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Missions principales -Industrialiser et optimiser les traitements de données en s'appuyant sur Dataiku (scénarios, plugins, recettes avancées...). -Mettre en place une architecture data fiable et optimisée, principalement sur des solutions AWS (S3, Redshift, le Common Data Hub Engie). -Développer des solutions techniques de collecte de la donnée via des API. -Modéliser les données nécessaires aux analyses et aux usages métiers. -Assurer la qualité, la sécurité et le monitoring des flux de données. -Collaborer avec la Data Analyst pour garantir la mise à disposition des données pertinentes. -Participer à la définition des bonnes pratiques Data et à leur diffusion au sein de l'entreprise. -Contribuer à la documentation technique et à l'amélioration continue des environnements. -Assurer une veille technologique sur les solutions de stockage et traitement des données

Taleo Consulting est un groupe de conseil en management présent à Luxembourg, Paris, Bruxelles, Amsterdam, Genève, Barcelone, Singapour et Lisbonne. Nos valeurs sont : Famille, Fun et Excellence et font partie intégrante de l’ADN de Taleo. Nous comptons aujourd'hui plus de 400 employés à travers nos 8 bureaux internationaux ! Notre expertise financière permet d’apporter à nos clients les meilleures pratiques, des solutions sur mesure et innovantes. Nous intervenons auprès des banques, des assets managers et des assurances. Consultant Data Quality Monitoring – Stress Test Marché (H/F) · Début ASAP · Durée 8 mois renouvelables · Localisation Paris Contexte de la mission La mission s’inscrit au sein d’un département en charge des systèmes de gestion des risques liés aux activités de marché . Dans ce cadre, le consultant interviendra sur l’ implémentation d’un outil de monitoring de la qualité des données issues des Stress Tests Marché , afin de renforcer la fiabilité et le contrôle des données utilisées dans les processus de gestion des risques. Le consultant sera intégré à une squad dédiée aux Stress Tests , organisée selon une méthodologie Agile (Scrum) et travaillera avec des équipes internationales situées notamment en Europe et en Asie . Objectifs de la mission · Participer au développement d’un outil de monitoring de la qualité des données · Contribuer à la détection des anomalies dans les données de stress test · Garantir la cohérence et la complétude des données produites · Participer à l’ amélioration des contrôles de qualité des données Missions principales Analyse des flux et compréhension du système: · Comprendre les flux de données liés aux stress tests · Analyser les données produites par les systèmes de marché · Participer à la cartographie des flux de données · Participer aux rituels Agile de l’équipe (daily, sprint review, backlog) Développement des contrôles de qualité: · Participer au développement d’un outil de contrôle qualité en Python · Implémenter des règles de validation des données : o cohérence inter-dates o détection de valeurs manquantes o contrôle de variation o contrôles de complétude · Interroger les bases de données SQL pour récupérer les données de stress test · Contribuer à l’intégration de l’outil dans le pipeline CI/CD Mise en production et suivi : · Déploiement du composant sous forme de microservice · Mise en place d’ alertes automatisées en cas d’anomalie détectée · Production de rapports de qualité des données · Présentation des KPI de qualité aux équipes concernées Documentation et amélioration continue : · Documenter les règles de contrôle et les processus · Contribuer à l’amélioration continue des contrôles de données · Proposition d’améliorations, notamment via des approches avancées de détection d’anomalies Compétences techniques · Python · SQL · Git · CI/CD · Architecture microservices · Méthodologie Agile / Scrum

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

Dans le cadre d’un projet d’amélioration de la qualité et des pratiques de développement Data, nous recherchons un Tech Lead Data expérimenté capable d’intervenir à la fois sur la technique et l’acculturation des équipes . Vous interviendrez dans un environnement data moderne pour structurer les bonnes pratiques, challenger l’existant et accompagner les équipes dans la montée en maturité technique. 🎯 Vos missions Au sein d’une équipe Data, vous aurez notamment pour responsabilités : Sensibiliser et mettre en œuvre les bonnes pratiques issues d’un audit technique Apporter un regard externe sur la qualité du code et des architectures data Concevoir et développer des pipelines data robustes et industrialisés Mettre en place et monitorer les orchestrations data (parcours & triggers) Accompagner les équipes dans l’adoption de bonnes pratiques de développement et d’architecture Contribuer à la fiabilisation et à la performance des flux de données 🛠 Environnement technique Snowflake DBT Airflow SQL avancé Python Git VS Code

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté / Tech Lead disposant de solides compétences en SQL, ETL et outils de reporting . Vous interviendrez sur un domaine en charge du chargement, de la transformation et de la fiabilisation des données . Vos missions principales : Participer aux projets en cours et à venir (corrections, évolutions, nouvelles fonctionnalités) Concevoir, développer et optimiser les flux ETL Développer et maintenir les requêtes SQL complexes Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Assurer la qualité, la performance et la cohérence des données Collaborer étroitement avec une équipe de 8 personnes Le poste s’inscrit dans une logique long terme , avec de réelles perspectives si les compétences techniques et l’intégration à l’équipe sont au rendez-vous. Anglais obligatoire (contexte international).

