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Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un Business Analyst Assurance / Data Senior pour intervenir sur des projets de transformation et de valorisation des données. Le consultant assurera l'interface entre les équipes métiers Assurance, les équipes Data et les équipes IT, avec pour objectif de traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et Data exploitables par les équipes techniques. Localisation : Niort Profil : Senior – 7 ans d'expérience minimum Secteur : Assurance Missions principalesRecueillir, analyser et challenger les besoins auprès des équipes métiers. Animer des ateliers de cadrage avec les différentes parties prenantes. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et besoins Data. Identifier les données nécessaires, leurs sources, leurs règles de gestion et leurs usages. Participer à la modélisation fonctionnelle des données et à la définition des mappings. Réaliser des analyses de données à l'aide de SQL afin de vérifier la cohérence et la qualité des données. Définir et documenter les règles de gestion métier. Rédiger les user stories, spécifications fonctionnelles, critères d'acceptation et documentations. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts, architectes, équipes métiers et équipes de gouvernance Data. Participer aux phases de recette fonctionnelle : préparation des cas de tests, exécution, analyse des anomalies et suivi des corrections. Contribuer aux sujets de qualité, gouvernance et fiabilisation des données. Assurer le suivi des sujets jusqu'à leur mise en production. Participer aux cérémonies Agile et contribuer à la priorisation du backlog.

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle

Dans le cadre d'un programme stratégique de Data & Analytics, nous recherchons un(e) Senior Functional Data Architect pour contribuer à la structuration et à l'évolution de l'architecture fonctionnelle des données. Vous interviendrez sur des sujets variés liés à l'Analytics, l'IA, la Data Governance et le Master Data Management (MDM), avec un focus particulier sur les données du système d'information et les données IT : applications, projets, infrastructures, ITSM, spécifications, etc. Votre rôle sera de garantir une structuration cohérente et durable des données et des plateformes Data, en facilitant leur exploitation par les équipes métiers et techniques, aussi bien pour des usages analytiques classiques que pour des cas d'usage avancés en IA et Data Science. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les experts métiers, Data Architects, Enterprise Architects, architectes techniques, Data Engineers, Data Scientists et Data Product Managers. Vos missions Architecture fonctionnelle des données Comprendre les processus métiers et l'architecture Data du système d'information. Analyser les différents domaines fonctionnels : ERP, CRM, PIM, MDM, applications métier, ITSM et plateformes Data. Définir et faire évoluer les modèles de données fonctionnels. Enrichir les ontologies d'entreprise et formaliser les principales entités de données ainsi que leurs relations sémantiques. Cartographier les actifs Data existants et identifier les opportunités de standardisation et de réutilisation. Contribuer à la définition d'une architecture Data cohérente à moyen et long terme. Data Modeling & Data Products Analyser les besoins fonctionnels actuels et futurs en matière de données. Concevoir des modèles de données standardisés, cohérents et réutilisables. Définir les mécanismes d'agrégation, de consolidation, de normalisation et de dénormalisation adaptés aux usages. Faciliter la mise à disposition des données en self-service. Contribuer à la conception de datasets destinés à être consommés via une Data Marketplace. Évaluer les modèles de données et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité aux standards définis. MDM & Data Governance Définir le positionnement des flux MDM au sein du système d'information. Contribuer à la mise en cohérence des données de référence entre les différents domaines fonctionnels. Appliquer les principes et standards de Data Governance. Veiller au respect des règles de classification, confidentialité, protection des données et gestion des accès. Prendre en compte les politiques de conservation et de gestion des risques liés aux données. Accompagner les équipes métiers et IT dans la définition des exigences de gouvernance. Data Quality & Métadonnées Identifier les exigences métiers en matière de Data Quality. Accompagner les équipes dans la définition et le positionnement des contrôles de qualité des données. Gérer et enrichir les métadonnées associées aux datasets. Garantir la bonne compréhension de la couverture, de la disponibilité et de la fraîcheur métier des données. Contribuer à la certification de la conformité des datasets avec les standards d'architecture et de gouvernance. Modélisation des processus Documenter les principaux processus métiers produisant ou consommant des données. Modéliser ces processus en BPMN. Identifier les interactions entre processus, données, applications et acteurs. Faciliter la compréhension commune entre équipes métiers et équipes Data / IT. Innovation & IA Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Utiliser les outils d'IA afin d'améliorer l'efficacité et la qualité des livrables.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à la recherche d'un Lead Data Quality & Governance Lead en pré-embauche Contexte : Dans un contexte d'accélération des usages analytiques, de développement des Data Products et d'adoption de plateformes telle que Databricks, la fiabilité des données constitue un enjeu majeur pour garantir la confiance des utilisateurs et sécuriser les décisions métiers. Afin d'accompagner cette ambition, nous créons un poste de Lead Data Quality & Governance Lead, chargé de construire et piloter les pratiques de qualité de données sur l'ensemble de la plateforme Data client. Le poste est conçu comme une fonction transverse et structurante. Dans un premier temps, le Lead interviendra en tant qu'expert unique sur ces sujets. À mesure de la montée en maturité de la plateforme, il pourra contribuer à définir et développer une capacité Data Quality dédiée. Votre mission Construire la vision Data Quality de la Direction Data. Votre rôle consiste à : - définir le cadre méthodologique de la qualité des données - établir les standards de contrôle et de validation - définir les indicateurs permettant de mesurer la qualité des données et des traitements - identifier les principaux risques susceptibles d'impacter les usages métiers - promouvoir une culture de confiance et de fiabilité de la donnée auprès des équipes Vous contribuez directement à la sécurisation des indicateurs stratégiques utilisés par les métiers de la Mode. Sécuriser les Data Products et les plateformes analytiques Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des données : - ingestion - transformation - enrichissement - publication - exposition aux utilisateurs métiers Vous veillez notamment à garantir : - la qualité fonctionnelle des données - la cohérence des règles métier - la complétude des informations - la traçabilité des transformations - la stabilité des Data Products - Mettre en œuvre le Quality Engineering de la plateforme Vous construisez progressivement les dispositifs permettant d'industrialiser la qualité des données. Vos responsabilités incluent : - la définition des contrôles automatisés - l'intégration des validations dans les pipelines de développement - la mise en place de contrôles de cohérence et de réconciliation - le suivi de la qualité des actifs de données critiques - l'amélioration continue des processus de validation - développer une approche Data Reliability - vous mettez en place les premiers mécanismes de pilotage de la fiabilité de la plateforme Data. Vous définissez notamment : - les indicateurs de qualité de données - les métriques de disponibilité des traitements - les tableaux de bord de suivi - les alertes qualité - les processus d'analyse et de résolution des incidents Vous contribuez à transformer les constats observés en production en plans d'amélioration continue et accompagner la montée en maturité de l'organisation. Vous travaillez en étroite collaboration avec : - les Data Engineers - -les Analytics Engineers - les Data Product Owners - les équipes Business Intelligence - les Architectes Data - les représentants métiers Vous représentez le sujet Data Quality au sein de la Direction et accompagnez l'adoption progressive des bonnes pratiques. À terme, vous pourrez participer à la définition d'une organisation cible permettant de renforcer les capacités de Quality Engineering et de Data Reliability de la plateforme.

