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Concevoir, construire et maintenir des pipelines d'ingestion de données à l'aide d'Azure et d'outils ETL (Talend, Informatica). Intégrer diverses sources de données dans les environnements Azure Data Lake et Databricks. Garantir l'évolutivité, la performance et la sécurité des solutions de données. Optimiser les flux de travail et automatiser les processus afin de réduire les interventions manuelles. Collaborer étroitement avec les analystes métier pour traduire les besoins en solutions techniques. Gérer plusieurs projets simultanément, en assurant le respect des délais et des bonnes pratiques. Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données et des normes de documentation. Contribuer aux initiatives d'amélioration continue au sein de l'équipe DataOps.

Nous recherchons un Data Engineer avec une expertise confirmée en modélisation DataVault (compétence indispensable) ainsi qu’une maîtrise de dbt et Snowflake , dans un environnement Azure . La mission s’inscrit dans une transformation Data stratégique visant à industrialiser et standardiser les flux de données. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer la plateforme Data basée sur Snowflake et dbt. Modéliser, structurer et optimiser les modèles DataVault (Hubs, Links, Satellites) . Industrialiser, automatiser et fiabiliser les pipelines ETL/ELT . Contribuer à la mise en place et au respect de l’approche ATDD . Assurer la qualité, la traçabilité et la cohérence des produits data. Collaborer avec les équipes Data, Engineering et Projets pour garantir la valeur des solutions livrées.

🔍 Nous recherchons un(e) Lead Data Engineer Azure Databricks avec une forte posture de transmission, coaching et mise en place des standards, pour accompagner une équipe en montée de maturité sur Databricks. 📅 Démarrage ASAP 📍 Île-de-France 🎯 Missions clés : ✅ Optimisation & fiabilisation des jobs Databricks (PySpark / Spark) ✅ Mise en place des standards & bonnes pratiques Data Engineering ✅ Coaching, mentoring, animation de la communauté Tech Lead ✅ Contribution aux migrations & à la modernisation du DataLake ✅ Travail sur l’industrialisation (CI/CD – Azure DevOps)

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Customer Data Modeler dans le cadre du programme MDM Voyager phase 2 . La mission vise à renforcer la structuration, la modélisation et la gouvernance des données Clients au sein de l’écosystème Master Data Management. Le consultant travaillera avec les équipes IT, les métiers et les équipes Data Governance afin de documenter, améliorer et aligner durablement les modèles et processus MDM liés au domaine Client. Objectif et livrable: Conception et documentation du Customer Master Data Model . Définition des processus de gouvernance, règles de qualité, rôles et responsabilités. Alignement avec les équipes métier et IT pour assurer cohérence et intégration dans le programme MDM Voyager. Livrables attendus : modèles de données, dictionnaires, règles de qualité, schémas de gouvernance, rapports de validation. Compétences attendues : Expertise forte en Master Data Management (Customer) : modélisation, qualité, gouvernance. Très bonne compréhension des processus du domaine Client (Customer lifecycle, segmentation, identification…). Maîtrise de la documentation de modèles conceptuels/logiques/physiques. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (atout majeur). Capacité à collaborer avec plusieurs parties prenantes IT / Business. Excellente aptitude à formaliser règles, processus et dictionnaires de données.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer autonome disposant d’au moins 5 ans d’expérience, capable de collecter, analyser et exploiter les données pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur. Le consultant accompagnera également les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions data afin d’atteindre leurs objectifs. Missions principales : – Collecter, préparer et structurer les données pertinentes pour les besoins des utilisateurs. – Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et performants. – Analyser les données et produire des visualisations accessibles via les outils décisionnels. – Proposer des recommandations et lignes directrices pour créer de la valeur au sein des activités métier. – Accompagner l’optimisation des offres, services et processus grâce à l’analyse et l’évaluation des données. – Garantir la conformité aux règles d’éthique et de gouvernance du groupe. – Présenter les fonctionnalités des produits data et faciliter leur maintenance. – Réaliser des tests conformément à la stratégie définie. – Maintenir à jour le catalogue des produits data (datasets). – Fournir des kits de formation et des outils pour les utilisateurs. Résultats attendus : – Identification et sélection des données pertinentes pour les besoins opérationnels. – Optimisation du temps, des ressources et des outils dédiés à l’analyse de données. – Production de jeux de données et visualisations compréhensibles et accessibles. – Mise à disposition de recommandations métier génératrices de valeur. – Amélioration des processus, services et offres grâce aux analyses. – Application stricte des règles de gouvernance et d’éthique data. – Tests réalisés et conformes aux exigences. – Catalogue des datasets à jour. – Mise à disposition de supports et kits de formation pour les utilisateurs. Compétences requises en Data Engineering : – Modélisation de données : modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault. – ETL / ELT : conception, optimisation et gestion des dépendances. – Gouvernance et qualité de données : data lineage, qualité, catalogage, gestion des métadonnées. – Architecture data : maîtrise des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh…). Langages : – SQL avancé – Python avancé – PySpark avancé Outils et technologies : – Dataiku – Power BI – Databricks – Azure Data Factory – Azure Logic Apps

