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Dans le cadre d'un projet de transformation autour de la relation client, nous recherchons un(e) Data Analyst ayant une expérience sur Genesys Cloud. Vous serez en charge de l'analyse des données, de la définition des indicateurs de performance et de la production de reportings afin d'accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Vos missions: Collecter, analyser et interpréter les données issues de Genesys Cloud et des différents systèmes d'information. Concevoir et maintenir des tableaux de bord et des rapports de pilotage. Définir les KPI métiers et assurer leur suivi. Rédiger les spécifications fonctionnelles liées aux besoins Data. Participer à la modélisation et à la qualité des données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour traduire les besoins en solutions analytiques. Réaliser les analyses nécessaires à l'amélioration des performances opérationnelles. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions. Compétences recherchées: Genesys Cloud SQL Power BI / Tableau Data Analysis Reporting & KPI Starburst Dataiku, dbt

Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois renouvelables ContexteDans le cadre du renforcement de sa plateforme Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté afin de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle. Intégré à une équipe Agile (Squad), vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, depuis la conception de l'architecture jusqu'au maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous évoluerez en étroite collaboration avec les Architectes, le Product Owner, les Business Analysts et les équipes de production afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données au service des métiers, dans un environnement exigeant, idéalement bancaire.

ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe spécialisée dans le développement et le pilotage de solutions mobiles, nous recherchons un Directeur de Projet Web & Mobile pour prendre en charge un projet stratégique tout en contribuant au maintien en conditions opérationnelles (MCO) d'un portefeuille d'applications existantes. Vous évoluerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de chefs de projet, architectes, concepteurs UX/UI, développeurs mobiles et experts techniques, dans un environnement Agile favorisant l'innovation, la qualité et l'amélioration continue. Vos missionsPiloter l'ensemble du cycle de vie d'un projet Web & Mobile. Recueillir et analyser les besoins métiers. Animer les ateliers et les réunions avec les parties prenantes. Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées dans Jira. Planifier les différentes phases du projet. Coordonner et piloter les équipes de développement. Assurer le suivi de l'avancement, des délais, des risques et des livrables. Organiser et piloter les phases de recette fonctionnelle. Garantir le respect des standards techniques et méthodologiques. Participer au maintien en conditions opérationnelles des applications existantes. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de gestion de projet. Environnement techniqueJira Confluence Power BI Méthodologies Agile (Scrum, Story Mapping, Rétrospectives) Développement mobile Android Flutter Kotlin (connaissance appréciée) Enterprise Mobility Management (EMM)

Contexte de la mission En tant que consultant data au sein de la Cellule du Qualité de Fixe (CQF) du client , vous serez en charge de produire des analyses à partir de dataset que vous aurez constitués sur des données de nos plateformes Big Data, Vous aurez également la responsabilité de rendre disponible des données, une fois celles-ci nettoyées, préparées et formatées sous forme de dataset ou de table à disposition des datascientists de l'équipe. Vous aurez à développer des tableaux de bord de suivi de KP.. Objectifs et livrables Dataset Tableau de Bord (Tableau) Analyses commentées Compétences demandées analyse statistique Confirmé SQL : Expertise Confirmé Tableau Expert Spark Python Confirmé

Contexte L'AED constitue la golden source des moteurs régaliens du groupe. Cette brique, vieillissante, repose sur une technologie DataStage et une base Oracle Exadata qui montrent aujourd'hui leurs limites. Un projet de refonte est engagé, incluant une sortie de l'ETL DataStage. Un cadrage doit être lancé pour porter cette ambition, impliquant plusieurs parties prenantes au-delà des seuls acteurs DSI. Le besoin porte sur un renforcement par un profil de directeur de projet technique disposant de compétences de tech lead data. Rôle et responsabilités principales Responsabilité fondamentale du projet dans toutes ses dimensions (stratégique, commerciale, financière, humaine, juridique, organisationnelle, technique) Pilotage du projet dans sa complexité, avec multiplicité des parties prenantes et intérêts parfois divergents Garant de l'enjeu stratégique du projet pour le métier, l'entreprise et les tiers Garantie de la pertinence et de l'opportunité du développement du projet Responsabilité de l'ensemble des décisions importantes et validation de la recette définitive Animation de la communication auprès des équipes et des différentes instances Pilotage de la conduite du changement Responsabilité de la gestion financière du projet et des exigences qualité / coût / délai Livrables attendus • Cadrage de la refonte de la brique AED (sortie de l'ETL DataStage)

Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour intervenir sur un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un acteur majeur du secteur du Retail. Vous intégrerez une équipe Data expérimentée et contribuerez au développement de solutions de Machine Learning autour de problématiques de pricing, de recommandation de produits et d'optimisation de la performance commerciale. Vous évoluerez dans un environnement Cloud moderne, en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers afin de concevoir, industrialiser et déployer des modèles à forte valeur ajoutée. Ce que vous ferez : Concevoir, développer et optimiser des modèles de Machine Learning en Python. Développer des moteurs de recommandation et des algorithmes de personnalisation. Identifier et modéliser les relations entre les produits afin d'améliorer les performances commerciales. Construire des modèles d'optimisation de pricing et d'aide à la décision. Explorer, nettoyer, préparer et valoriser les données issues de différentes sources. Industrialiser les modèles et assurer leur mise en production dans un environnement Cloud GCP. Exploiter les services BigQuery et Vertex AI pour le développement et le déploiement des solutions. Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre les enjeux business et de transformer les besoins en solutions Data. Participer à l'amélioration continue des pipelines Data Science et des bonnes pratiques de développement (Git, CI/CD). Votre positionnement vous permettra d'intervenir sur des cas d'usage stratégiques, de contribuer à des projets innovants et d'avoir un impact direct sur les performances métier.

Data Steward / Data Manager avec une bonne compréhension des enjeux RH, capable de travailler sur la qualité des données, les référentiels, les contrôles de cohérence, la documentation et le suivi des anomalies. Une expérience sur des environnements SIRH ou données collaborateurs serait fortement appréciée. Maîtrise des principes de data quality, data governance, référentiels de données, contrôle et fiabilisation des données. Bonne capacité d'analyse, rigueur, autonomie et aisance dans les échanges avec des interlocuteurs métiers et techniques

Nous recherchons un Data Steward afin d'accompagner un programme de transformation digitale de la Direction Commerciale. Vous serez en charge de structurer la gouvernance des données CRM, d'améliorer leur qualité et d'assurer leur suivi sur les référentiels Clients et Produits. Vous interviendrez en collaboration avec les équipes métiers, les équipes CRM et les responsables des systèmes d'information afin de garantir la fiabilité et la valorisation des données. Missions principales Définir et formaliser les règles de gouvernance des données sur le périmètre CRM Cartographier l'utilisation des données Clients et Produits au sein du système d'information Structurer les référentiels de données dans Colibra (Data Domains, Data Concepts) Définir les règles de qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur, fiabilité) Mettre en place des tableaux de bord et indicateurs de suivi de la qualité des données Assurer le monitoring de la qualité des données et proposer des plans d'amélioration continue Analyser les impacts des évolutions des référentiels sur les applications métiers Produire la documentation fonctionnelle et les supports de formation relatifs à la gouvernance des données Suivre l'avancement des actions et alerter sur les risques pouvant impacter les objectifs du projet Collaborer avec les équipes métiers, CRM et SI dans le cadre de la reprise et de la fiabilisation des données historiques

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Consultant(e) Senior en Data Governance & Change Management afin d'accompagner le déploiement et l'adoption de Collibra au sein de l'organisation. Le consultant interviendra sur les actions d'acculturation et d'accompagnement des utilisateurs, en favorisant l'appropriation de l'outil et des bonnes pratiques de gouvernance des données. Il/elle apportera une double expertise technique et fonctionnelle sur Collibra, contribuera à la structuration des processus de gestion des données, animera des ateliers avec les métiers et accompagnera la conduite du changement auprès des différentes parties prenantes. Une bonne compréhension des enjeux de Data Governance ainsi qu'une expérience confirmée sur les projets Collibra sont indispensables. Des déplacements ponctuels hors de la région parisienne sont à prévoir. Un anglais courant est exigé.

