité exigences / tests / anomalies Validation des données Contrôler la qualité des données et les flux d'intégration tout au long des chaînes de traitement Réaliser les rapprochements sources / cibles et vérifier les règles de transformation via SQL Identifier les anomalies (qualité, cohérence, complétude) et produire les preuves de validation Tests API & intégration Concevoir et exécuter des tests d'API REST, contrôler les contrats d'interface Valider les flux MuleSoft et autres mécanismes d'intégration Analyser les logs et diagnostiquer les incidents Automatisation & données de test Développer et maintenir les tests automatisés et les contrôles qualité data dans les pipelines CI/CD Analyser les résultats des campagnes et améliorer la couverture de test Concevoir des jeux de données représentatifs, conformes et anonymisés Qualité & méthodologie Déclarer, qualifier et suivre les anomalies ; produire rapports et indicateurs qualité Participer aux cérémonies Agile Scrum et à l'amélioration continue des pratiques QA / Data Quality Respecter les processus et exigences de sécurité ISO 27001

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

Dans le cadre du développement d'un Data Sandbox dédié aux usages de l'IA, la mission consiste à concevoir et opérationnaliser le modèle de gouvernance et de delivery permettant un accès plus rapide, sécurisé et cohérent aux données pour des activités d'IA autorisées : recherche, modélisation avancée, proof of concept métier et tests d'actifs IA. L'expert(e) intervient à l'interface entre gouvernance des données, business analysis, delivery et gestion des risques, en collaboration étroite avec le Data Engineer en charge de l'environnement technique et des datasets. Les principales responsabilités sont les suivantes : Définir et aligner une procédure réutilisable de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et ses différentes entités, en intégrant les exigences de sécurité, confidentialité, conservation, anonymisation/pseudonymisation et gestion des données. Concevoir le modèle opérationnel et de gouvernance permettant de gérer les risques résiduels non couverts par la procédure de collecte et de transfert. Piloter la planification et le delivery : gouvernance, dépendances, risques, décisions, suivi des actions et coordination des parties prenantes. Recueillir, analyser et prioriser les besoins relatifs aux datasets de référence réutilisables. Construire et maintenir le catalogue, le backlog et la roadmap des datasets du Data Sandbox. Produire les guidelines, supports de communication, recommandations et matériels d'adoption nécessaires à l'utilisation du Data Sandbox. Accompagner l'amélioration continue du modèle de gouvernance, des processus et des contrôles. Livrables attendusProcédure validée de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et les différentes entités. Modèle opérationnel / approche de gouvernance pour la gestion des risques résiduels identifiés. Roadmap et backlog des datasets de référence du Data Sandbox. Plan de delivery, registre des risques et dépendances, decision log et reporting de statut. Guidelines opérationnelles et supports d'adoption destinés aux parties prenantes et utilisateurs.

Le contexte Nous recherchons un(e) Architecte Technique Senior pour piloter l'architecture de plusieurs use cases BigData en production. Ces use cases portent sur des flux d'ingestion et d'exposition de données dans un environnement Azure / Databricks exigeant. Vos missions Concevoir et piloter l'architecture technique des use cases data (ingestion batch et temps réel, exposition BI) Co-administrer Unity Catalog et les workspaces Databricks en production (gouvernance, RBAC, lineage, audit) Concevoir des pipelines Databricks industrialisés (PySpark, Spark SQL, jobs, CI/CD) Garantir la sécurité et la conformité des données : chiffrement, data masking, RGPD Optimiser les performances et les coûts des workloads (tuning Spark, autoscaling, sizing) Assurer l'exploitation en production : SLA/SLO, monitoring, runbooks, gestion des incidents et des changements Être le référent technique auprès des data engineers, des équipes ops et sécurité et des métiers Compétences clés Azure Data Lake / ADLS (architecture, sécurité, performance) Écosystème Azure Data en production : ADF, Synapse, Event Hub, Key Vault Databricks avancé : clusters, pools, jobs, permissions, Unity Catalog Lakehouse / Delta Lake : partitionnement, Z-order, modélisation de data marts Streaming : Event Hubs, Kafka, Structured Streaming Réseau et identité Azure : VNet, Private Endpoints, Azure AD, RBAC Alimentation BI (Power BI ou équivalent) DevOps : Git, branching, CI, releases et rollback

