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Contexte de la mission Cette mission s'inscrit dans le contexte actuel de l'augmentation de la surveillance réglementaire sur les activités de financement associées aux Private Equity (PE) et Private Crédit (PC). Au sein du département RISK, l'équipe Data Management a pour rôle d'accompagner les équipes RISK dans leurs activités quotidiennes en mettant en œuvre des solutions agiles et innovantes en termes de traitement, d'automatisation et de visualisation des données ; et contribue aux demandes réglementaires complexes à l'échelle du Groupe nécessitant une forte expertise technique et fonctionnelle des données. Sur le périmètre crédit, la production d'analyses de portefeuilles et d'exercices réglementaires s'effectue dans l'environnement UDS (Unified Data Set), une solution SAS pour la collecte et la préparation des données et SQL Server / Tableau Server pour la visualisation des données. Une migration de la plateforme de collecte et de préparation des données de SAS vers Dataïku est en cours de finalisation dans le cadre d'un projet Risk Data Services. La mise en service de la nouvelle plateforme est prévue début 2026. Sur cette nouvelle plateforme, l'UDS devra évoluer pour intégrer un nouveau besoin permettant à la banque de mieux monitorer ses risques face à des contreparties financées par des Private Equity ou des Private Credit. Cette mission consistera à implémenter une solution pour couvrir ce besoin au niveau de l'UDS, d'abord en mode tactique puis en mode cible. Dans le cadre de cette mission, de nouvelles données devront être collectées, contrôlées, agrégées et restituées dans des dashboards. Cette mission s'inscrit dans un projet plus global qui vise à faire évoluer l'ensemble du dispositif IT RISK/Finance pour couvrir ce besoin d'une manière globale.

🚀Mission Freelance – Responsable Master Data / Data Governance 🚀 📅 Durée : 6 mois 🌍 Localisation : Bretagne ( 3x/semaine : frais de déplacements + logement pris en charge 🚀Démarrage ASAP -> Entretiens Vendredi Je recherche un profil pour piloter un projet Master Data & Data Governance au sein d’un groupe industriel en pleine transformation digitale (ERP Dynamics 365). Contexte : Projet de structuration et migration des données. Données complexes liées aux produits et machines de production. Pas de process existants : rôle clé dans la définition et la formalisation des process. Missions : Cartographier et valider les données ERP (clients, fournisseurs, produits). Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Accompagner les métiers et la DSI dans la structuration et la migration des données. Préparer et suivre les tests unitaires, UAT et Go Live. Profil recherché : Expérience en Master Data Management, data governance, migration et nettoyage de données. Rigueur, esprit de synthèse et capacité à interviewer les métiers pour capter les besoins réels. Autonomie et aptitude à piloter un projet transverse dans un environnement multi-outils. Je vous laisse m'envoyer un DM !

Notre client, Asset Manager, recherche un Data Governance Officer-(H/F) dans le cadre d'une longue mission. Renforcement du pôle de gouvernance des données au sein du Data Office afin d’accélérer le déploiement de la gouvernance des données en mode fédéré. - Déployer la gouvernance des données par data domain. - Renforcer la qualité, la traçabilité et la valorisation des données. Accompagner les métiers dans l’appropriation des rôles et outils de gouvernance. - Organiser et animer les comités de gouvernance et la communauté data. - Documenter les données dans l’outil DataGo (glossaire, objets métiers, lignage…). - Formaliser les exigences qualité, indicateurs, contrôles et plans de remédiation. - Recenser et documenter les cas d’usage métiers et suivre les gains associés. - Produire les supports (guides, newsletters, ateliers) pour l’acculturation data. - Contribuer à la priorisation des initiatives data. - Suivre les décisions, plans d’action et indicateurs de maturité.

Expert BigData Aix en Provence ASAP Maitrise Cloudera, Kubernetes et devOps Mise en place d'outils IA/Data pour les équipes à fortes valeurs ajoutées tout en gardant les nombres au stricte minimum. Mise en place et gestion des pipelines CI/CD en mode GitOps Utilisation des systèmes de monitoring et d'alerting (ex. Victoria Metrics, Grafana). Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'opérations. Analyse et optimisation des performances des applications et infrastructures. Rédaction de documentation technique et guides de procédures. Gestion des incidents et mise en œuvre de solutions préventives.

