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Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst Power BI pour intervenir chez un de nos clients du secteur bancaire . Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Accompagner l’équipe DATA dans la gestion du CHANGE (projets et évolutions) et du RUN (MCO) des applications BI - Contribuer à la mise en œuvre de la feuille de route DATA de la DSI en apportant votre expertise technique - Réaliser des extractions de données issues du système décisionnel et des différentes sources métiers - Concevoir et maintenir des tableaux de bord et reportings BI pour les équipes métier - Travailler en étroite collaboration avec la squad Data et les différents interlocuteurs techniques et fonctionnels - Participer à l’amélioration continue des solutions BI et à l’optimisation des processus d’analyse de données - Assurer la fiabilité et la cohérence des données utilisées dans les outils décisionnels

Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, nous recherchons un Expert Data & Cloud Azure : Objectifs de la mission - Migrer une application data existante vers une architecture cloud Azure moderne - Améliorer les performances, la sécurité et la supervision - Mettre en place des pipelines data robustes et automatisés - Garantir la fiabilité et la maintenabilité de la solution Responsabilités principales - Analyser l'existant et définir l'architecture cible sur Azure - Concevoir et implémenter des pipelines ETL / ELT avec Azure Data Factory / Fabric - Migrer les données et traitements Oracle vers le cloud - Mettre en place les bonnes pratiques DevOps (CI/CD) via GitLab et/ou Azure DevOps - Assurer la supervision des flux et plateformes (monitoring, logs, alertes) - Implémenter les mécanismes de sécurité (RBAC, chiffrement, conformité) - Moderniser et automatiser les scripts et traitements legacy - Rédiger la documentation technique et accompagner le transfert de compétences Compétences techniques requises - Excellente maîtrise de Microsoft Azure - Azure Data Factory / Fabric - Services data et intégration cloud - Forte expérience en migration de solutions data vers le cloud - Expertise confirmée sur bases de données Oracle - Bonne connaissance des pratiques CI/CD et DevOps - Expérience en supervision et sécurisation d'applications cloud

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un Data Analyst Expert (>10 ans). Objectif global : Concevoir Renforcer l'expertise ce conception data et de gouvernance des données Compétences techniques Connaissance de la grande distribution - Confirmé - Impératif Modélisation des données - Confirmé - Important Analyse de données - Confirmé - Important Conception de solutions data - Confirmé - Important Description détaillée Fiche mission – Data Analyst Lead (Prestation) Contexte de la mission Nous recherchons un Data Analyst Lead en prestation, rattaché à l’équipe Gouvernance des données. La mission s’inscrit dans un environnement Grande Distribution, multienseignes et multimétiers, avec de forts enjeux de pilotage de la performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle. La connaissance du domaine de la Grande Distribution est un critère essentiel. Objectifs de la mission Apporter une expertise en data analyse et en conception de solutions informatiques orientées données. Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts.. Accompagner les équipes produits et projets sur des sujets analytiques et techniques avancés. Animer la communauté des Data Analystes. Coanimer la Data Authority et les ateliers associés, en lien avec l’équipe Gouvernance des données. Principales missions Expertiss-en data analyse et conception de solutions data. Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions). Contribution à la structuration et à l’alignement des KPI métiers. Animation de la communauté des data analystes (ateliers, bonnes pratiques, retours d’expérience). Contribution à la modélisation des données, notamment en faisant vivre le modèle de données communes. Coanimation de la Data Authority et des ateliers associés. Compétences clés attendues Expertise confirmée en data analyse. Capacité à concevoir et challenger des solutions data. Pratique avérée de la modélisation des données. Connaissance significative et opérationnelle de la Grande Distribution (critère indispensable) : enjeux business, indicateurs clés (vente, marge, stock, approvisionnement, performance magasin), compréhension des usages métiers de la donnée. Capacité à accompagner et faire monter en compétence des Data Analysts. Aisance dans l’animation de communautés et d’ateliers transverses. Contexte technique Technologies Big Data : SQL, Databricks, Scala, Python BI / Reporting : Power BI, MicroStrategy Modélisation des données : PowerDesigner Gouvernance des données : DataGalaxy Qualité des données / Data Observability : SODA Méthodologie projet : SAFE (Agilité à l’échelle) Outils Agile : Jira Environnements Big Data : Microsoft Azure & DataBricks 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 ?

