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Dans le cadre de ses projets de transformation data, Hextaem accompagne l’un de ses clients majeurs dans la migration de sa plateforme BI de Tableau vers Power BI . L’objectif est de moderniser l’écosystème de reporting , d’améliorer la performance des analyses et de renforcer l’autonomie des utilisateurs métiers. Le/la Consultant(e) Data interviendra sur l’ensemble du cycle de migration : analyse du parc existant, conception de l’architecture cible, migration technique et fonctionnelle, validation des données et accompagnement des utilisateurs. Missions principales 1. Analyse et cadrage Cartographier les rapports et jeux de données existants sous Tableau. Identifier les sources de données, flux et dépendances techniques. Définir l’architecture cible Power BI (datasets, dataflows, workspaces). Établir la stratégie, le plan de migration et le calendrier associé. 2. Migration et développement Reproduire et optimiser les dashboards, indicateurs et modèles dans Power BI. Concevoir des modèles de données performants (DAX, Power Query). Garantir la cohérence visuelle et fonctionnelle entre Tableau et Power BI. Gérer la publication, les jeux de données, les rafraîchissements et les droits d’accès sur Power BI Service. 3. Tests et validation Réaliser les tests de recette technique et fonctionnelle. Comparer les résultats entre Tableau et Power BI pour assurer la justesse des données. Documenter et corriger les écarts identifiés. 4. Formation et accompagnement Former les utilisateurs clés à Power BI et aux bonnes pratiques. Documenter les nouveaux rapports et processus de gouvernance. Accompagner les équipes métiers dans l’adoption de Power BI. Compétences techniques Maîtrise de Tableau Software et Power BI (Desktop & Service) . Excellente connaissance de SQL , DAX et Power Query (M) . Solides compétences en modélisation de données (étoile / flocon). Connaissance des principales sources de données : SQL Server, Oracle, Excel, API, Data Lake. Une expérience sur (ADF, Synapse, Databricks) est un plus. Maîtrise des bonnes pratiques en gouvernance BI , performance et sécurité.

1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Contexte et définition du besoin Une grande Direction Data rattachée à la Direction du Numérique d’un acteur majeur du secteur médias / contenus numériques recherche un Data Analyste Senior pour soutenir la transformation data-driven et le pilotage des performances de ses plateformes numériques. La mission vise à accompagner les équipes produit et éditoriales sur l’analyse de la performance des contenus jeunesse dans un contexte de forte évolution des usages digitaux. 2. Prestations attendues Analyse et reporting Recueil et formalisation des besoins auprès des équipes internes. Définition des sources de données et rédaction des cahiers des charges à destination des Data Engineers. Conception, automatisation et maintenance des dashboards Power BI . Itérations et validations en mode agile. Accompagnement et pilotage Coaching et acculturation data des équipes internes. Définition, harmonisation et suivi des KPIs transverses. Contribution au déploiement et à l’amélioration du tracking multi-supports (Web, App, TV). Formalisation des besoins analytics en lien avec les équipes produit et techniques. Analyse des usages Analyse des audiences et comportements utilisateurs via Piano Analytics / AT Internet , Nielsen , eStat Streaming . Analyse des parcours et de l’expérience utilisateur avec ContentSquare . Collaboration avec l’équipe Études pour les analyses vidéo et usage. 3. Compétences recherchées Compétences techniques Maîtrise confirmée de : Piano Analytics / AT Internet , eStat Streaming, Nielsen. Expertise Power BI. Très bonne connaissance SQL. Connaissance GCP, Power Automate. Outils : Excel, PowerPoint, Jira, Confluence, GetFeedback/Usabilla. Compétences solides en tracking multi-supports. Expérience en analyse UX avec ContentSquare. Compétences fonctionnelles Capacité à structurer des KPIs, piloter des sujets analytics et produire des reporting fiables. Expérience en coaching et accompagnement data. Gestion de projet.

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Nous recherchons un expert data capable de concevoir, structurer et optimiser des solutions data modernes pour accompagner la croissance et les enjeux business d’une organisation en pleine transformation numérique. Votre rôle sera central : transformer la donnée en levier stratégique, garantir sa qualité et développer les pipelines, modèles et analyses qui permettront aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions. 🎯 Livrables & responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions data complètes pour répondre aux besoins business. Analyser, interpréter et valoriser des données complexes pour produire des insights actionnables. Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, produit, métier, sécurité…) afin d’identifier et résoudre les problématiques data. Développer et maintenir des pipelines de données , des modèles analytiques et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données sur tout leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et des recommandations pour soutenir la prise de décision data-driven. 🧩 Expertise requise 5 ans d’expérience minimum en data engineering, data analytics ou poste similaire. Expérience solide dans la livraison de solutions data dans des environnements dynamiques. Maîtrise des architectures et technologies data modernes : plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), frameworks Big Data, data warehousing. Excellentes compétences en Python, SQL, Spark . Maîtrise de la modélisation de données , des processus ETL et des pipelines de transformation. Expertise sur les outils de visualisation et de reporting : Power BI, Tableau . Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données.