Véritable chef de projet, tu es le facilitateur de l’orchestration des sujets Data dans ton domaine métier. Tu apprécies comprendre les enjeux d’une direction métier et son environnement IT afin de proposer des solutions data adaptées et alignées avec la stratégie Data, en collaboration avec un Product Owner. Tu vas à la rencontre des utilisateurs pour comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Tu assumes la responsabilité d’un portefeuille de projets : rédaction, planification, pilotage et livraison. Tu pilotes et accompagnes une équipe data pluridisciplinaire : Data Analytics, Data Science, Data Engineering. Avec ton équipe, tu participes à la construction, l’évolution et l’amélioration continue des produits data, tout en contribuant à la consolidation de la plateforme data. Tu es garant de la cohérence technique et fonctionnelle de ton domaine, en collaboration avec l’ensemble de l’écosystème. Tu apportes ton soutien à ton équipe et à tous les acteurs (IT, métiers, data) de ton environnement de travail. Tu fais preuve de leadership et t’impliques sur des sujets transverses. Tu restes attentif aux enjeux de l’entreprise, à l’évolution du marché et aux avancées technologiques pour être force de proposition.

Notre client, filiale bancaire d’un grand groupe industriel international, recherche un(e) Business Analyst Data confirmé(e) pour renforcer ses équipes. Vos missions principales Assurer la qualité des données dans le respect des standards définis Traiter et suivre les tickets liés aux anomalies ou demandes d’évolution des données Travailler en interaction étroite avec les métiers Data (Data Stewards, Data Owners) pour garantir la cohérence et la fiabilité des données Participer aux comités de pilotage et aux ateliers métiers/IT pour la mise en œuvre des actions correctives Suivre et documenter les processus de data quality et les indicateurs de performance associés Contribuer à l’amélioration continue des outils et des process de gouvernance de données

Dans le cadre de sa transformation SI, le client cherche un profil capable de valoriser les données , construire des modèles prédictifs , fiabiliser les pipelines data et produire des dashboards à forte valeur ajoutée. • Collecter, nettoyer et préparer les données issues de sources diverses • Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques • Collaborer avec les équipes techniques sur la structuration du modèle de données, la gouvernance et la qualité des référentiels. • Explorer les données pour identifier des patterns, tendances et corrélations • Valider et optimiser les modèles • Déployer les modèles dans des environnements de production • Restituer les résultats de manière claire aux parties prenantes • Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs. • Construire des modèles de machine learning adaptés aux besoins métier.