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail / grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/03/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles et le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique de mon client à horizon 2030. Le projet « Négociateur Augmenté » vise à fournir aux négociateurs des outils analytiques et agentiques qui leur permettront d'optimiser les accords qu'ils concluent avec les fournisseurs. Mission : Discuter avec les équipes opérationnelles pour identifier leurs besoins et leurs difficultés. Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : compréhension des besoins, exploration des données, constitution de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement, suivi de l'impact, monitoring. Discuter les choix de modélisation, algorithmiques et techniques avec l'équipe ; participer à l'arbitrage le cas échéant. Appliquer les bonnes pratiques afin de faciliter la qualification des sous-projets, les développements itératifs, l'industrialisation des solutions, leur maintenabilité, la mesure et le suivi de leurs performances. Rédiger et présenter les résultats d'expérimentation pour aider à la décision. Compétences : Concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes agentiques. Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python. Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning. Nice to Have : Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy. Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables. Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents. Gérer le versionning des données et des modèles. Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly. Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document. Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar. Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles. Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code. Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants. Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum. Méthodes, organisations et interactions : Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes. Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration. Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence. Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs.

Au sein de la DSI de notre client, dont la mission est de concevoir et maintenir les applications stratégiques des métiers du Groupe. Dans le cadre de l'évolution du Data Lake CIO Office, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de participer au développement, à l'évolution et à l'industrialisation des pipelines de données, en collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps. Vous évoluerez dans un environnement Big Data moderne, orienté Cloud et Agile, avec des échanges réguliers avec les équipes internationales basées à Porto.

Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.

Contexte du poste : Dans le cadre d'un vaste programme de transformation digitale, nous recherchons un Consultant Data Migration SAP S/4HANA pour accompagner le déploiement d'un nouvel ERP au sein d'un grand groupe industriel international. Vous interviendrez sur un projet stratégique visant à moderniser les systèmes d'information industriels et à garantir la migration sécurisée des données vers SAP S/4HANA. Vous collaborerez avec les équipes métiers (Logistique et Exécution), les équipes IT et les différents partenaires du projet afin d'assurer la réussite des différentes vagues de migration. Missions principales : Définir et mettre en œuvre la stratégie de migration des données sur les domaines Logistique (LOG) et Exécution (EXE) Extraire, transformer et charger les données vers SAP S/4HANA Concevoir et maintenir les fichiers de mapping ainsi que les règles de transformation Collaborer avec les équipes métiers afin de qualifier et valider les données à migrer Réaliser les tests de migration et d'intégration dans SAP Analyser les anomalies, coordonner leur résolution et valider les corrections Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Produire la documentation projet (procédures, rapports de migration, dossiers de validation, RETEX) Participer à l'amélioration continue des processus et des outils de migration