L'équipe Reporting & Analyse du risque contribue au pilotage mensuel du risque avec la mise à jour du datamart risque et des reportings risque. Pour cela un RUN mensuel devra perdurer en même temps que les développements induits pour les nouveaux usages data ( nouvelles expositions de données, nouveaux outils de data préparation DREMIO-DATAIKU et utilisation de PBI report server). Cette mission a pour objectif de développer des flux dataiku et des rapports Power BI afin de contribuer au pilotage mensuel du risque. La construction et le fonctionnement de ces mises en place devront être documentés. L’équipe reporting tient à cœur de développer des suivis automatisés et optimisés. Une intégration au run mensuel ainsi qu’une participation aux demandes d’évolutions sur des suivis déjà existants pourront également être réalisées dans le but de s’imprégner du fonctionnement de l’équipe. Prestations demandées • Comprendre le fonctionnement actuel du datamart risque. • Dupliquer les RUN actuels sur les nouveaux outils DREMIO et DATAIKU • Mise en place d’un rapport Power BI version report server permettant le pilotage mensuel • Participation au double run mensuel

Compétences techniques marketing - Expert - Impératif Product management - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Responsabilités Principales 1. Stratégie de Contenu et d'Audience Identification et Cartographie des Personas : En collaboration avec le Product et l’UX, aider à définir et documenter les différents clients/utilisateurs de la plateforme (Développeurs, Product Owners, Data Engineer, Leaders PTF et BU, etc.) et leurs besoins spécifiques en information (y compris en situation de crise). Audit et Structuration du Contenu Existant : Analyser les supports actuels et recommander une architecture de contenu logique et unifiée pour améliorer l'accessibilité et la clarté. Définition des Messages Clés : Traduire les fonctionnalités et les avantages de la plateforme en messages clairs, orientés bénéfices pour chaque persona. 2. Création et Gestion du Contenu Produit Production de Contenu Ciblé : Élaborer des supports structurés et didactiques pour l'adoption et la compréhension des produits et services de la plateforme. Cela inclut, sans s'y limiter : Fiches Produit/Service détaillées (pour les équipes Product Management). Guides d'Utilisation et tutoriels (pour les utilisateurs). Notes de version ( Release Notes ) et FAQ claires. Contenu pour l'onboarding des nouveaux services. Optimisation des Canaux de Contenu : Gérer et optimiser les plateformes et outils de partage de contenu pour s'assurer que le contenu arrive aux bonnes personnes au bon moment. Mesure de l'Impact : Suivre les indicateurs clés (fréquence de consultation, feedback utilisateur, taux d'adoption) pour évaluer l'efficacité des contenus et itérer. 3. Contribution à l'Amélioration de l'Expérience Utilisateur Boucle de Feedback : Mettre en place des mécanismes pour recueillir le feedback des personas sur le contenu et les services afin d'alimenter les équipes Product Management. Aide à la l’animation du collectif de nos utilisateurs. Appui aux Événements d'Engagement : Aider à structurer les sessions d'information (ateliers, showcases, démos) en s'assurant que le contenu présenté est pertinent et adapté à l'audience. 4. Alignement Coordination avec la Communication Groupe : S'assurer que le contenu produit est en accord avec la charte éditoriale et graphique du groupe (utilisation des logos, des templates, etc.) tout en restant focalisé sur le contenu technique et l'adoption produit de la plateforme. Compétences Requises : Compréhension Technique et Pédagogie : Capacité avérée à décortiquer des sujets complexes (Data, Cloud, API, développement) et à les simplifier. Capacité d'Analyse et de Synthétisation : Aisance pour identifier les besoins d'information d'une audience (persona) et structurer un contenu en conséquence. Maîtrise de la Rédaction et des Outils de Contenu : Excellent niveau rédactionnel (précision, concision). Connaissance des outils de documentation et de gestion de contenu.