Pour compléter une équipe transverse : Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst et MLOps Elle assure également le lien avec la Global Tech & Data Platform . Cette plateforme construit et maintient les produits liés à nos infrastructures et notre transformation vers le Cloud GCP, assurant ainsi l’efficacité opérationnelle sur lesquelles reposent nos plateformes métiers. Votre mission : En lien avec notre philosophie Data In Product, vous êtes responsable de : La création de solutions et applications ML/IA de pointes, pour mise en production, La modélisation et l’industrialisation de modèles produits au service des BUs de la plateforme, L’élaboration d’un cadre de bonnes pratiques au sein de la guilde Data du domaine, L’accompagnement et l’acculturation des métiers sur les bonnes pratiques de l’exploitation de la data. Vous êtes vous-même sensible à l’approche Data Driven de nos produits, L’intégration des applications ML dans nos produits, en lien avec les équipes métiers, La mise en place de modèles statistiques pour résoudre les problématiques identifiées, La collecte de données, la construction de Data Marts et le déploiement de modèles (end-to-end PoC), La connaissance des métriques de base, et les principes d’évaluation de la qualité des modèles obtenus, et leur relation avec les indicateurs de performances Métier, La veille technologique pour orienter et être force de proposition sur l’animation de la backlog du Data Socle COMPÉTENCES REQUISES/ Technique : Python, SQL, GCP (BigQuery, GCS, ...), Pipeline MLOps, Linux, Modélisation de données Méthodologique : Agilité, Github Langues : Français, Anglais

Dans le cadre de la mise en conformité avec les recommandations de la Banque Centrale Européenne (BCE) sur la fiabilité des référentiels IT, notre client engage un programme d’amélioration et de gouvernance de sa CMDB Groupe et de ses référentiels techniques . L’objectif de cette mission est de concevoir et mettre en œuvre une architecture de données robuste et gouvernée , permettant d’assurer la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des informations relatives aux actifs IT. Le consultant interviendra au cœur du dispositif pour structurer et améliorer le modèle de données CMDB , industrialiser l’intégration des sources d’inventaire et renforcer la gouvernance des données techniques. Architecture et modélisation des données CMDB Concevoir et optimiser le modèle de données des référentiels IT techniques (Configuration Items, relations et métadonnées). Simplifier et rationaliser les structures existantes afin d’améliorer la lisibilité et la maintenabilité du modèle. Garantir l’évolutivité de l’architecture des données pour intégrer de nouvelles sources d’inventaire et répondre aux besoins futurs. Identification et réconciliation des données Définir et implémenter les règles d’identification et de réconciliation (IRE) au sein de ServiceNow CMDB . Déterminer les clés d’identification des Configuration Items afin d’assurer l’unicité et la cohérence des données. Mettre en place des mécanismes de consolidation des informations issues de multiples sources d’inventaire. Gestion des sources d’inventaire Identifier et qualifier les sources de données techniques alimentant les référentiels IT . Définir les sources de vérité pour chaque type d’information. Cartographier et structurer les flux d’alimentation des référentiels IT . Qualité des données et gouvernance Définir et mettre en œuvre une stratégie de Data Quality pour la CMDB : déduplication fiabilité des données complétude fraîcheur des informations gestion de l’obsolescence. Mettre en place des indicateurs de qualité et des tableaux de bord de suivi . Gouvernance des référentiels IT Appliquer les principes de Master Data Management (MDM) au contexte des référentiels IT. Définir les rôles et responsabilités autour des données (Data Owner, Data Steward). Structurer un cadre de gouvernance des référentiels IT documenté et partagé. Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec les équipes : ITSM / CMDB ServiceNow Discovery équipes MDM sécurité IT infrastructures et exploitation. Accompagner les équipes responsables des inventaires techniques et outils de découverte . Reporting et produits de données Développer des produits de données exploitant les référentiels IT pour répondre aux besoins de reporting et d’audit. Contribuer à la production d’indicateurs et de tableaux de bord permettant de piloter la qualité et la fiabilité des données.

