Dans le cadre du renforcement d'une Squad Data & Métrologie dédiée aux environnements de travail numériques, nous recherchons un Data Analyst pour accompagner la production de tableaux de bord décisionnels et le suivi des usages Microsoft 365. Vous interviendrez au sein d'une équipe Agile en charge de la collecte, de l'analyse et de la valorisation de la donnée afin de piloter l'adoption des outils et services mis à disposition des collaborateurs. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins métiers lors d'ateliers avec les parties prenantes Traduire les besoins fonctionnels en indicateurs et problématiques analytiques Concevoir et développer des tableaux de bord orientés pilotage et prise de décision Collecter et croiser des données issues de différentes sources Réaliser des analyses permettant d'identifier les tendances d'usage et les leviers d'amélioration Documenter les indicateurs, rapports et calculs réalisés Accompagner les utilisateurs dans la compréhension des données et des dashboards Participer à l'amélioration continue des pratiques de reporting et de valorisation de la donnée
Contexte Le client est un établissement dont le système d'information est majoritairement hébergé en interne : il dispose de son propre datacenter et de sa propre infrastructure. Sa DSI souhaite mettre en place une démarche de refacturation à destination de ses clients internes, ce qui suppose au préalable de savoir mesurer précisément ce que produit et ce que consomme cette infrastructure. Le poste est rattaché à l'équipe Chefferie de Projet Production (CPP), au sein de la division Infrastructures et Services d'Exploitation (ISE) du département des Systèmes d'Information. Le client engage par ailleurs l'intégration d'un cloud (Azure). Le titulaire du poste étendra progressivement les pratiques FinOps à ces environnements, avec pour objectif final de fournir les éléments économiques permettant d'arbitrer, application par application, entre hébergement interne et hébergement cloud. Poste en CDI Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. / Ouvert aux freelances Missions principales Capacité — Construire et maintenir les rapports de capacité de l'infrastructure (calcul, stockage, réseau, mémoire), à partir des données transmises par les équipes en charge des infrastructures. Objectif : disposer d'une vision fiable de l'offre disponible et de son taux d'utilisation. Consommation — Mettre en place les rapports de consommation des ressources techniques par client interne, et si possible par application, à partir des données transmises par les équipes techniques. Ce chantier suppose de définir, documenter et faire valider les clés de répartition des coûts mutualisés (socle, réseau, licences, datacenter) : c'est la brique fondatrice de la refacturation. Prévision — Produire les rapports prévisionnels de consommation, afin d'anticiper les besoins de capacité plutôt que de les subir, et d'aligner les achats sur une trajectoire connue. Obsolescence et budget — Établir les rapports de gestion de l'obsolescence de l'infrastructure, alimentant les trajectoires techniques et le plan pluriannuel d'investissement. Catalogue et tarification — Formaliser le catalogue des services d'infrastructure et la grille tarifaire interne associée (coût unitaire par vCPU, Go de stockage, machine virtuelle), puis accompagner les clients internes dans son appropriation. FinOps cloud — Déployer les pratiques de gestion des ressources cloud au fil de l'adoption d'Azure et de Bleu : politique de tagging, suivi budgétaire et alerting, rightsizing, optimisation des engagements de capacité. Business case Move to Cloud — Construire le modèle de comparaison économique on-premise / cloud permettant à la DSI d'objectiver sa stratégie d'hébergement et ses décisions de migration. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.
Chez K-LAGAN, nous parions sur vous ! 🚀 K-LAGAN est un cabinet de conseil spécialisé dans la Data, l'ingénierie, la technologie de l'information et la gestion de projets. Présente à l'international, notre mission est d'accompagner nos clients dans des secteurs variés tels que l'assurance, la finance, l'industrie, l'automobile et les télécommunications, en leur proposant des solutions sur mesure. 🔊 Vous êtes à la recherche d'un projet stable et durable ? Vous cherchez à vous épanouir professionnellement jour après jour ? N'hésitez pas à rejoindre notre équipe ! Vous êtes intéressé ? Alors, je vous laisse l'opportunité d'en lire plus... Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Quality – Expert SAS pour rejoindre nos équipes et intervenir sur une mission à forte dimension Data. Vous interviendrez autour de deux axes principaux : la compréhension et documentation de la donnée, ainsi que la mise en place d'un dispositif de Data Quality sous SAS. Vos principales responsabilités : Analyse & documentation de la donnée Analyser les sources de données existantes et comprendre leur fonctionnement. Identifier et formaliser les règles de gestion et concepts métiers. Analyser, structurer et enrichir la documentation existante. Construire un manuel utilisateur clair et complet. Vulgariser les informations techniques pour les utilisateurs métiers. Formaliser les éléments nécessaires aux équipes IT et maintenance. Faciliter la transmission des connaissances entre les équipes Métier, Data et IT. Data Quality & SAS Concevoir et développer un dispositif industrialisé de pilotage de la qualité des données sous SAS. Mettre en place les contrôles permettant de mesurer la qualité et la fiabilité des données. Définir et suivre les indicateurs de qualité. Identifier les anomalies et contribuer à leur analyse. Participer à l'amélioration continue de la qualité des données. Votre profil Expérience confirmée en Data Analysis / Data Quality. Expertise SAS indispensable. Bonne compréhension des problématiques de qualité et fiabilité des données. Capacité à comprendre et formaliser des règles de gestion métier. À l'aise avec la documentation et la vulgarisation de sujets Data complexes. Autonomie, esprit d'analyse et bon relationnel. Capacité à échanger avec des interlocuteurs Métier, Data et IT.
Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses équipes DevOps, une banque de renom recherche un Ingénieur DevOps spécialisé en automatisation et industrialisation des infrastructures, avec une expertise forte sur Ansible. Missions Principales : Concevoir et maintenir des automatisations avec Ansible : Playbooks, Roles, Modules, Templates, Inventaires, Ansible Vault ; Administrer et exploiter Ansible Tower / AWX pour industrialiser les déploiements. Automatiser les infrastructures avec Terraform (Infrastructure as Code) ; Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab CI ; Participer aux déploiements et à l'exploitation des environnements Kubernetes ; Mettre en œuvre les pratiques GitOps avec ArgoCD ; Contribuer à la supervision et l'analyse des performances via Dynatrace ; Participer au troubleshooting et à l'amélioration continue des plateformes. Environnement Technique :Ansible (Playbooks, Roles, Modules, Tower, AWX) Kubernetes / OpenShift Terraform GitLab CI/CD ArgoCD Dynatrace Linux / Red Hat Shell / Python
Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.
Mission : -Architecture & Développement : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion/traitement, les briques de normalisation et les API d'exposition des données. -Core Framework : Faire évoluer le framework commun (CI/CD, monitoring, tests automatisés, résilience, performance, qualité de code). -Leadership technique : Piloter des chantiers de dev, challenger les besoins métiers, faire respecter les standards d'architecture et coacher l'équipe. Stack & Compétences requises : -Software Engineering : Excellente maîtrise de Python (POO, modularisation, clean code), Git & Git Flow. -Big Data & Performance : Spark, Glue, Parquet, S3, HDFS, SQL avancé. Expertise en optimisation (partitionnement, bucketing, cache, tuning Spark/SQL). -Cloud AWS : S3, Lambda, Glue, IAM, EventBridge, CloudWatch. -DevOps & IaC : Pratiques CI/CD robustes et Infrastructure as Code. (Important : Vous devez maîtriser au moins 2 à 3 des domaines techniques clés ci-dessus). -Lieu : Hauts-de-Seine (92) / Île-de-France. -Déplacements : Ponctuels à prévoir en France (Lyon) et en Belgique (Bruxelles). -Spécificité : Astreintes possibles.
Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand acteur national du secteur des infrastructures et de l'énergie, nous recherchons un(e) Data Scientist Junior pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire intervenant sur des sujets innovants tels que la maintenance prédictive, l'analyse de données à grande échelle, les réseaux intelligents et l'optimisation des systèmes techniques. Vos principales missions seront : Comprendre les besoins métier et participer à l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Réaliser des analyses statistiques et des études exploratoires de données. Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Data Science et de Machine Learning. Développer et maintenir les traitements de données nécessaires à l'exploitation des données. Construire des tableaux de bord et outils de visualisation pour accompagner la prise de décision. Présenter et vulgariser les résultats d'analyses auprès des équipes métier et techniques. Participer au suivi des modèles en production et à leur amélioration continue. Documenter les développements et contribuer aux bonnes pratiques de l'équipe. Participer aux cérémonies Agile et aux échanges avec les différentes parties prenantes du projet.
Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics. Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d'alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L'environnement est en Agile à l'échelle (SAFe), avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l'amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l'équipe Participer à la diffusion des standards techniques
Leadership Data/Data Modelling- Structuration & Gouvernance des données d'ingénierie - Clermont-Ferrand Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management, Contexte : grand groupe industriel international, dans le cadre d'une démarche de transformation digitale :enjeu de structurer les données d'ingénierie comme un véritable actif stratégique. Mission principale : définir et déployer une stratégie de structuration et de gouvernance des données d'ingénierie (modèles de données, conventions de nommage, classification, cycle de vie), en garantissant traçabilité et réduction des silos entre systèmes. Architecture & outils : contribuer aux décisions d'architecture data (data lake, plateformes, intégrations) et à la cohérence entre outils, modèles et usages, en lien avec les initiatives digitales et Industrie 4.0 du groupe. Compétences techniques clés : data management / gouvernance / data modeling, architecture des données, notions de digital thread / digital twin / IA appliquée à l'ingénierie, bonne compréhension des outils et applications d'ingénierie. Posture attendue : forte autonomie, capacité à piloter un alignement transverse entre plusieurs directions (métier, IT/Digital, initiatives 4.0) sans lien hiérarchique, pédagogie pour faire adopter des règles simples aux équipes d'ingénieurs. Niveau / séniorité : Leadership (autonomie élevée, capacité à initier l'activité et définir des jalons) — anglais professionnel recommandé pour les échanges avec les équipes globales. Modalités : mission jusqu'à fin d'année (renouvelable), démarrage rapide, hybride avec présence ponctuelle sur site (région Clermont-Ferrand) Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management,
Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).
Dans le cadre de la définition de sa stratégie technique IA, un grand compte recherche un Architecte IA pour cadrer les choix structurants et urbaniser l'intégration des solutions d'intelligence artificielle dans son système d'information. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture cible des solutions IA : choix des modèles (propriétaires, open-weight, hébergement), patterns d'intégration (RAG, agents, fine-tuning), urbanisation dans le SI existant ▪ L'élaboration des schémas d'intégration et d'urbanisation ▪ Les arbitrages entre performance, coût, sécurité et réversibilité ▪ La définition des standards et patterns réutilisables pour les équipes de développement ▪ L'évaluation des solutions du marché et des nouveaux modèles (build vs buy) ▪ Le cadrage des exigences non fonctionnelles : scalabilité, traçabilité, souveraineté des données ▪ L'accompagnement des équipes projet dans la déclinaison des choix d'architecture ▪ La rédaction des dossiers d'architecture et la présentation en comité
Télétravail : 1 jour/semaine Bien que faisant partie intégrante de l'équipe Architecture de la Direction des Infrastructures et de la Production, le consultant sera détaché auprès des équipes de la Digital Factory du groupe et contribuera aux activités : o Accompagnement des équipes de la Digital Factory afin d'identifier, qualifier et répondre aux besoins d'infrastructures des projets ou évolutions fonctionnelles o Etude de faisabilité technique, cadrages et restitutions techniques et budgétaires o Définition des best practices d'architecture en garantissant la conformité aux politiques internes, aux exigences réglementaires et aux cadres de sécurité o Documentations techniques (DAT, HLD…) o Support et accompagnement aux équipes d'exploitation et de développement dans les phases projets o Veille technologique Cette notion de détachement auprès de notre Digital Factory a pour objectif de catégoriser les demandes exprimées en vue de les adresser soit via un processus accéléré ou via le processus de traitement en mode projet Description Il définit l'architecture technique de tout ou partie du système d'information. Il garantit la cohérence et de la pérennité de l'ensemble des moyens informatiques, en exploitant au mieux les possibilités de l'art, dans le cadre du plan d'urbanisme de l'entreprise. Compétences Windows : Maitrise Linux (RedHat, Suse) : Maitrise Cloud Privé Virtualisation (VMWare, LPAR) : Expert Load Balancing (Application Delivery Controller) : Maitrise Content Delivery Network (Cache, Sécurité, Bot Management) : Connaissance Sécurité & Firewall (WAF, Antivirus, EDR) : Connaissance Cloud Provider Azure : Maitrise Gestion de sources & CI/CD (Gitlab) : Connaissance Production documentaire (Confluence, Office) : Expert Gestion de Projet (Jira) : Maitrise Conteneurisation (Docker) : Connaissance Compétences clés Obligatoire Cloud Provider Microsoft Azure- Operating System : AIX, Redhat, Windows, Suse Important Cloud Provider Google GCP- Load balancing: BigIP F5
Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Business Analyst Senior spécialisé(e) en Data pour intervenir au sein d'une équipe IT Data Management & BI couvrant notamment les métiers Financing et Risk. Vous participerez aux projets, à la maintenance évolutive et au suivi de la production sur le périmètre Data Financing & Risk. Vous jouerez un rôle d'interface entre les équipes métiers et IT, depuis le recueil et l'analyse des besoins jusqu'à la recette, la présentation des livrables et l'accompagnement au changement. La mission nécessite une forte autonomie, une capacité à être moteur sur ses sujets et une bonne compréhension des problématiques de gestion de données dans un système d'information complexe. Ce que vous ferez : Animer les échanges et ateliers avec les équipes métiers afin de recueillir, analyser et formaliser leurs besoins. Rédiger les spécifications fonctionnelles et assurer leur bonne compréhension par les équipes techniques. Participer à la modélisation des données. Contribuer à la conception de reportings et des back-ends associés. Préparer et exécuter les plans de tests et campagnes de recette. Présenter les livrables aux utilisateurs et accompagner leur validation. Rédiger des synthèses et les supports nécessaires au suivi des sujets. Participer à la conduite du changement auprès des utilisateurs. Suivre la qualité de la production et contribuer à l'analyse et au traitement des anomalies. Intervenir dans un fonctionnement Agile/Scrum en coordination avec les équipes métiers et IT. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur de problématiques Data à forte valeur métier, en interaction étroite avec les équipes Financing, Risk et IT.