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

DATA ENGINEER Avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Objectifs et livrables : Nous recherchons une prestation de Data Engineering avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Le consultant Data Engineer évoluera dans un contexte agile, en mode itératif et co- constructif, en s’appuyant sur l’intelligence collective. Le prestataire Data Engineer sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production de l'architecture de données. Il devra notamment : Collecter les exigences des métiers et des utilisateurs Concevoir data modeling SQL/NoSQL Concevoir les pipelines de données Mettre en production l'architecture Assurer la maintenance et l'évolution de l'architecture Expérience réussie d’au moins 6 ans en Data Engineering. Compétences requises quotidiennement : Maîtrise des technologies suivantes : Python niveau expert - (4/4) Azure Cloud niveau avancé - (3/4) Azure functions niveau confirmé - (2/4) Compétences requises : Pyspark niveau expert - (4/4) Databricks niveau expert - (4/4)

Notre client recherche un Développeur Senior disposant d’une double expertise en développement backend et en ingénierie des données, pour rejoindre son équipe dédiée à l’observabilité. Concevoir, développer et maintenir des services backend (Python, PySpark) et des APIs orientées observabilité Construire et orchestrer des pipelines de données robustes (Airflow, Spark, Python) Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des flux (tests, lineage, monitoring) Gérer les données via PostgreSQL, ADLS, Blob Storage, ElasticSearch Développer des dashboards et visualisations avancées (Grafana, ELK) Collaborer étroitement avec les équipes produit et développement (Agile/Scrum)

Profil recherché : Senior disponible en début d’année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps. Spécialisation : Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI. Responsabilités Clés Développement Expert & Maintien : Créer des agents intelligents autonomes utilisant l’approche Agentic AI, capables d’utiliser des outils externes ou de collaborer avec d’autres agents via des API, MCP ou autres services. Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux. Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques. Compétences clés IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais. Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud, gestion de l’orchestration d’agents, partage d’état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents. Architecture de solution & POC : Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures. Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d’agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance. Conseiller sur l’optimisation des services Azure pour l’IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.

Dans le cadre de la phase 2 du projet , nous recherchons un expert pour le modèle de données client . Responsabilités : Concevoir et documenter les modèles de données Customer Master Data . Définir les processus de gouvernance, rôles et règles de qualité. Collaborer avec les équipes métier et IT pour garantir l’alignement. Compétences requises : Expertise solide en Master Data Management , particulièrement sur le domaine Customer (modélisation, gouvernance, qualité). Bonne compréhension des processus liés au domaine client. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (un plus).

Contexte Un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data & Analytics dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de la donnée. Missions • Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données sur Azure. • Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements. • Participer à la modélisation et à l’optimisation des entrepôts de données. • Intégrer et exploiter Snowflake pour la gestion et la transformation des datasets. • Collaborer avec les équipes Data Science, Architecture et Produit. • Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques CI/CD, sécurité et monitoring. Compétences techniques attendues • Maîtrise d’Azure Data Platform (ADF, Databricks, Data Lake, Synapse). • Solide expérience en Databricks (PySpark impératif). • Très bonne compréhension de Snowflake : ingestion, transformations, optimisation. • Compétences avancées en Python. • Connaissance des architectures data orientées cloud. • Bonne pratique CI/CD (Azure DevOps). • Compréhension des enjeux de qualité, performance et gouvernance data. Profil recherché • 5 à 6 ans d’expérience en Data Engineering. • Expérience en environnement cloud Azure indispensable. • Expérience confirmée sur Snowflake appréciée et attendue. • Capacité à travailler dans des environnements complexes. • Aisance en communication et travail en équipe. Environnement de travail • Projet data stratégique à très forte visibilité. • Équipe internationale et pluridisciplinaire. • Environnement cloud moderne et structuré. • Mission long terme.

