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Freelance – Démarrage ASAP (avant-vente) puis janvier 2027 – Localisation : France (Île-de-France) – Télétravail à définir – Durée : avant-vente puis mission de mise en œuvre longue durée. TJM : 650 à 800 € HT/jour selon profil. Contexte : Dans le cadre d'une avant-vente portant sur un projet de transformation Finance, nous recherchons 1 à 2 experts SAP Tagetik pour accompagner la réponse à un dossier stratégique. Cette phase d'avant-vente a vocation à déboucher sur une mission de mise en œuvre. Le projet concerne une migration de SAP vers Tagetik, avec démarrage prévisionnel en janvier. Vos missions : - Participer aux soutenances, ateliers et échanges avec le client pendant la phase de qualification - Contribuer à la réponse à appel d'offres (solution, chiffrage, planning) - Cadrer la migration SAP vers Tagetik - Accompagner le lancement puis la mise en œuvre du projet Compétences clés : - Expertise Tagetik (indispensable) - Expérience de projets de migration SAP vers Tagetik (indispensable) - Participation à des avant-ventes / réponses à appels d'offres (indispensable) - Animation d'ateliers et de soutenances clients - Finance, consolidation et reporting - Excellentes capacités de communication et de présentation

Au sein de la squad Monitoring d'une banque, le Data Engineer développera de nouvelles fonctionnalités de Nightwatch, outil de monitoring transverse déjà en production s'appuyant sur Kafka, contribuera à la maintenance des composants transverses et renforcera l'outillage de gestion des environnements. L'équipe, localisée principalement à Paris avec des IT et métiers à Porto, travaille en agile (Scrum) et en contact avec les métiers, sur une plateforme Big Data Hadoop Cloudera on premise (HDFS, Hive, HBase, Kafka, Ranger), avec Spark 3.2 et Scala 2.12 ainsi que Java, ordonnancement Control-M, IntelliJ ou VS Code avec le plugin IA générative KiloCode, DevOps Jenkins, XLDeploy et XLRelease, et suite Atlassian (Bitbucket Git, Jira, Confluence). Missions : - Développer les nouvelles fonctionnalités de Nightwatch, outil de monitoring transverse s'appuyant sur Kafka - Participer en mode collaboratif à la conception technique des fonctionnalités à développer - Rationaliser et mutualiser les composants pour une architecture optimisée, sans redondance, cohérente et évolutive - Assurer la maintenance des composants transverses (évolution, refactoring, optimisations) - Prendre en charge les montées de version des composants et les tests associés - Renforcer l'outillage technique de gestion des environnements - Participer aux revues de code et à l'amélioration de la qualité du code - Participer aux déploiements en recette et en production dans un contexte DevOps - Rédiger et maintenir la documentation technique lorsque nécessaire - Participer aux cérémonies agiles et s'approprier les outils Jira et Confluence - Contribuer à la veille technologique de l'équipe - Présenter son travail à la communauté de Data Ingénieurs lorsque les opportunités se présentent Profil attendu : Profil Data Engineer disposant de très bonnes connaissances de l'écosystème Hadoop (YARN, HDFS, Hive, HBase, Kafka, Ranger) et d'une maîtrise de Kafka (Producer/Consumer), ainsi que d'une maîtrise de Java 21 et de Springboot. Il ou elle a de bonnes connaissances de Spark 3 et des techniques d'optimisation d'applications Spark, et des connaissances de Scala 2 en conjonction avec Spark. Une pratique de mise en place de pipelines CI/CD (DevOps), la maîtrise des bonnes pratiques de gestion de code et la capacité à analyser les besoins, estimer la charge et communiquer en français et en anglais, en adaptant son discours aux Infra, Devs, Business Analysts et utilisateurs, sont attendues. Une connaissance de frameworks fonctionnels de type ZIO ou Cats serait un vrai plus, ainsi que des connaissances en containerisation et une connaissance générale du SI CIB, notamment d'un SI Finance. Langues : Français et anglais : B2 minimum, C1/C2 souhaité