Gouvernance des données Définir les standards de gestion et gouvernance des données. Assurer la mise en conformité avec les réglementations (RGPD, CCPA). Qualité et sécurité Mettre en place des contrôles automatisés et surveiller la qualité des données. Sécuriser les accès et protéger les données sensibles. Exploitation et partage Standardiser les processus d’accès aux données. Accompagner les équipes métiers dans leur exploitation des données. Éthique et conformité Vérifier la conformité des analyses et modèles. Sensibiliser les équipes à l’éthique des données. Compétences Gouvernance : Standards, gestion des métadonnées. Sécurité : Chiffrement, contrôle des accès. Architecture : Structuration des modèles de données en couche Business, Solution et Exposition, Collaboration : Formation, animation de workshops Expérience utilisateur : Storytelling, recueils feedback Indicateurs de performance Taux de conformité aux standards. Qualité des données et réduction des erreurs. Performance des processus de gouvernance. Sécurisation et protection des données.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Quality Tale of Data (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Energie. Description 📍 Contexte de la mission Au sein de l'équipe Data Achat, cette mission s'inscrit dans la continuité des travaux d'analyse et de mise en qualité des données achats initiés précédemment. L'objectif est d'accélérer et d'industrialiser les processus de qualité de données (Data Quality) via l'outil Tale of Data , en vue de l'année 2026. 🎯 Objectifs Principaux Le consultant devra assurer le nettoyage, la fiabilisation et l'industrialisation des données provenant de sources multiples, tout en participant à la structuration de la future Data Plateforme. 💼 Responsabilités & Missions 1. Data Quality Management & Tale of Data (Cœur de mission) Administration de Tale of Data : Tous les flux transitent par cet outil. Une maîtrise (ou une très forte capacité d'adaptation immédiate) est impérative car le consultant devra être autonome rapidement. Configuration et Nettoyage : Paramétrer l'outil pour identifier les anomalies (doublons, erreurs, manquants) sur les données Fournisseurs, Contrats, Données Clients (tables SAP), Marketing, etc. Industrialisation : Faire face à la demande croissante en automatisant les contrôles qualité et les redressements de données. 2. Gestion Multi-Sources & Analyse Consolidation des données : Travailler sur des environnements hétérogènes : SAP MM , Business Central, et outils non-ERP (appels d'offres, qualifications). Rapprochement : Croiser les données entre les différents outils pour produire des référentiels fiables. Investigation : Aller chercher l'information à la source, évaluer la donnée et comprendre sa structure (ne pas "tâtonner"). 3. Pilotage & Projets Transverses (Data Gouv) KPIs : Spécifier et produire les indicateurs de suivi de la qualité des données par périmètre. Data Platform : Monter en compétences sur la structure des données pour accompagner le lancement de la nouvelle Data Plateforme Achats et le projet global de Data Gouvernance. Collaboration : Identifier les nouveaux cas d'usage avec les Business Process Owners (BPO) et les Data Domain Owners.

Le consultant interviendra pour : Accompagner le Group Data CISO dans l’évolution de la stratégie Data Security. Être l’interlocuteur privilégié du GDPO , des équipes Data, IT, sécurité et métiers. Préparer et organiser les Group Data Steering Committee et Group DataSec Steering Committee . Renforcer le contrôle, la gouvernance et l’usage sécurisé de la donnée, notamment en environnements hors production . Définir une stratégie permettant de sécuriser, anonymiser et mettre à disposition des données sensibles cohérentes pour les tests, analyses et usages Data. Missions : Interaction & coordination Définition & déploiement des exigences cyber liées à la Data Gouvernance & pilotage Data Security Gestion de la sécurité des environnements hors production

Mission Concepteur Développeur Big Data – Société de l'Énergie Localisation : Courbevoie (3 jours/semaine sur site) Tarif max : 400€/jour Démarrage : 05/01/2026 Durée : 12 mois (fin 04/01/2027) – prolongeable Expérience requise : 4-5 ans minimum Prestations principales : Analyse besoins RH/Finance + rédaction spécifications techniques Conception/développement pipelines ETL/ELT (Spark, Hadoop, Databricks, Snowflake) Intégration sources données/API + contrôle qualité Déploiement cloud (AWS/Azure/GCP) ou clusters Hadoop/Spark Optimisation performances (partitionnement, tuning clusters) Tests unitaires/intégration + revues code Maintenance évolutive, support incidents, veille techno Compétences obligatoires : Big Data, Hadoop, Spark, Python PostgreSQL, Databricks Livrables : Spécifications techniques + diagrammes Code source/scripts + tests complets Documentation exploitation + rapports performances Plan déploiement/rollback Cette mission essentielle vise à confier à un Ingénieur Data expérimenté la responsabilité complète du cycle de vie des solutions de traitement de données pour les domaines RH et Finance . Le professionnel doit maîtriser les technologies Big Data (Spark, Hadoop) , les plateformes analytiques (Databricks, Snowflake) et les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) , afin de garantir la livraison de systèmes ETL/ELT performants, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