Bonjour à tous, Je recherche pour le compte d'un de mes clients plusieurs DevOps. Voici les missions : Contribution fonctionnelle & technique Intégrer de nouvelles fonctionnalités issues de composants open-source et assurer la maintenance des fonctionnalités existantes. Collaborer quotidiennement avec les Data Engineers (échanges sur les cas d’usage, tests, besoins utilisateurs finaux). Infrastructure & automatisation Automatiser le déploiement d’infrastructures Cloud à grande échelle sous Azure , en particulier la gestion de clusters Azure au niveau ressource. Travailler dans une infrastructure 100% Terraform (≈45%) : définition, maintenance et optimisation des modules et stacks IaC. Utiliser Terragrunt pour organiser et orchestrer les déploiements multi-environnements. Automatiser et industrialiser le déploiement d’images Docker et de composants applicatifs au sein de clusters Kubernetes. Concevoir, maintenir et optimiser des charts Helm (≈30%) pour les différents services déployés. Maintenir et développer des scripts et utilitaires en bash (≈20%) et ponctuellement en Python (≈5%). Plateforme Data & environnement offline Déployer et intégrer des composants transverses : Ingress, Keycloak, Nexus… Automatiser et opérer les briques techniques liées aux traitements de données : GitLab, Jupyter/JupyterHub (notamment en environnement offline), Spark, PostgreSQL… Travailler dans des environnements sans accès internet , incluant la gestion interne des identités, l’intégration réseau, et la gestion complète du cycle de vie applicatif. CI/CD & qualité Utiliser la suite Azure DevOps (repos, boards, pipelines). Exécuter et superviser des pipelines CI/CD de tests et de déploiements déjà implémentés. Participer activement aux pratiques DevOps : revue de code, bonnes pratiques Git, amélioration continue des workflows. Architecture & sécurité Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme en apportant votre expertise Cloud, Kubernetes ou systèmes distribués. Assurer une veille active sur les sujets technologiques et de sécurité. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité des données et de la plateforme. Actualiser et structurer la documentation technique.