Nous recherchons un Expert technique Kafka / Kafka Streams ou un Lead Developer Data Streaming pour intervenir dans le secteur de l'énergie sur une plateforme de traitement en temps réel de données issues d'équipements terrain, notamment des objets connectés, des automates et des systèmes de gestion technique du bâtiment. La mission s'inscrit dans un environnement à forte volumétrie, caractérisé par une ingestion massive de flux et des enjeux importants de performance, de scalabilité, de résilience et de cohérence des données. La plateforme contribue au pilotage en temps réel de systèmes énergétiques. Les principales responsabilités sont les suivantes : Concevoir et optimiser des architectures de streaming basées sur Kafka. Traiter les problématiques avancées liées aux architectures orientées événements et aux systèmes distribués. Développer et maintenir des pipelines de traitement en temps réel avec Java, Spring et Kafka Streams. Analyser et résoudre les problématiques de performance et de scalabilité. Gérer le partitionnement Kafka, le débit des traitements et l'optimisation de la latence. Assurer la tolérance aux pannes, la reprise sur incident et la cohérence des données. Superviser les pipelines critiques et garantir la fiabilité des traitements. Accompagner les équipes sur les sujets techniques et diffuser les bonnes pratiques. Contribuer à l'industrialisation des solutions à travers les chaînes CI/CD, le monitoring et l'observabilité. L'environnement technique principal comprend Java, Spring Boot, Spring Data, Kafka, Kafka Streams, CI/CD, monitoring et observabilité. Les technologies complémentaires appréciées sont InfluxDB, Spring Cloud, Kafka Connect, Oracle Database, PL/SQL, AWS Lambda, SQS, SNS, Ansible, Docker et Spark.

Dans le cadre de la modernisation d'un écosystème Data et du déploiement d'une architecture Data Mesh, nous recherchons un Chef de Projet Data Platform expérimenté pour piloter le déploiement d'une solution stratégique basée sur Starburst Enterprise / Trino. Vous interviendrez au cœur d'un environnement technique exigeant, en coordonnant les équipes Architecture, Infrastructure, Cybersécurité, Data Engineering, BI et Analytics. Vos principales responsabilités Pilotage de projet Cadrage, définition des objectifs et construction du planning directeur. Pilotage des risques, du budget, des ressources et des dépendances. Animation des comités projet et de pilotage. Coordination des fournisseurs et des intégrateurs. Coordination technique Data Coordination des travaux d'architecture et d'infrastructure. Pilotage des équipes Data Engineering, BI et Analytics. Suivi des phases d'installation, d'intégration, de tests et de recette. Préparation des mises en production et du passage en RUN. Gouvernance & conduite du changement Définition de la roadmap et des indicateurs de performance. Gestion des parties prenantes et des arbitrages. Accompagnement des équipes métiers et techniques. Préparation du reporting et des supports destinés au management.

Business Analyst Senior Finance & Data (F/H) - Lyon Experis recherche un(e) Business Analyst Senior Finance & Data (F/H) pour intervenir au sein d'un projet stratégique de transformation digitale basé sur l'Intelligence Artificielle et la Data Science. Vous évoluerez dans un environnement international, au croisement des métiers Finance, Contrôle Interne, Data Science et IT. Votre mission consistera à recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers afin de contribuer à la conception et au déploiement d'une solution d'IA hébergée sur AWS. Vos missionsAssurer l'interface entre les équipes métiers, les Data Scientists et les équipes techniques. Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels des directions Finance et Contrôle Interne. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles adaptées au développement de solutions IA. Étudier les processus de contrôle interne, identifier les risques associés et proposer des opportunités d'automatisation. Participer à la définition des règles de gestion, des indicateurs de performance et des critères de validation des modèles. Contribuer aux phases de recette fonctionnelle, de tests et de validation des résultats produits par l'IA. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la solution et participer à la conduite du changement. Assurer le suivi des projets dans un environnement Agile et contribuer à leur réussite opérationnelle.

