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Description et livrables de la prestation Le Data Engineer est un développeur au sein de l'équipe Engineering Open Big Data du Département Guilde Data, qui regroupe l'ensemble des expertises technologiques liées à l'ingénierie de la donnée, de l'automatisation et à l'exploitation des modèles de Machine Learning. Votre rôle et vos missions : Vous aurez pour missions principales de développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment : • Passer de la donnée brute à de la donnée exploitable, exposée sous forme de tables requêtables dans le Datalake • Consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le Datalake • Les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de Business View, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, …) • De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.) • Accompagner les Data Engineers sur son périmètre pour garantir la qualité des livrables

Kajenthi@RED Global – Recherche d'un consultant technique - fonctionnel SAP MDG – Mode hybride – Paris – Freelance – 12 mois + RED Global recherche un consultant SAP MDG – technique et fonctionnel Date de début : ASAP Contrat d'un an renouvelable Lieu : Paris – 3 jours sur site (negociable) Description de la mission : Consultant technique – fonctionnel Savoir paramétrer Pour un projet de migration d'ECC vers S4 Hana Parle anglais couramment Si ce poste vous intéresse, merci de m'envoyer votre CV et vos dispos

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Vous rejoindrez notre équipe en charge du suivi de l'exploitation, de la correction des incidents applicatifs fonctionnels, développés en Spark Scala afin de contribuer au maintien de l'ensemble des applicatifs. Vos missions consisteront à contribuer : Assurer le suivi des traitements quotidien en SPARK SCALA, Analyser, corriger les incidents fonctionnels confiés avec les reprises de données afférentes, Réaliser les évolutions confiées, Tester les corrections d'incidents ou autres développements, Mise à jour de la documentation, Livrer en production les corrections ou autres développements, Reporting régulier Les livrables attendus sont les suivants: Spécifications des corrections ou autre développements, Plan et cas de tests, Mise à jour de la documentation Mise à jour du suivi interne,

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Contexte de la missionLa direction Métier Réassurance Cession engage une feuille de route Data ambitieuse visant à moderniser ses plateformes décisionnelles, améliorer la valorisation des données et renforcer la gouvernance des flux. Dans ce contexte, la mission consiste à piloter des projets Data à forts enjeux métiers, fonctionnels et techniques, en lien avec les équipes métier, IT, architecture, gouvernance et data management. Le consultant interviendra comme Chef de Projet MOA senior afin d'assurer le cadrage, la coordination, la sécurisation et le suivi des projets de transformation Data. Missions· Piloter les projets Data inscrits dans la feuille de route de la direction Métier Réassurance Cession. · Assurer le cadrage des besoins métiers, la formalisation des cas d'usage, des expressions de besoin et des spécifications fonctionnelles ou technico-fonctionnelles. · Animer les ateliers de travail avec les parties prenantes métiers, fonctionnelles, techniques, architecture et gouvernance Data. · Contribuer aux arbitrages fonctionnels, applicatifs et techniques liés à la modernisation des environnements Data. · Participer à la définition des trajectoires de transformation, des feuilles de route projet et des impacts organisationnels associés. · Coordonner les équipes projet et assurer le suivi des actions, risques, dépendances, plannings et livrables. · Accompagner la conception et la mise en œuvre de Data Products, de plateformes Lakehouse et de solutions Data modernes. · Garantir la bonne prise en compte des enjeux de qualité, de gouvernance, de lignage et de compréhension des flux de données. · Préparer les supports de présentation et assurer les restitutions auprès des comités de pilotage, instances de gouvernance et directions concernées. · Accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs et contribuer à l'adoption des nouvelles pratiques Data.

Nous accompagnons notre client (final) sur un poste de Lead/manager BI. Vous aurez en chage le management d'une équipe + vous piloterez la mise en place de SAC Planning (le projet démarre). Le démarrage idéal de cette mission est fin octobre.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Engineer DBT H/F à Lille, France. Contexte : Les missions attendues par le Data Engineer DBT H/F : - Analyse des besoins métier et réalisation des spécifications - Développement des applications - Maintien de la documentation Une connaissance du monde de l'assurance serait un plus.

Mission Développer les pipelines de traitement et assurer l'intégration des données, en garantissant la qualité, la maintenabilité, la performance et la réutilisabilité des développements. Responsabilités principales - Réaliser les cas d'usage Data de bout en bout. - Développer et maintenir les pipelines de traitement et d'intégration des données. - Réaliser des développements maintenables, scalables, réutilisables, optimisés et performants. - Appliquer les règles de bonnes pratiques et les règles de nommage définies. - Réaliser les tests techniques automatisés : tests unitaires, tests de non-régression et traces associées. - Exploiter et déployer proprement les développements sous Git : version, repository, US ou Feature. - Produire la documentation technique à la fin de chaque sprint. - Contribuer à la modélisation des données avec la gouvernance, le Product Owner et le Data Analyst. - Accompagner les Data Analysts sur la structure des données et les modèles en base de données. - Être force de proposition, proposer des alternatives et contribuer au déblocage des sujets techniques.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT sénior (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks, dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Consultant Gouvernance Data & IA (H/F) Dans le cadre de projets de transformation Data & IA, nous recherchons un consultant pour structurer et déployer les dispositifs de gouvernance des données et de l'intelligence artificielle, en collaboration avec les équipes métiers, techniques et réglementaires. Missions principales Définir et déployer les cadres de gouvernance Data & IA : rôles, responsabilités, politiques et processus. Structurer et valoriser le patrimoine de données : cartographie, catalogage, documentation et identification des propriétaires de données. Piloter la qualité des données : définition des règles de contrôle, suivi des indicateurs et coordination des plans d'amélioration. Contribuer à la gouvernance de l'IA : recensement des cas d'usage, documentation et suivi des risques. Accompagner les démarches de conformité au RGPD et à l'AI Act, en lien avec les équipes juridiques, conformité, sécurité et le DPO. Mettre en place les instances de gouvernance et les tableaux de bord associés. Accompagner les équipes dans l'adoption des pratiques de gouvernance et la transformation Data & IA. Profil recherché Expérience en gouvernance des données, Data Management ou transformation Data & IA. Maîtrise des enjeux de qualité, de catalogage et de gestion du patrimoine de données. Bonne compréhension des enjeux de gouvernance de l'IA et des cadres réglementaires associés. Capacité à animer des ateliers, formaliser des processus et coordonner des interlocuteurs métiers et techniques. Qualités de synthèse, de communication et d'accompagnement du changement. La connaissance d'outils de gouvernance tels que Collibra, DataGalaxy ou Microsoft Purview constitue un atout.

Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)