Les livrables sont Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Architecte Data – Expert Azure L’Architecte Data interviendra en tant que référent transverse sur les études, les cadrages et la conception d’architectures data bâties autour de l’écosystème Azure (Azure Data Lake, ADF, Databricks, Synapse/Fabric, Purview…). Au-delà de l’expertise Azure, il jouera un rôle de conseil , capable de vulgariser les enjeux data et de présenter des solutions claires et impactantes auprès des directions métier et exécutives, dans une posture “cabinet de conseil”. Responsabilités principales : Réaliser des études d’architecture et de chiffrage (DAT, estimations, roadmaps) avec un focus fort sur Azure Data . Concevoir des architectures data modernes sur Azure : ingestion, stockage, modélisation, gouvernance, analytics/AI. Traduire les besoins métier en solutions Azure pragmatiques, sécurisées et alignées sur les standards de l’entreprise. Produire des livrables premium : présentations PowerPoint, supports de cadrage, pitchs d’arbitrage, dossiers de décision. Vulgariser les sujets Azure auprès d’interlocuteurs non techniques (métiers, directions). Conseiller, challenger et proposer des trajectoires data orientées Azure, en réalisant benchmarks et recommandations. Travailler en proximité avec les équipes Data Engineering, BI, IA, Cloud et les autres architectes. Profil recherché : Bac+5 (ingénieur ou équivalent). 5 à 10 ans d’expérience minimum en architecture data , avec une expertise Azure confirmée . Maîtrise des principaux services Azure Data : Data Lake, ADF, Databricks/Fabric, Synapse, Purview, ETL/ELT, sécurité, gouvernance. Excellent relationnel, capacité à adapter son discours selon les interlocuteurs (métiers, DSI, direction). Solide maîtrise de la structuration et mise en scène de l’information (slides, storytelling, cadrage). Expérience en conseil / ESN appréciée (présentation, posture, relation client). Équilibre stratégie / technique : parler d’architecture sans rentrer dans le code. Soft skills clés : Pédagogue, excellent vulgarisateur. Curieux, structuré, orienté impact. Parfaitement à l’aise dans les présentations. Posture de consultant : écoute, influence, crédibilité.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un INGENIEUR CLOUD AZURE – Confirmé (4-10 ans) Objectif global : Participer au déploiement des projets data du client Contrainte forte du projet Maitrise de la plateforme Cloud Microsoft Azure Les livrables sont Construire des infrastructures Cloud Public (principalement sur Azure) Industrialiser les architectures cibles et configurer les équipements (CI / CD) Collaborer avec les équipes de développement, sécurité et projets dans la réalisation de la transformation Description détaillée Contexte Au sein de la Direction Digital et Data, vous intégrerez le Data Lab en charge de l’ensemble des projets BI et Data pour les enseignes et les fonctions d’appui du client En tant qu'Ingénieur DevOps, votre mission principale sera de participer au déploiement des projets data du client. La plate-forme utilisée est le Cloud Microsoft Azure. Vous êtes polyvalent et savez communiquer avec les différentes équipes. Afin d'assurer un niveau de sécurité conformes aux exigences du client sur les applications du Datalab, vous savez organiser des ateliers, suivre et rendre compte de l'avancement des sujets de sécurisation liés aux résultats d'audit, et apporter des solutions ou des pistes de réflexion en accords avec votre expertise de sécurité de la plateforme cloud Azure, notamment sur la mise en place d'applications Web et d'API. Vous ferez partie d’une équipe d’une dizaine de collaborateurs et travaillerez dans un environnement Agile. Le contexte vous plaît ? Découvrez votre quotidien au sein de votre future équipe. Vos missions - Construire des infrastructures Cloud Public (principalement sur Azure) - Industrialiser les architectures cibles et configurer les équipements (CI / CD) - Mettre en place des procédures et outils de surveillance permettant de garantir la haute disponibilité des infrastructures. - Participer aux phases de validation technique lors des mises en production ou des évolutions. - Collaborer avec les équipes de développement, sécurité et projets dans la réalisation de la transformation Vos atouts pour réussir De formation supérieure en informatique, vous justifiez d’une expérience de 4-10 ans dans un contexte Data. Vous disposez des connaissances sur les outils et méthodologies suivants : -Cloud Azure -Infrastructure as a code (ARM, YAML) -Intégration et déploiement continu (Git, Azure DevOps) -Services Big Data : Azure DataLake, Azure EventHub, Azure Databricks, Azure Data Factory, Power BI -Services Web : Azure FunctionApp, Azure WebApp -Micro-services/containers (AKS) -Base de données : SQL DB, CosmosDB La connaissance de ces langages de programmation serait un plus : Spark et Scala. Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Architecte Cloud & On-Premises anglophone , intervenant sur l’optimisation des coûts d’un environnement multi-cloud et d’infrastructures on-premises. Nous étudions – prioritairement – les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour au format Word Date de prochaine disponibilité et mobilité Tarif journalier Merci d’indiquer la référence KTR/FIN/4975 dans l’objet de votre message La prestation consiste à optimiser les coûts Cloud et On-Premises dans un environnement multi-cloud global, en produisant des rapports détaillés, en mettant en œuvre la gouvernance, en soutenant les équipes internes et en fournissant des recommandations structurées. . Gouvernance Cloud & On-Premises Contribuer à la définition de la gouvernance pour les environnements Cloud et On-Premises. Participer à la mise en œuvre opérationnelle de cette gouvernance. 2. Production et amélioration des rapports Cloud & On-Premises Produire des rapports pertinents sur la consommation et les coûts Cloud & On-Premises. Améliorer en continu ces rapports pour les rendre exploitables par le management. Fournir des rapports permettant de piloter la conformité, la consommation et les coûts. 3. Collaboration avec des équipes transverses globales Collaborer avec des équipes multifonctionnelles basées dans plusieurs pays. Comprendre leurs besoins et contribuer à l’analyse des données. Établir des partenariats de travail permettant d’atteindre des résultats FinOps tangibles. 4. Support aux équipes Infrastructure & Operations (I&O) Accompagner les équipes I&O dans la définition d’objectifs et de KPI pertinents. Participer à la récupération, structuration et modélisation des données nécessaires au pilotage des coûts. 5. Cartographie des flux de données Cartographier, avec les équipes I&O, les flux de données relatifs aux environnements Cloud et On-Premises. Aider à construire un modèle de données supportant les travaux FinOps. 6. Analyse et prévision des coûts d’hébergement Analyser les coûts d’hébergement Cloud & On-Premises. Élaborer des prévisions (forecast) pour anticiper l'évolution des dépenses. 7. Recommandations d’optimisation Formuler clairement des recommandations d’optimisation des coûts. Accompagner et suivre la mise en œuvre de ces recommandations. 8. Appui à la prise de décision via les données Utiliser des outils et technologies permettant des décisions data-driven. Contribuer à l’amélioration de la capacité analytique et du reporting FinOps. 9. Contribution aux projets et programmes Aider projets et programmes à réaliser des estimations de coûts. Construire et formaliser des modèles de coûts et de financement. Contribuer à l’élaboration de business cases internes.