Descriptif du poste Au sein d'une équipe data qui a pour mission de définir la stratégie et la feuille de route Data du groupe, de développer et gérer l'écosystème de partenaires Data, de définir et déployer la gouvernance des données, de définir et piloter le plan d'acculturation Data, et d'accompagner le déploiement des produits et services Data. Le Global Data Office a en charge le développement et le maintien des données de référence du groupe, et a lancé un programme de refonte de la plateforme de Master Data Management

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

Assurer la responsabilité technique, fonctionnelle et opérationnelle du Datalake AWS (CAP 2.0) et de l’écosystème BI du groupe. Piloter une équipe de développement internationale et garantir l’ingestion, la transformation, la qualité, la gouvernance et la mise à disposition fiable des données pour les équipes et systèmes consommateurs. => Pilotage technique du Datalake AWS CAP 2.0 Ingestion et transformation des données Gouvernance, qualité et bonnes pratiques Management de projets et méthodologies BI, reporting & outils analytiques TMA, incidents et opérations Monitoring, FinOps & optimisation Profil & atouts clés : ▪Expérience de projets technique au sein d’environnements complexes (minimum 5 ans) ▪Capacité à piloter une équipe de développement internationale ▪Capacité à challenger les développements, à solutionner les problématiques rencontrées ▪Solide expertise Cloud AWS et architectures data modernes ▪Maîtrise des concepts de Data Mesh et des bonnes pratiques de gouvernance ▪Vision globale : technique, fonctionnelle, projet, qualité, budget ▪Capacité à structurer, documenter, rationaliser et optimiser les environnements data ▪Aptitude à la synthèse et à la communication claire avec les équipes techniques et métiers ▪Approche orientée performance, fiabilité et amélioration continue ▪Anglais lu, écrit, parlé

🎯 Mission principale Au sein d’une organisation spécialisée dans la data et les solutions de paiement, vous contribuez à la mise en place de projets décisionnels et Big Data en collaboration avec les équipes métiers et IT. 🧩 Responsabilités principales Contribuer à des projets décisionnels et Big Data. Participer à l’animation d’ateliers et de groupes de travail avec les utilisateurs et équipes techniques. Recueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir et développer des reportings décisionnels : définition d’indicateurs statistiques, qualité et financiers Réaliser des analyses exploratoires de données. Rédiger la documentation projet : spécifications fonctionnelles et techniques cahiers de tests et de recette Participer aux phases de validation et de recette. Former et accompagner les utilisateurs finaux.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Engineering / Data Platform au sein d’un environnement international exigeant, nous recherchons un Senior Data Platform Engineer expert Databricks / Snowflake. Vous interviendrez sur la structuration, l’optimisation et l’industrialisation d’une plateforme data cloud moderne, au cœur d’enjeux stratégiques liés à la qualité, la performance et la fiabilité des données. Vos missions principales : Conception et optimisation de pipelines data sous Azure Data Factory et Databricks Modélisation, optimisation et sécurisation d’environnements Snowflake Structuration de modèles de données complexes (multi-sources, multi-réglementations) Industrialisation des workflows via GitHub Enterprise Cloud (CI/CD) Mise en place de bonnes pratiques de qualité et monitoring des données Contribution aux choix d’architecture et à l’amélioration continue de la Data Platform Collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers Vous évoluerez dans un environnement à fort niveau d’exigence technique et organisationnelle, où la robustesse, la performance et la rigueur sont essentielles.

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, nous recherchons un(e) business analyst confirmé avec une expérience en tant que data scientist sur des systèmes RAG. Vous travaillerez sur des sujets d'IA et d'IA générative et notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative RAG (Retrieval Augmented Generation). Vos missions principales : - Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists - Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées - Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration - Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme - Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets - Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client

🎯 Contexte Dans le cadre d'un programme de transformation en profondeur de nos référentiels d’entreprise, nous recherchons un Business Analyst DATA Objectif : 👉 Rationaliser les données, moderniser les outils et refondre les processus de construction des produits d’assurance. Le programme comprend plusieurs chantiers : Refonte des modèles de données Refonte des processus internes Décommissionnement / nettoyage des systèmes obsolètes Audit des systèmes existants (documents, bases de données, interfaces techniques) Accompagnement des directions métier dans la digitalisation des processus : Refonte complète du processus de construction d’un produit d’assurance (actuellement basé sur Excel / Word) vers une application digitale transverse. 🎯 Mission Au sein d’une équipe programme (6 personnes, entre MOA et experts IT), le consultant interviendra sur : Animation d’ateliers et accompagnement des directions métier Analyse des référentiels et schémas de données Audit des systèmes existants Collaboration avec les équipes IT et directions métier Participation à la refonte des modèles de données Contribution à la mise en place d’un outil de gestion des processus d’administration des données Propositions de feuilles de route et recommandations 🔹 Compétences techniques Maîtrise SQL Capacité à naviguer dans des schémas de bases de données Connaissance API / ETL Compréhension des flux de données Expérience audit systèmes / analyse documentaire appréciée Si possible : sensibilité à la construction d’interfaces ou d’outillage maison Connaissance d’EBX appréciée mais non obligatoire. 🔹 Compétences fonctionnelles & comportementales Forte capacité de collaboration transverse À l’aise avec les directions métier Capacité à challenger et faire évoluer les pratiques Dynamique, moteur Capacité de synthèse pour la propositions de feuilles de route 🔹 Connaissance métier Connaissance du secteur assurance fortement appréciée Compréhension du cycle de vie produit assurance = vrai plus