Mission de l'équipe : Au sein de l'équipe Stress Testing and Data Analytics, la mission consiste à renforcer les capacités de développement et d'industrialisation des traitements de données utilisés dans les exercices de stress testing réglementaires. L'équipe est responsable de la collecte, de la structuration, de la transformation et de la mise à disposition des données nécessaires aux projections réglementaires, aux exercices de stress testing et aux productions associées. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, le consultant interviendra sur le périmètre Credit Risk afin de contribuer à la fiabilisation des données, à l'automatisation des traitements et à la sécurisation des livrables réglementaires dans un environnement Big Data. La mission s'inscrit dans un contexte international impliquant une collaboration étroite avec les équipes Data, IT, Finance, Risque et Modèles. 1. Développement et industrialisation des traitements de données_ _L'équipe est responsable du développement, de l'évolution et de la maintenance des pipelines de données nécessaires aux exercices réglementaires. Elle conçoit des traitements robustes et industrialisés sous Dataiku DSS v14, en s'appuyant sur Python, PySpark et SQL, afin d'assurer la production de données fiables, reproductibles et auditables. Les traitements développés doivent répondre à des exigences élevées de qualité, de performance et de traçabilité conformément aux principes BCBS 239. 2. Intégration et contrôle de la qualité des données_ _L'équipe assure l'intégration de données provenant de différentes sources réglementaires et internes. Elle est responsable de la transformation des données, de la mise en œuvre des contrôles de qualité, des contrôles de cohérence ainsi que des rapprochements entre les différentes sources. Les écarts détectés doivent être analysés puis faire l'objet d'actions de remédiation afin de garantir la fiabilité des livrables réglementaires. 3. Contribution aux exercices réglementaires_ _L'équipe contribue directement à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Elle participe à la préparation des datasets réglementaires, à l'alimentation des templates attendus ainsi qu'à la sécurisation des différentes phases de production jusqu'aux livraisons. Une forte implication est attendue durant les périodes critiques de préparation, de validation, de re-run et de remédiation. 4. Documentation et traçabilité_ _L'équipe est responsable de la documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Elle garantit la traçabilité complète des données, des règles de transformation et des contrôles mis en œuvre afin de répondre aux exigences d'audit et de conformité réglementaire. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Développer et maintenir les pipelines de données sous Dataiku DSS v14. Concevoir, optimiser et exécuter des traitements en Python, PySpark et SQL. Contribuer à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Intégrer, transformer et contrôler des données réglementaires et internes. Automatiser les contrôles de qualité et les contrôles de cohérence des données. Réaliser les analyses d'écarts et participer aux actions de remédiation. Produire une documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Garantir la traçabilité et l'auditabilité des données conformément aux principes BCBS 239. Collaborer avec les équipes Data, IT, Finance, Risque, Modèles et les différentes parties prenantes du programme. Participer aux phases de recette, validation, re-run et sécurisation des livrables réglementaires. Expertises : Data Engineering Dataiku DSS v14 Développement de pipelines de données Python PySpark SQL Big Data Data Quality Data Lineage Data Transformation Data Remediation Stress Testing BCBS 239

Au sein d'une équipe dédiée au conseil et à la valorisation de la donnée, tu interviens auprès des directions métiers afin de les accompagner dans leurs usages Data et dans la structuration de leurs besoins. Tu joues un rôle d'interface entre les métiers, les équipes Data et les équipes SI, avec un enjeu fort autour du conseil, du cadrage, de la qualité des données et de la satisfaction métier. Tes missions principales : Accompagner les directions métiers dans leurs usages autour de la donnée Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers Apporter un rôle de conseil sur l'exploitation et la valorisation de la Data Participer au cadrage des projets Data : études d'impact, faisabilité, opportunité Garantir la cohérence fonctionnelle et technique des solutions Data Produire les livrables fonctionnels : modélisations de données, SFG, SFD Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections Assurer le support et l'assistance métier sur les usages Data Maintenir à jour la documentation du patrimoine fonctionnel Contribuer à la satisfaction métier en veillant à la qualité, aux engagements, aux coûts et aux délais

Dans le cadre d'une initiative innovante en phase d'incubation, l'objectif est de concevoir et valider une solution de type plateforme de data et business intelligence dédiée à l'analyse de données complexes. Un POC (Proof of Concept) est en cours pour explorer la faisabilité technique et les usages métiers, incluant une chaîne complète d'ingestion, de traitement et de valorisation des données ainsi que des capacités de simulation. Missions principalesRôle Tech LeadSuperviser une équipe technique pluridisciplinaire (Data Science, Data Engineering, Data Analysis) Structurer et développer les compétences de l'équipe Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des livrables Piloter la conception de l'architecture globale, notamment orientée systèmes agentiques Orienter les choix technologiques et les bonnes pratiques Assurer la veille technologique et proposer des innovations pertinentes Optimiser la phase exploratoire du POC (rapidité d'expérimentation, pertinence des cas d'usage) Rôle Agentic Data EngineerConcevoir et implémenter des pipelines de traitement de données Intégrer différentes sources de données internes et externes Développer les briques nécessaires à une plateforme data modulaire et performante Participer au développement d'un portail de restitution des données Garantir la maintenabilité, la performance et la qualité des solutions développées Concevoir une architecture orientée agents favorisant l'automatisation et la flexibilité Préparer le passage à l'échelle et une potentielle industrialisation