Client : Entreprise de transport Poste : Architecte technique Senior DSM Expérience : Plus de 8 ans TJM d’achat max : 5 15€ Localisation : Banlieue parisienne Deadline réponse : 09/12 Démarrage : 01/01/2025 Durée : Mission très longue DESCRIPTION DE LA MISSION Objectifs La prestation, objet du présent cahier des charges, est une prestation à temps plein de Data Engineer Senior Scala/Spark. Vous interviendrez en tant que contributeur individuel sur l’étude, le chiffrage, la réalisation et l’exploitation de tâches liées à la constitution de traitements Data complexes. Les projets sont menés en équipe de 2 à 6 Data Engineers, accompagnés d’opérateurs, d’architectes et encadrés par un chef de projet. Description détaillée des tâches qui constituent la mission Dans le cadre de cette prestation, il est notamment demandé de réaliser les livrables décrits ci-dessous. S'agissant d'un projet mené en méthodologie agile, le découpage des livrables est réalisé par sprints. Le contenu de chaque sprint est variable mais toujours constitué sur la base d’US (User Stories). Les livrables liés aux US sont donc variables mais suivent généralement une recette commune liée à la Definition of Done du projet. Ces livrables sont réalisés par l'équipe projet, sans responsabilité de production individuelle. Les sprints s’échelonnent généralement sur 2 semaines. Contenu général des sprints : Développement des US et tests associés ; Documentation du projet, mapping des données, modélisation des pipelines, documents d’exploitation ; Mise en place du CI/CD sur l’usine logicielle ; Mise en place du monitoring ;

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Hanson Regan is looking for a Big data / Scala / Spark engineer for a 6 month renewable contract in remote with some travel to Belgium Advanced Data & Application Lifecycle Data Engineering Principles (Datalake, Lakehouse, SCD Types 1 & 2, PIT, ...), Application design, development, testing & deployment, Requirement Analysis Advanced Data Processing & Programming Language Apache Spark, Scala, SQL Advanced Real-time Processing Streaming Technologies (Apache Spark) or Flink Advanced Data Storage Iceberg, Delta Table, Parquet, Avro, CSV,JSON Cloud Platforms AWS, Snowflake (preferred) or Zure Databricks Intermediate Development Tools GIT CI/CD, DBT, Containers Afin de répondre aux besoins de nos clients, nous n'acceptons que les candidatures de freelances travaillant au sein de leur propre entreprise (SAS, SASU, SARL, EURL, etc.). N'hésitez pas à me contacter si vous souhaitez discuter de ce poste plus en détail.

Dans le cadre d’un projet stratégique pour une grande banque européenne , nous recherchons deux profils complémentaires : Business Analyst Data et Expert Data Management. Vous interviendrez sur des sujets clés liés à la migration de Datalake et à la gouvernance des données . Vos responsabilités incluront : Participer à la migration et à la valorisation des données. Implémenter des contrôles de Data Governance (Ownership, Definition, Quality). Gérer les Metadata et le Data Lineage . Superviser le End User Computing (EUC) . Définir et exécuter des plans pour garantir la conformité avec les frameworks Data Management & EUC.

Surveiller les tableaux de bord SIEM (Splunk) et autres outils pour identifier les activités suspectes au sein de l'infrastructure, des applications et des systèmes liés à la fraude. Analyser en profondeur les alertes afin d'en déterminer la gravité, l'impact et la cause racine. Effectuer le triage de niveau 2 et escalader les incidents si nécessaire. Coordonner et gérer les plans de réponse aux incidents, en assurant un confinement et une remédiation rapides. Documenter les incidents de manière exhaustive à des fins de conformité et pour référence ultérieure. Développer et mettre en œuvre des scénarios de détection ciblant les tentatives de fraude et les menaces avancées. Mener une chasse aux menaces proactive à l'aide d'Elastic et de The Hive afin d'identifier les vulnérabilités potentielles. Concevoir et améliorer les playbooks d'automatisation afin de rationaliser la gestion des incidents et de réduire le temps de réponse. Améliorer en continu les flux de travail et les capacités de détection du SOC grâce au scripting (PHP, Python). Collaborer étroitement avec les autres analystes SOC, les équipes informatiques et les parties prenantes afin d'assurer une communication et une résolution efficaces. Rédiger des rapports clairs et concis à destination de la direction et des organismes de réglementation.