Nous recherchons pour notre client en assurance un Product Manager intervenant sur deux périmètres clés : Référentiel Data / Infocentres Votre rôle s’inscrit dans un environnement SAFe , en interaction avec différentes équipes du train et potentiellement d’autres trains de la DSI. Vous contribuerez également à l’intégration de l’IA , notamment des IA agentiques , au service de la performance collective. Vos principales responsabilités Définir une vision produit claire, durable et alignée sur les besoins métier et utilisateurs. Construire et maintenir les roadmaps (Solution & PI). Gérer et prioriser le backlog produit (features, enablers). Collaborer avec les équipes métier, techniques et agiles pour garantir la cohérence des solutions . Piloter des projets transverses , tels que la migration DataStage. Recueillir et analyser les besoins clients pour guider les évolutions produits. Promouvoir et intégrer l’IA dans les pratiques opérationnelles. Compétences attenduesCompétences métier Maîtrise de la méthodologie SAFe (certification PM/PO souhaitée). Expérience en mise en œuvre de SI , conception fonctionnelle, animation d’ateliers, gestion de backlog. Connaissance de la modélisation des données . Pratique de l’ IA dans un contexte opérationnel. Compétences techniques Outils : Jira , Confluence , Suite Office. Bases de données & requêtage SQL . Tests : rédaction Gherkin , outils Selenium , Xray . Connaissance de l’environnement On Premise .

Data Scientist Python, Tensorflow Nantes Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques. Prestation de Data Scientist Objectif : •Transformer des données brutes en informations exploitables grâce à des modèles statistiques avancés, des algorithmes de machine learning et des analyses prédictives. •Exploiter, analyser et évaluer la richesse de données, structurées ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et anticiper de futurs leviers métiers ou opérationnels pour l’entreprise. •Identifier des tendances ou des corrélations cachées dans les données. •Créer des modèles prédictifs ou des solutions automatisées basées sur des algorithmes. •Aider à prendre des décisions stratégiques basées sur les données. Tâches : •Valorise les gisements de données. •Travaille sur des périmètres métiers ciblés (cas d’usage) pour explorer et exploiter des flux de données issus de la data platform ou d’autres sources (dans ce cas il évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du métier). •Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser. •Intervient de façon plus intégrée en industrialisant ses réalisations dans la chaine technologique de la data platform et/ou les intègre dans le système d’information du métier. •Conçoit des modèles statistiques et/ou d’apprentissage automatisé. •Compare et évalue différents modèles ou méthodes de calcul et anticipe les avantages et inconvénients dans un environnement métier. •Assure la veille en recherche & innovation pour introduire de nouvelles approches d’analyse et de modélisation des données. Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques.

Mission principale Concevoir, développer et maintenir des data pipelines et solutions de data warehouse en environnement cloud Mettre en place et industrialiser les processus ETL / ELT et l’orchestration des pipelines en production Traduire les besoins métiers en solutions techniques data robustes en collaboration avec les équipes transverses Définir et appliquer les standards techniques et bonnes pratiques d’ingénierie data Participer à l’amélioration continue des architectures data et des performances des pipelines Expérience requise 6 à 10 ans d’expérience en Data Engineering Expérience confirmée en implémentation de pipelines data et solutions de data warehousing cloud Expérience en modélisation de données et orchestration de pipelines en environnement production Expérience de travail en équipes cross-fonctionnelles Compétences techniques Maîtrise avancée SQL Plateformes Data Warehouse : Snowflake (préféré) ETL / ELT : IICS ou équivalent Transformation data : dbt (préféré) Python pour traitement de données Cloud : AWS (préféré) Orchestration : Airflow (préféré) CI/CD : GitHub Actions Versioning : Git Infrastructure as Code : Terraform Mise en place de standards d’ingénierie et patterns techniques Soft skills Esprit collaboratif et orientation solution Autonomie et proactivité Communication efficace avec équipes techniques et métiers Formation Bachelor minimum (Master apprécié) en informatique ou domaine équivalent Langue Anglais obligatoire

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Data Management Lead - Chef de projet - Senior Data Management / Data Governance Lead Collibra ; MDM ; DAMA / DCAM - réglementations Data & IA (IA Act) Conduite de programme Data complexe – environnement grand groupe. 10+ ans en Data Management / Data Governance ET GESTION DE PROJETS COMPLEXES Pilotage de programmes data transverses Contexte multi-métiers, réglementé Data Management & Gouvernance Gouvernance de la donnée (DAMA / DCAM) Data catalog, glossaire, dictionnaire de données Données de référence (MDM), qualité de la donnée Cycle de vie, linéage, classification des données Outil clé : Collibra (expert) Certification DAMA appréciée – pas nécessaire

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)