Contexte Au sein de la DSI d'un grand groupe du secteur de l'énergie, vous intégrerez une équipe Data en charge du traitement des données de consommation clients et de leur exposition sur les canaux digitaux. L'équipe, composée de 14 personnes (dont 7 Data Engineers), fonctionne en méthodologie Agile SAFe, synchronisée avec d'autres équipes Data du programme. Missions principales Concevoir et exécuter les stratégies de test (fonctionnel, non-régression, intégration) sur les pipelines de données et les APIs exposées par l'équipe. Réaliser des tests API approfondis via Postman ou Bruno : construction de collections, scénarios de tests automatisés, validation des contrats d'interface, tests de charge légers. Adopter une posture fonctionnelle forte : comprendre les enjeux métiers pour challenger les spécifications et anticiper les cas limites. Intervenir en support Business Analyst : rédaction et clarification des besoins fonctionnels, participation aux ateliers de cadrage avec les métiers, rédaction de user stories et critères d'acceptation. Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, revues de sprint). Mettre en place et maintenir des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality) en lien avec les Data Engineers. Identifier, documenter et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution, en coordination avec l'équipe technique. Rédiger et maintenir la documentation de test et les spécifications fonctionnelles. Environnement technique Postman / Bruno (indispensable — tests API poussés) Notions Python, SQL Connaissance des architectures Databricks (Bronze/Silver/Gold) et Delta Lake appréciée Environnement Cloud AWS Outils de gestion Agile (Jira ou équivalent) Git Compétences recherchées Expertise testing API (Postman/Bruno) — critère central Posture fonctionnelle / capacité à intervenir sur des tâches de BA (rédaction de specs, user stories) Connaissance des principes API REST Rigueur en Data Quality et détection d'anomalies Culture Agile SAFe Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques (Data Engineers) et métiers Informations pratiques LivrablesCorrections d'anomalies / analyse et spécificationsModalitéTemps pleinPlage horaireHeures ouvréesLieuÎle-de-FranceDurée12 mois, extension possible

Dans le cadre d'un programme de transformation autour de SAP S/4HANA, nous recherchons un(e) Data Product Manager Senior pour piloter les études et évaluations liées aux enjeux Data, Reporting et Visualisation. Vous serez au cœur des échanges entre les équipes métiers, Data, BI et Architecture afin de définir le futur modèle de données et de reporting et d'accompagner la transition des environnements SAP ECC vers SAP S/4HANA. Votre rôle consistera notamment à structurer les besoins métiers, évaluer les impacts sur l'existant et contribuer à la définition d'un portefeuille de produits Data, modèles de données et solutions de reporting. Vos missions Définir et spécifier le futur modèle de données et de reporting basé sur SAP S/4HANA. Analyser les impacts de la transformation sur les systèmes legacy, les rapports et les solutions analytiques existantes. Recueillir et formaliser les besoins auprès des différentes parties prenantes. Comprendre les enjeux, ambitions et objectifs métiers. Organiser et animer des ateliers avec les équipes métiers. Traduire les besoins métiers en solutions Data et BI adaptées. Documenter l'architecture fonctionnelle cible. Réaliser la modélisation des données et concevoir les couches métier, notamment la couche Silver. Coordonner les différents contributeurs Data & BI : architectes, Data Engineers, BI Engineers, etc. Documenter la valeur et les bénéfices attendus des solutions proposées. Participer à la définition du budget et du planning Build / Run. Veiller à l'alignement des solutions avec les principes d'architecture et de gouvernance Data. Livrables attendus Cadrage et synthèse des besoins métiers. Analyse des impacts sur les systèmes et reportings existants. Documentation de l'architecture fonctionnelle. Modélisation des données et conception des couches métier. Définition des produits Data et solutions BI. Coordination des contributeurs Data & BI. Documentation de la valeur et des bénéfices de la solution. Proposition de budget et planning Build / Run.

Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.