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Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Manager / Data Quality Lead H/F Description de la mission: Contexte & Mission L’entreprise renforce son organisation Data afin de délivrer des produits data fiables et de confiance à l’échelle du Groupe. Au sein de la Data Product Squad , l’entreprise recherche un(e) Data Manager / Data Quality Lead expérimenté(e) pour lancer et structurer le chantier Data Quality , identifié comme un point de douleur majeur et une priorité stratégique . L’objectif principal de cette mission est de construire, piloter et opérationnaliser la Data Quality , en étroite collaboration avec les Business Data Owners et la Data Engineering Squad . Objectifs clés La mission s’articule autour de quatre objectifs principaux : Identifier et structurer les Data Domains , et animer la communauté des Data Owners Définir et piloter la roadmap Data Quality , en priorisant les jeux de données et domaines à corriger en premier Mettre en place le pilotage et les outils de Data Quality , incluant les indicateurs de qualité et le reporting sur le data drift Coordonner les Data Owners et la Data Engineering Squad afin d’assurer des corrections de données efficaces et durables Responsabilités principales Identifier les Data Domains et formaliser les responsabilités (Data Owners, Data Custodians) Animer, fédérer et structurer la communauté des Data Owners Évaluer les problématiques actuelles de qualité des données et leurs impacts métiers Définir, maintenir et prioriser la roadmap Data Quality Définir les règles de Data Quality , KPI et indicateurs Déployer ou paramétrer les outils de Data Quality (monitoring, alertes, reporting, détection de dérive) Reporter l’état de la Data Quality , les risques et l’avancement auprès des parties prenantes Compétences & Expérience requises Expérience confirmée en tant que Data Manager / Data Quality Lead dans des organisations complexes Expérience de travail étroite avec des Data Owners métiers Expérience avec des outils de Data Quality (monitoring, contrôles, métriques, détection de dérive) Excellentes capacités de facilitation , de coordination et de communication Capacité à conduire le changement sans autorité hiérarchique Profil senior requis (autonome, structuré, pragmatique) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Si la data et la BI sont pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste de Chef de Projet Data & Expert BI ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Piloter des projets Data / BI de bout en bout, du recueil du besoin métier jusqu’à la mise en production Animer des ateliers avec les métiers (PO / ITBP) et challenger les besoins fonctionnels Concevoir et faire évoluer les architectures Data (on-prem / Azure) Modéliser les entrepôts de données (Data Warehouse / Datamart) Développer et superviser les flux ETL (SSIS), les procédures T-SQL et les modèles SSAS Tabular Créer et optimiser des rapports Power BI (performance, ergonomie, gouvernance) Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production

Dans le cadre de ses projets Data, notre client cherche à renforcer ses équipes en intégrant 2 Business Analyst Data qui seront en charge de l'analyse et l'étude des besoins avec les métiers. Le rôle est stratégique puisqu'il faudra accompagner plusieurs entités du groupe dans les décisions fonctionnelles. Missions principales : - Analyse de besoins avec les métiers - Rédaction d’EDB (études de besoins) - Conduite d’ateliers de décisions fonctionnelles avec les autres entités du groupe. - Animation de meetings - Manipulation et requêtes SQL pour construction jeux de données

CONTEXTE : Dans le cadre du projet Solvency 2, dans l'équipe DELIVERY PRUDENTIEL, un besoin de renfort est nécessaire pour pouvoir répondre aux exigences réglementaires européennes. MISSIONS : assurer la collecte de données nécessaires au Projet Solva2 vis à vis des différents fournisseurs (SI de gestion / SI DATA) - Rédaction de spécifications générales afin d'implémenter les données demandées dans le cadre de la règlementation "Solvency 2" - Cadrage des validations - Exécution de cas de test pour valider les évolutions - Développer une proximité avec les métiers fournisseurs et consommateurs pour optimiser les travaux Solvabilité 2 Technologies requises : - Maîtrise du langage de requêtage SQL (Entrepôt de données avec base de données relationnelle Oracle) - Si possible une connaissance du logiciel SAS Guide