Au sein d'une équipe dynamique de cinq personnes, le consultant interviendra sur des sujets liés aux données d'assurance et de mutuelle. Il collaborera avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins, mener des analyses et restituer des résultats exploitables. L'équipe associe exigence et qualité du travail à une ambiance positive. Recueillir et comprendre les besoins des équipes métier. Explorer, préparer et analyser d'énormes quantités de données. Réaliser des analyses statistiques rigoureuses et mettre en œuvre des tests statistiques adaptés. Contribuer à des projets de segmentation et de clustering. Produire des bilans de résultats et en présenter les enseignements de manière claire. Construire et faire évoluer des flows dans Dataiku DSS. Préparer des supports de présentation dans l'environnement Google et présenter les résultats aux interlocuteurs concernés. Apporter un éclairage complémentaire aux équipes métier : approfondir les résultats, repérer des tendances ou des pistes d'analyse qu'elles n'avaient pas identifiées et leur proposer de nouvelles perspectives d'action.

Pour le compte d'un grand acteur international du retail basé à Paris, nous recherchons plusieurs profils pour renforcer une équipe travaillant sur des projets GenAI et Agentic AI. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser des agents IA capables d'interagir avec les données, applications et outils métiers de l'entreprise. Vous interviendrez notamment sur : Le développement d'agents IA et de workflows agentiques La conception de solutions avec LangGraph, MCP et Tool Calling Le développement et l'industrialisation de solutions RAG L'intégration de LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Llama…) aux applications et outils métiers Le développement d'API et de services d'orchestration en Python / FastAPI La gestion du contexte, de la mémoire et des interactions entre agents et outils L'intégration de bases vectorielles (PGVector, Elasticsearch / Vector Search…) Le cadrage et le prototypage de nouveaux cas d'usage GenAI Les tests, le monitoring et la documentation des solutions développées L'industrialisation et le déploiement des solutions dans des environnements Cloud

Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.

Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire, vous interviendrez sur la définition, l'harmonisation et le déploiement des normes opérationnelles de données utilisées dans les reportings Risques et Finance. L'objectif est de garantir la cohérence des référentiels et des règles de gestion, de renforcer la qualité des données et d'assurer l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment Bâle IV, dans les reportings prudentiels et de solvabilité. La mission s'articule autour de trois axes principaux. 1. Gouvernance et normalisation des données Risques & Finance Définir, maintenir et faire évoluer un référentiel commun de données couvrant les périmètres Risques, Finance, gestion actif-passif et trésorerie. Réaliser des études normatives à partir des dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion opérationnelles et standards applicables aux reportings. Garantir la cohérence des définitions et leur application au sein des différentes entités bancaires. 2. Évolutions réglementaires et reporting prudentiel Contribuer à l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment dans le cadre de Bâle IV. Définir les solutions opérationnelles adaptées aux exigences réglementaires et réaliser les études d'impacts chiffrés sur les exigences en capital. Assurer la cohérence des normes et règles de gestion utilisées dans la production des reportings prudentiels et de solvabilité. 3. Déploiement des normes et coordination transverse Accompagner les entités dans l'application des normes opérationnelles et rédiger les notes nécessaires à leur déploiement. Collaborer avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage pour définir les solutions opérationnelles adaptées. Assurer la diffusion et la bonne compréhension des standards communs, tout en collectant les règles de gestion relatives aux valeurs par défaut et à la sélection des sources de données. Prestations demandées La mission portera principalement sur les activités suivantes : Réaliser les études normatives et contribuer à l'évolution des référentiels de données Risques, Finance et gestion actif-passif. Définir et harmoniser les dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion et standards opérationnels. Analyser les évolutions réglementaires et leurs impacts opérationnels et chiffrés sur le capital réglementaire. Définir les solutions permettant l'intégration des exigences réglementaires dans les reportings de solvabilité. Rédiger les notes opérationnelles et accompagner les entités dans le déploiement des normes. Coordonner les travaux avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage. Collecter, documenter et harmoniser les règles de gestion relatives aux traitements par défaut et à la détermination des sources de données. Secteur d'activité : Banque Calendrier Du 01/10/2026 au 31/12/2026, avec possibilité de renouvellement.