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur bancaire Description 🏢 Le Contexte Pour le compte d’un grand groupe bancaire français , nous recherchons un expert en Data Science pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire (Conformité, IT, Gestion de projet) en pleine transformation. Le groupe lance une refonte majeure de son dispositif de surveillance LCB-FT (Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme). L’objectif est de passer d’une approche traditionnelle (moteur de règles) à une solution interne innovante intégrant le Machine Learning et l'IA . 🎯 Votre Mission Au cœur de la Direction de la Conformité, votre rôle principal est de réduire significativement le taux de faux positifs et d'améliorer la capacité de détection de nouveaux schémas de fraude, tout en garantissant une explicabilité totale vis-à-vis du régulateur. Vos responsabilités principales : Modélisation & Data Science : Élaborer de nouveaux modèles de scoring et de segmentation de la clientèle. Combiner des approches supervisées et non supervisées pour détecter les comportements suspects (patterns connus et atypiques). Réaliser le Feature Engineering : sélection et validation des variables pertinentes (historique bancaire, KYC, transactions). Optimisation & Performance : Réviser les seuils de déclenchement des alertes pour optimiser le travail des analystes. Assurer la performance des modèles aussi bien en traitement Batch qu'en Temps Réel. Gouvernance & Explicabilité (Critique) : Garantir que chaque modèle produit est "auditable" et explicable (transparence des décisions, justification des variables) pour répondre aux exigences réglementaires strictes. Gestion de Projet & Accompagnement : Accompagner les phases de cadrage, recette et industrialisation. Rédiger les livrables (cahiers des charges, expressions de besoins, documentation technique). 🛠 Environnement Technique Stack principale : Python, Dataiku. Données : Historique opérations, KYC, relations clients, volumétrie bancaire standard.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Business Analyst Plateforme Data IA. Compréhension fine des enjeux de développement de cas d'usages Data et déploiement de l'IA Gen pour les équipes du Client (développements privatifs et enjeux de communautarisation) Participer au suivi du projet d' IA Studio en appui au dispositif existant (apport d'expertise sur le choix de solutions, valeurs et contraintes d'environnement et d'architecture, participer à la feuille de route d'implémentation qui doit permettre l'ouverture des premières fonctionnalités en 2026 Capacité à anticiper, planifier les réunions nécessaires pour construction des livrables, Participation à la construction du dossier de cadrage (cadrage à terminer devant reprendre les éléments pertinents des séquences passées), aide à la construction des documents clés comex produits, ateliers PU/CR, documents préparatoires intermédiaires, échanges avec les parties prenantes des équipes du PP/PU Data et dans l'écosystème du Client (ex architecture...)/infogérant du Client en détaillant le retroplanning cadencé avec les jalons identifiés sur 2026. Connaissance plateforme Data dont SAS Viya (solution et intégration des capacités IA Gen...), Dataiku...

Descriptif du poste La mission au sein du Data office d'une institution financière a pour objectif d'accompagner la transformation autour : de la mise en place des Data Domain Manager (DDM) au des équipes Métiers, Fonctions et des tribes (agile) de la démarche des Data products et des Vues organisées métiers pour exposer et consommer la data. Cette mission est là pour accélérer le déploiement des rôles autour de la Data du producteur au consommateur.

HN Services recrute un·e Data Analyst pour intervenir sur des projets BI et Digital Data pour l’un de nos clients situé à Montpellier . Contexte et mission : Vous intégrerez un environnement agile (Scrum) au sein de l'équipe Data et collaborerez étroitement avec les équipes métiers et Business Analysts. Votre rôle sera de : Collecter, exploiter et restituer les données sous forme d’indicateurs et tableaux de bord. Conduire des analyses Data liées aux problématiques métiers. Présenter les résultats aux équipes et véhiculer les bonnes pratiques de gouvernance Data (Data Management, Data Privacy). Participer à l’évolution des pratiques dans une logique d’amélioration continue. Intervenir sur des activités BI (fabrication de dashboards via Microstrategy, calcul d’indicateurs SQL sur Teradata). Selon l’évolution de la mission : mise en œuvre du tracking des parcours utilisateurs et analyses marketing (Tag Commander, Piano Analytics, Cosmo Survey). Environnement technique : Outils de Data Visualisation : Microstrategy (expert), Power BI, Tableau. Langage : SQL (expert). Solutions analytiques : Tag Commander, Piano Analytics. Connaissance fonctionnelle de l’analyse data dans le domaine bancaire.

Descriptif du poste Au sein du support applicative dédié à la ferme de calcul et la génération des rapports de PNL & Risk pour les produits dérivés (EQD), la mission consiste à contribuer en plus d'un travail de support de production applicatif, au suivi et à l'amélioration de l'utilisation des applications via un travail sur des données de monitoring et applicatives dans un environnement Big Data. Ratio run/projet: 50%/50% Responsabilités Assurance du bon fonctionnement des applications Monitoring de la grille de calcul Contribution à la mise en place du DEVOPS

Description de la mission La mission est au sein du Data Office d'une organisation majeure. Elle a pour objectif de cadrer le stream Data de la plateforme Marketing pour le plan stratégique d'accélération digitale : Besoins en données, modèle de données. Règles d'exposition, de stockage des données. Adhérence avec les uses cases Métiers et les autres chantiers de l'accélération digitale. Planning de construction du stream Data. Organisation du stream data.

Descriptif du poste La mission se déroule au sein de l'équipe Infrastructure CaaS (Container As a Service) pour la gestion, la maintenance et le contrôle de la Data et des assets de l'équipe. Nous proposons une mission de Data Engineering avec des expertises des produits récents sur le Big Data. Responsabilités Interaction avec REST APIs Gestion des jobs et administration Ansible + Scripts Python BigData Opensearch / Elastic + Dashboard Kibana / Power BI Technologies Confluence / JIRA pour la gestion documentaire, Git / Bitbucket

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans le cadre d'expertise sur la création et la maintenance de solutions comportant une partie de data visualisation sur la plateforme Tableau (Serveur et Desktop) Les missions sont : - Clarification et qualification du besoin - Accompagnement du chef de projet sur les sujets Tableau Desktop et Tableau Serveur - Accompagnement des métiers sur l'utilisation de l'outil - Suivi des équipes études et production sur l'implémentation de l'outil - Support technique auprès des équipes de développement/métier - Configuration de la solution sur les environnements hors production