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un/une Data Product Owner – Intermodal H/F . Le rôle consiste à définir, construire et faire évoluer le data product Intermodal, destiné à devenir le datamart de référence pour l’ensemble des données opérationnelles et commerciales issues des systèmes clés (TOPS, Mercosul, nouveau TMS, LARA, etc.). Le Data Product Owner agit comme point focal Business pour toutes les problématiques liées à la donnée Intermodal, couvrant à la fois les données transactionnelles et les données de référence, et garantissant une vision unifiée, fiable et exploitable pour le pilotage de la performance et la prise de décision. Objectif et livrable: Définition et pilotage de la vision produit data et de la roadmap du datamart Intermodal. Backlog data priorisé (domaines de données, règles de transformation, qualité, usages BI). Documentation complète des flux de données , interfaces et dépendances inter-systèmes. Mise en place et maintien d’un data catalog et des définitions métier associées. Définition et suivi des règles de qualité de données et des KPI associés. Livraison incrémentale de tables, vues, métriques et indicateurs validés. Préparation et sécurisation des rollouts data (notamment nouveau TMS). Compétences attendues: Data Product Management : vision produit, roadmap, backlog, priorisation multi-stakeholders. Data Warehousing / Datamart : concepts dimensionnels (facts/dimensions), ETL/ELT, historisation, data lineage. Data Governance & Data Quality : catalogage, définitions, ownership, règles de qualité, monitoring. Analyse métier & BI : traduction des besoins business en exigences data, KPI, règles de calcul, niveaux d’agrégation. Compréhension des modèles de données et échanges avec équipes data/IT (SQL de base apprécié). Outils BI : Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent. Connaissance des environnements transport / logistique / intermodal fortement appréciée.

Notre client, acteur majeur du secteur [énergie / distribution], recherche un.e Data Engineer confirmé.e pour renforcer ses équipes Data. Le poste combine Data Engineering et MLOps , avec une implication sur l’ensemble du cycle de vie des pipelines de données et modèles ML. Missions principales : Data Engineering (intervention sur 2 projets) Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données pour 2 applications disctinctes. Assurer l’ingestion, la transformation et le stockage de données à grande échelle. Optimiser les traitements pour garantir des performances adaptées aux volumes traités. Mettre en place des mécanismes de qualité des données (contrôles, alertes, monitoring). Collaborer avec le pôle Développement pour définir les interfaces de données (API, bases de données). Documenter les flux de données et maintenir le catalogue de données. MLOps (Intervention sur 1 des 2 projets) Industrialiser l’entraînement des modèles ML pour l’optimisation du dimensionnement des groupes électrogènes. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (versioning des données et modèles, automatisation de l’entraînement). Assurer le monitoring des performances des modèles en production (drift detection, métriques de performance). Collaborer avec les Data Scientists pour faciliter le passage des modèles du développement à la production.

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

Objectif global : Administrer et maintenir les plateformes de conteneurisation (Docker, Kubernetes, Openshift), en assurant la performance, la sécurité et l’automatisation des environnements. Description détaillée de la mission : La mission se déroule au sein de l'équipe Infrastructure CaaS. L’objectif est la prise en charge des plateformes d’orchestration de conteneurs pour les projets Cloud et les initiatives de transformation IT. L’équipe travaille en mode Agile, favorisant l’automatisation et l’amélioration continue des services. Tâches principales : Déployer, configurer et maintenir les plateformes Docker, Kubernetes et Openshift pour assurer l’isolation et la performance des applications. Rédiger et maintenir les playbooks Ansible pour automatiser déploiements et configurations. Collaborer avec les équipes ADM, APS et les partenaires métiers pour tous les sujets liés aux conteneurs. Mettre en place les politiques de sécurité, gérer les vulnérabilités et contrôler l’accès aux conteneurs selon les normes en vigueur. Assurer la maintenance préventive et curative des systèmes conteneurisés, suivi des incidents et disponibilité des services. Suivre les avancées technologiques en matière de conteneurs, stockage et sécurité pour proposer des solutions innovantes. Respecter la gouvernance CIB et ITO et coordonner avec les partenaires mondiaux pour garantir l’alignement sur l’architecture et les principes IT. Compétences techniques : Docker – Expert Kubernetes – Confirmé / Expert Openshift – Confirmé / Expert Linux / Systèmes – Confirmé Automatisation (Ansible, scripts) – Confirmé Sécurité des conteneurs – Confirmé Compétences linguistiques : Anglais professionnel (Impératif)