Nous recherchons un(e) data engineer Databricks capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : ydz1qjgta5

Dans le cadre d'un projet Data pour le client au sein du marché NTIC et de la DTNum – Data, le consultant interviendra sur la plateforme sécurisée des données. Il sera responsable de l'administration technique et du maintien en conditions opérationnelles des outils de cartographie des données, ainsi que de l'alimentation et de l'enrichissement des cartographies fonctionnelles et techniques. La mission s'inscrit dans un environnement intégrant notamment le dictionnaire de données OpenMetadata, le catalogue métier Istya et les produits de la plateforme sécurisée des données : Datalake, requêteur sécurisé Odylac et écosystème de datavisualisation. L'objectif est de garantir la fiabilité, la sécurité, la documentation et l'exploitabilité des solutions, en vue de leur transfert vers un centre d'exploitation dédié. 2. Missions principalesAdministration technique et exploitation (OPS) Maintenir et déployer les configurations d'infrastructure et des outils à l'aide de Terraform et Ansible. Assurer le maintien en conditions opérationnelles des instances Apache NiFi et des connecteurs OpenMetadata. Superviser les pipelines d'ingestion et diagnostiquer les incidents techniques. Mettre en œuvre les actions correctives nécessaires et fiabiliser les traitements. Rédiger et maintenir la documentation technique et les fiches d'exploitation. Alimentation et enrichissement du catalogue de données Développer et maintenir les flux Apache NiFi d'ingestion des métadonnées techniques et fonctionnelles vers OpenMetadata et Istya. Mettre en œuvre les contrôles qualité, les transformations et les mécanismes de validation des données entrantes. Garantir la cohérence, la fiabilité et la traçabilité des métadonnées collectées. Connectivité des produits Data Améliorer l'interconnexion entre le Datalake existant et OpenMetadata. Mettre en œuvre l'extraction des schémas et le profilage des données. Étendre la couverture de la cartographie automatique aux autres services Data de la plateforme sécurisée. Contribuer à l'amélioration continue des outils de catalogage et de gouvernance des données

Contexte de la missionDans le cadre du déploiement international de la solution Ivalua S2C/P2P, notre client recherche un Consultant Senior spécialisé en supervision des flux et interfaces Data. La mission consiste à assurer le suivi, le contrôle et la fiabilisation des échanges de données entre Ivalua et différents systèmes d'information (SAP, Oracle, anciennes plateformes Ivalua et applications métiers). Vous interviendrez dans un environnement complexe, avec des enjeux importants de qualité des données, de sécurisation des interfaces et de continuité de service, notamment lors des phases de migration, de cutover et d'hypercare. Missions principales1. Supervision et pilotage des flux Cartographier et documenter les flux entrants et sortants. Superviser les interfaces entre Ivalua et les systèmes satellites. Contrôler les volumes, statuts, rejets et anomalies. Garantir la cohérence et la fiabilité des données échangées. 2. Monitoring et gestion des incidents Mettre en place et optimiser les dispositifs de monitoring et d'alerting sous Splunk. Analyser les incidents et identifier les causes des anomalies. Assurer le suivi des rejets et des reprises de flux. Coordonner la résolution des incidents avec les équipes techniques. 3. Accompagnement des déploiements Participer aux tests d'intégration et de bout en bout. Contribuer aux répétitions de bascule (Dry Run / Bluewash). Sécuriser les phases de Cutover et d'Hypercare lors des Go Live. Assurer la traçabilité des traitements et des erreurs. 4. Coordination et passage en Run Coordonner les équipes Data, IT, métiers et intégrateurs. Formaliser les procédures de supervision et d'exploitation. Préparer le transfert du Build vers le Run. Suivre les indicateurs de qualité, de disponibilité et de performance des flux.

Contexte : Nous recherchons pour un de nos clients du secteur bancaire, un(e) expert(e) Data Leak Prevention à Toulouse. Vous rejoindrez le département « Protection de la donnée » de sa Direction Sécurité, au sein du service Sécurité des Canaux Externes. Vous intégrerez une équipe de plusieurs experts et interviendrez sur un projet stratégique de prévention des fuites de données. L'objectif est de renforcer la protection des données sensibles du groupe. Les missions attendues par le Expert Data Leak H/F : Définir et paramétrer les règles DLP, puis les faire évoluer Améliorer les solutions de détection Participer au choix et à la mise en œuvre de nouveaux outils Analyser les événements générés et réduire les faux positifs Suivre les remédiations Définir et suivre les indicateurs d'activité Concevoir et mettre en place un tableau de bord Livrable attendu : dossier d'évolution des plateformes