Data Architect Databricks Nantes Compétences Techniques •Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles (ex : SQL, NoSQL, …). •Compétence en modélisation de données et en conception de schémas. •Connaissances des pratiques d’architecture solution •Expertise dans des outils et technologies Big Data (Databricks). •Connaissance des environnements cloud (ex : Azure…). Prestation de Data Architect •Il définit l’architecture Data pour son périmètre, en fonction des besoins métier, en tenant compte de l’architecture du SI, des règles de gouvernance Data et plus globalement des standards et des communs définis au niveau de son organisation. •Sur la partie Data, il définit les normes et standards en matière de disponibilité, d’intégrité, de confidentialité et de traçabilité dans l'objectif de maximiser la valeur que l’organisation tire de ces données. •C’est lui qui pilote la mise en oeuvre des principes d’architecture Data dans le SI et garantit sa conformité, sa performance, sa pérennité, son adéquation aux besoins métier ainsi que l’optimisation du cycle de vie de la donnée. •Le Data Architect préconise et valide les principes de modélisation des données pour qu’ils soient adaptés aux usages de façon durable. •Il organise la gestion des référentiels Data et facilite leur maintenance. Tâches : •Contribue à l’élaboration de la stratégie Data de la donnée alignée avec la stratégie business et en cohérence avec la roadmap de l’Architecte d’entreprise. •Contribue aux choix technologiques qui portent le cycle de vie de la donnée. •Assure une veille technologique active sur les solutions innovantes et particulièrement en matière de Data et d’IA. •Définit les règles, normes et standards en matière de stockage et de traitement de la donnée. •Coordonne les travaux d’architecture Data et en assure la gouvernance. •Assure la cohérence du modèle Data tout au long du cycle de vie des projets. •Répond aux exigences réglementaires liées à la Data. Compétences Techniques •Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles (ex : SQL, NoSQL, …). •Compétence en modélisation de données et en conception de schémas. •Connaissances des pratiques d’architecture solution •Expertise dans des outils et technologies Big Data (Databricks). •Connaissance des environnements cloud (ex : Azure…).

Objectif de la mission Profil technico fonctionnel : Suivi du RUN et gestion des incidents Conception d'achitecture applicative Conception technique Maitrise des batchs Stratégie de test et test fonctionnel Garantie du bon fonctionnement des applications, leur maintenabilité et leur évolutivité Réponse et analyse aux incidents Env technique : - APIs Rest et Web Services SOAP - Applications web en java - Base de données Oracle - XML - Ordonnanceur control-M - ETL Informatica - Git - Outils : service now, JIRA, … - Un plus : MDM EBX Tibco et MDM Semarchy

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Mission : Assurer l'administration, l'alimentation, les évolutions et le run des chaînes de publication (open/partagé), en garantissant qualité, traçabilité et conformité, et en maintenant les visualisations associées. Responsabilités principales : -Recueil & analyse : cadrage des besoins de publication, compréhension des indicateurs et règles de gestion, formalisation des transformations. -Préparation des données : requêtage, transformations, contrôles qualité, automatisation des traitements (SQL/Python). -Publication : mise à jour des jeux de données sur la plateforme de diffusion, gestion des métadonnées, cycles de publication. -Dataviz : maintenance et évolution des visualisations (tableaux de bord, cartes/indicateurs selon le périmètre). -Run & incidents : diagnostic des anomalies, correction, amélioration des chaînes, documentation et tests. -Dev collaboratif : Git, revues, CI/CD, livraison en environnements dev/préprod/prod. Stack / environnement (indicatif) : SQL, Python, Snowflake (ou équivalent DWH), outils de publication Open Data (type OpenDataSoft ou équivalent), Git/GitLab, CI/CD (Azure DevOps ou équivalent), Power BI (selon périmètre).

Tech Lead Full-Stack / Data & Cloud (F/H) A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Toulouse Vous aimez autant coder que prendre de la hauteur sur l’architecture et la qualité logicielle ? Vous êtes à l’aise pour accompagner une équipe technique tout en mettant en place des stratégies de tests solides et durables ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e un.e Tech Lead Full-Stack pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur développement applicatif, data et cloud. Contexte : Vous rejoignez une équipe de développement qui conçoit et fait évoluer des applications à forte composante data , dans un environnement technologique moderne combinant Python, React et AWS . Votre rôle sera central : porter la vision technique , accompagner les développeurs et veiller à la qualité globale des livrables , notamment à travers la mise en place de stratégies de tests efficaces . L’objectif : construire des solutions robustes, performantes et maintenables dans le temps . Voici un aperçu détaillé de vos missions : Définir et porter la vision technique du produit Encadrer techniquement l’équipe de développement (code review, bonnes pratiques, pair programming) Participer activement au développement full-stack (Python / React) Contribuer aux choix d’ architecture applicative et data Optimiser les performances côté back-end et base de données Concevoir et faire évoluer les architectures cloud sur AWS Définir et structurer une stratégie de tests complète (tests unitaires, intégration, automatisation…) Mettre en place des pratiques favorisant la qualité et la fiabilité du code Participer aux choix technologiques et à l’évolution de la roadmap technique