Le Data Office recherche un consultant expérimenté pour accompagner le Head Of Data Office dans l’animation et le déploiement de de cette gouvernance, en lien étroit avec les métiers et l’IT. Objectifs de la mission : • Déployer la gouvernance des données en mode fédéré 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. • Piloter les comités et animer la communauté data. Missions détaillées Connaissance des données : • Documenter les données dans l’outil de gouvernance (DataGo) en collaboration avec les métiers et l’IT. • Structurer le glossaire métier, les objets métiers, les attributs et le lignage fonctionnel et technique. Qualité des données : • Formaliser et documenter les exigences de qualité par domaine. • Définir les indicateurs de qualité, les contrôles et les plans de remédiation. • Accompagner les métiers dans la mise en œuvre et le suivi opérationnel. Usages & valorisation Recenser et documenter les cas d’usage métiers. Gérer le portefeuille des cas d’usage et suivre les gains associés. Contribuer à la priorisation des initiatives data. Acculturation & conduite du changement Animer la communauté data (Data Owners, Stewards, Domain Officers). Produire des supports pédagogiques (guides, newsletters, ateliers). Contribuer à la montée en compétence des métiers sur les enjeux data. Pilotage & gouvernance Organiser et animer le comité de gouvernance des données. Préparer les supports du Comité Stratégie Data. Assurer le suivi des décisions, des plans d’action et des 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.

Les principales missions s’articuleront autour des axes suivant: • Gouvernance o Gestion du plan de capacité des ressources du périmètre o Gestion des entrées et sorties des prestataires o Production de reportings mensuels consolidés des activités du périmètre o Consolidation des indicateurs au sein de tableaux de bord • Coordination o Suivi de la consommation CPU Batch des traitements applicatifs o Suivi de la volumétrie des unités d’œuvre de facturation des environnements systèmes o Élaboration du planning annuel des opérations mensuelles de redémarrage des partitions, en coordination avec les parties prenantes o Animation du comité mensuel de planification de capacité o Représentation du périmètre dans les différentes instances de gouvernance et de pilotage o Gestion documentaire, partage de la connaissance et lutte contre l’obsolescence documentaire • Supervision et participation aux activités suivantes, en collaboration avec l’équipe : Exploitation applicative (RUN) o Vérification de la bonne exécution du planning et mise en œuvre des actions nécessaires pour assurer la reprise des traitements et le retour au fonctionnement nominal o Qualification, traitement et résolution des incidents, avec mise à jour de la base de connaissance et sollicitation des équipes tierces si nécessaire o Maintien à jour de la documentation, de la CMDB, des consignes de pilotage et des référentiels associés o Traitement et exécution des évolutions et des changements, incluant la gestion des demandes associées

Nous recherchons un Data Business Analyst en comptabilité financière pour un client final sur Paris. Contexte : Au sein de l’équipe Data Finance de marché : ❇️ Gestion de projets ❇️ Recueil des besoins client (département Finance Comptabilité) ❇️ Identification des implémentations adaptées répondant aux besoins client ❇️ Rédaction de spécifications fonctionnelles ❇️ Suivi des développements avec la MOE ❇️ Recettes des livrables ❇️ Accompagnement des utilisateurs sur les UAT ❇️ Suivi et résolution des problèmes de production

Notre client dans le secteur Assurance recherche un Expert Technique Azure Data Factory H/F Descriptif de la mission: Offre de mission – Expert Technique Azure Data Factory / Data Engineering – Secteur Assurance Contexte de la mission Au sein d’un grand acteur du secteur de l’assurance, l’Expert Technique Azure Data Factory (ADF) intervient dans le cadre de la modernisation des plateformes data et de la migration vers un écosystème cloud Microsoft Azure. Il contribue à la conception, l’industrialisation et l’optimisation des flux de données nécessaires aux usages métier : tarification, souscription, actuariat, gestion des sinistres, reporting réglementaire et analyse de risques. Missions principales 1. Architecture & conception des flux data - Concevoir et optimiser des pipelines Azure Data Factory adaptés aux besoins métier. - Définir l’architecture cible des flux d’intégration et de transformation dans un environnement Assurance. - Participer à la mise en place d’une architecture Data Lakehouse (Azure Data Lake Storage, Delta Lake, Synapse). - Garantir la résilience, la scalabilité et la conformité des traitements. 2. Développement & industrialisation - Développer des pipelines ADF (ingestion, orchestration, transformation). - Implémenter des Data Flows, du mapping et des transformations complexes. - Automatiser les déploiements CI/CD avec Azure DevOps. - Intégrer les solutions avec l’écosystème data : Azure Databricks, Synapse Analytics, SQL, APIs, etc. 3. Optimisation & performance - Optimiser les traitements pour supporter des volumes importants (données contractuelles, sinistres, historiques). - Mettre en place des mécanismes d’alerting, monitoring, retry et gestion d’erreurs. - Conduire des analyses de performance et formuler des recommandations d’améliorations. 4. Gouvernance & sécurité - Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de sécurité et de conformité RGPD. - Gérer les accès via Azure AD, Key Vault, Private Endpoints. - Documenter les flux, les métadonnées et les règles de gestion. 5. Support technique & expertise - Conseiller les équipes Data, AMOA et Métiers Assurance sur les meilleures solutions cloud. - Assurer un rôle de référent sur Azure Data Factory et les briques d’intégration data. - Accompagner les équipes dans leur montée en compétence. Profil / compétences recherchées Compétences techniques obligatoires - Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory (pipelines, triggers, integration runtime, Data Flows). - Très bonne connaissance d’Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2). - Expertise en Azure SQL, Synapse Analytics, Azure Functions. - Pratique des environnements CI/CD Azure DevOps. - Maîtrise du SQL avancé et de l’optimisation de requêtes. - Connaissance des enjeux du secteur de l’assurance : données contractuelles, sinistres, référentiels, réglementaire. Compétences nice to have - Notions de Databricks / PySpark. - Connaissance des modèles Data Vault / Lakehouse. - Expérience avec Power BI ou des outils de visualisation. - Compréhension des normes Solvabilité II, IFRS 17, des risques et de l’actuariat. Compétences / Qualités indispensables: Maîtrise approfondie d’Azure Data Factory Anglais courant