Développeur(se) Teradata Senior – Freelance Contexte de la missionDans le cadre du développement et de la mise en œuvre de solutions data warehouse pour une application d'envergure groupe, nous recherchons un(e) Développeur(se) Teradata Senior capable de gérer des volumes de données structurées et non structurées. Le poste s'inscrit au sein d'une équipe pluridisciplinaire (business analysts, architectes IT, data engineers, chefs de projet) et implique une forte autonomie ainsi qu'un rôle d'interface entre les équipes techniques et non techniques. Missions principalesTraduire les besoins métier en spécifications techniques Développer des flux ETL à l'aide des outils natifs Teradata (TPT, SQL, etc.) Écrire et optimiser des scripts SQL et shell complexes Concevoir et développer du code, des scripts et des pipelines de données exploitant des données structurées et non structurées Assurer une interaction régulière avec les équipes IT et métier sur toutes les phases du projet Concevoir et développer les processus/procédures d'intégration des solutions data warehouse dans un environnement IT opérationnel Assurer le suivi des performances et proposer les évolutions de configuration ou d'infrastructure nécessaires Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions livrées Compétences clés (résumé)Compétence Niveau requis Teradata SQL Expert ETL (TPT, SQL) Confirmé Shell scripting Confirmé Modélisation de données Confirmé Méthodologie Agile Obligatoire Français Courant (indispensable) Anglais Courant Présence requise à mi-temps minimum dans les locaux du client, région parisienne.

Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.

MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

Testeur DataLake Vitrolles ASAP Mission Au sein de l'équipe Data, le Data Test Engineer intervient sur les projets Datalake pour garantir la qualité des développements et des flux de données. Il définit et exécute les tests, coordonne les recettes et accompagne les équipes projet dans une démarche Agile/SAFe. Principales activités Définir la stratégie et le plan de tests. Préparer les environnements et jeux de données de test. Réaliser les tests manuels et automatisés. Effectuer les tests d'intégration et de performance. Analyser et suivre les anomalies détectées. Participer aux cérémonies Agile / SAFe. Produire les livrables de test et le reporting qualité. Collaborer avec les équipes de développement et les Product Owners. Compétences recherchées Test logiciel et qualification applicative. Environnements Data / Datalake. Automatisation des tests. Méthodologies Agile / SAFe. Outils CI/CD (GitLab, Kubernetes)

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 Ingénieur Junior H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du renforcement de l'équipe, intégré à la direction DELIVERY BACK, département Finance, RH et RSE, le client recherche un profil du type Data Ingénieur qui soit capable de comprendre, d'interagir et de communiquer en autonomie avec métier, de définir une conception en phase avec les visions cibles de l'entreprise (GCP (Bigquery/Airflow/cloudrun/…), RDO, git,Onestream…) et de la mettre en place (conception, développement, qualification, mise en production et maintenance). L'équipe est en agile et en pleine évolution elle est actuellement composée de 4 membres (un PO, 3 Data Ingénieurs) travaillant sur l'environnement GCP. Un rapprochement avec 2 experts EPM sur la solution Onestream est en cours Une maîtrise du SQL et l'esprit collaboratif sont impératifs, ainsi qu'une curiosité et une réelle envie de progresser et de découvrir l'environnement du Retail ainsi que ses processus autant techniques que fonctionnels Les missions attendues par le Data Ingénieur Junior H/F : Recueillir et analyser les besoins métiers afin de concevoir des solutions Data adaptées aux enjeux fonctionnels et aux architectures cibles. Concevoir et développer des pipelines et solutions Data sur GCP (BigQuery, Airflow, Cloud Run, etc.). Participer à l'ensemble du cycle de vie des solutions : conception, développement, qualification, mise en production et maintenance. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Data Engineers et les experts EPM autour de la solution OneStream. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données et des traitements. Participer aux rituels Agile et contribuer à l'évolution des pratiques et de l'architecture Data de l'équipe. Assurer la gestion et le versioning du code via Git et contribuer à la documentation des solutions mises en œuvre.

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 Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

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

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 Business Analyst Data H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du développement stratégique de ses activités décisionnelles et du renforcement temporaire de sa Direction Data, l'entreprise souhaite accompagner la montée en charge de ses projets data. L'enjeu principal réside dans l'optimisation de la chaîne de valeur de la donnée : de la capture des besoins métiers jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs clés et de plateformes décisionnelles performantes. Les missions attendues par le Business Analyst Data H/F : -Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés à la donnée, notamment au travers d'ateliers avec les parties prenantes. - Rédiger les spécifications fonctionnelles nécessaires à l'alimentation des plateformes décisionnelles (Data Warehouse, Data Mart, etc.) et définir les indicateurs à mettre à disposition des utilisateurs. - Concevoir les stratégies et cahiers de recette, puis piloter et exécuter les phases de tests fonctionnels. - Documenter et maintenir la méta donnée. - Assurer la traduction et la transmission des besoins métiers auprès de l'équipe technique Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Architectes Data, etc.). - Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions data en vulgarisant les concepts techniques et en produisant les supports associés (formations, guides utilisateurs, documentation fonctionnelle, etc.). Profil demandé : '- Titulaire d'un diplôme d'Ingénieur ou d'un Master spécialisé en Data, Business Intelligence ou Informatique décisionnelle. - Vous justifiez d'au moins 5 années d'expérience en tant que Business Analyst, idéalement dans un environnement Data ou décisionnel. - Vous maîtrisez les bases de données et le langage SQL, et êtes à l'aise avec la rédaction de livrables fonctionnels tels que les spécifications, les cahiers de recette et la documentation utilisateur. - Vous possédez de solides capacités d'analyse, de synthèse et de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques. - Une connaissance du secteur de l'assurance et de Power BI constituerait un atout apprécié.