Contexte de la mission Dans un environnement IT Data du secteur de l’assurance , le client exploite une plateforme Hadoop pour le traitement de données volumineuses issues des systèmes historiques. La mission vise à maintenir, faire évoluer et structurer les flux data existants, tout en assurant leur intégration avec les usages analytiques et cloud. Missions principales Développer et maintenir des traitements de données sur environnement Hadoop Gérer des volumes importants de données métiers assurance Participer à la conception et à l’optimisation des flux data Assurer la fiabilité, la performance et la qualité des traitements Collaborer avec les équipes cloud, BI et Data Science Contribuer aux phases d’analyse technique et de conception des solutions data Stack technique obligatoire Hadoop Écosystème Big Data SQL Environnements data distribués Profil recherché Data Engineer confirmé spécialisé Hadoop Expérience en contexte de forte volumétrie et SI complexe Capacité à faire de la conception de flux , pas uniquement de l’exécution Sensibilité aux enjeux métiers et réglementaires du secteur assurance

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

Qualité des données & Gouvernance Identifier et évaluer les impacts des données manquantes, incohérentes ou de mauvaise qualité sur les opérations Intermodal, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, des pratiques de gestion de la qualité des données , incluant : des KPI et seuils de qualité, des règles et contrôles de monitoring, des processus de traitement des anomalies et de correction, des rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalades). Prioriser et formaliser les améliorations de la qualité des données sous forme de user stories dans le backlog (nouveaux contrôles, logiques d’enrichissement, workflows de correction). Veiller au respect des politiques et standards de gouvernance des données et contribuer à la clarification des rôles (data owners, data stewards). Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data : nouvelles sources, tables, métriques et vues attendues par le métier. Animer les réunions de validation avec les équipes IT et métier afin de confirmer l’alignement des livrables avec les exigences et leur bonne documentation (définitions, lignage, règles de qualité). Revoir et approuver les structures de données et transformations implémentées sur la base de critères d’acceptation clairement définis. Garantir la cohérence et la réutilisation entre les initiatives data , en évitant la duplication des jeux de données et des indicateurs. Préparation des déploiements & support (nouveau TMS et autres systèmes) Pour le projet de nouveau TMS, piloter la phase de préparation et de nettoyage des données avant chaque déploiement, avec l’appui du Référent Master Data : identifier et planifier les chargements, migrations et nettoyages de données nécessaires, coordonner les travaux avec les Product Owners, experts régionaux et équipes IT, valider la disponibilité, la complétude et l’adéquation des données pour le déploiement. Assurer le suivi des incidents liés aux données lors des phases de bascule et de démarrage, en garantissant une résolution rapide et la capitalisation pour les futurs déploiements. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux de données, règles de qualité) afin de refléter l’ouverture de nouveaux pays, régions ou périmètres, ainsi que les évolutions des TMS et systèmes sources. Qualifications & expérience requises Diplôme de niveau Licence ou Master en Data / Informatique, Ingénierie, Supply Chain, Business ou domaine équivalent, ou expérience professionnelle équivalente. Plusieurs années d’expérience dans un ou plusieurs des rôles suivants : Data Product Owner / Product Manager, Data Analyst / Business Data Analyst, Projets BI / Data Warehouse dans un contexte opérationnel ou logistique. Expérience confirmée sur des plateformes data, datamarts ou data warehouses (recueil des besoins, modélisation, validation, déploiement). La connaissance des processus transport / logistique / intermodal constitue un atout majeur.