GBH est un groupe familial de distribution et de services multi-secteurs (automobile, grande distribution, industrie, services) présent aux Antilles-Guyane, dans l'océan Indien, en Amérique latine et en Afrique, qui vient d'acquérir ICM Wellness (Keepcool, Neoness). Le groupe crée un pôle Data & IA à Paris pour porter ses ambitions data et IA à l'échelle de tous ses métiers. Le point de départ n'est pas une page blanche : le groupe dispose d'un socle data solide et d'une équipe en place en Martinique (mix internes/prestataires), et sur l'IA de nombreux POCs et des déploiements à l'échelle sont en cours. Le premier mandat du Head est de structurer : recruter ses N-1 à Paris (plateforme, produits data, data science & IA) avant d'étoffer le reste de l'équipe, intégrer dans son périmètre les ressources de Martinique dont il recomposera le rôle et le niveau au fil de l'eau, et transformer les déploiements en cours en un portefeuille de produits data et IA industrialisé à l'échelle du groupe. Le Head of Data & IA sera directement rattaché au DSI et membre du CODIR de la DSI. Les missions Vision et stratégie Définir la stratégie Data & IA du groupe, la faire valider et la porter auprès de la DSI et des filiales. Evaluer et faire évoluer la plateforme Data (déjà dans tes technos avancés (Snowflake, DBT, Power BI ...) pour répondre aux attentes de demain. Intégrer au mieux l'IA pour augmenter la capacité de Delivery et accélérer le time to market. Prioriser un portefeuille de produits data et de cas d'usage IA par la valeur (pricing, prévision, stocks, churn et rétention d'abonnés wellness, agents métiers). Assurer le MCO de l'environnement Data utilisé par plusieurs milliers d'utilisateurs Structuration de l'équipe Construire une équipe évolutive pour répondre aux enjeux Recruter ses N-1 à Paris, puis étoffer une équipe cible de 10 à 14 personnes en envisagée en trois pôles (Data & AI Platform ; Analytics & Data Products ; Data Science & IA appliquée), conçue « AI-native » : compacte, senior, dont la réalisation est accélérée par l'IA. Encadrer des ressources multi-sites (Paris, Martinique) et piloter le mix internes/prestataires. Delivery Capitaliser à concevoir et délivrer rapidement des solutions adaptables aux différents métiers, différents territoires et différents utilisateurs du Groupe Industrialiser en logique produits data : produits certifiés, self-service pour les métiers, y compris via agents conversationnels. Socle et gouvernance Arbitrer les évolutions de plateforme (data et agents IA sur un socle unique), porter la gouvernance des données et la conformité (RGPD, IA Act) en lien avec les fonctions groupe. Contribuer au Codir DSI en portant la voix du pôle Data & IA dans les arbitrages de la DSI Groupe, en articulation avec les pôles Infrastructure & Plateformes, Cybersécurité, Opérations & Services, Software Engineering. La frontière avec ce dernier étant claire : le pôle Développement construit les applications métiers et outille l'ingénierie ; le pôle Data & IA opère le socle de données et les agents exposés aux métiers.
Raison d'être du poste : Le Data Integration Engineer intervient en renfort de l'équipe technique pour construire et faire évoluer les flux d'intégration et de diffusion de données de la data platform, dans le cadre de la roadmap V3 pilotée par le Head of Data. Il conçoit et développe les pipelines ETL/ELT ainsi que les API et connecteurs permettant à la plateforme d'exposer et de diffuser les données vers les outils consommateurs de l'écosystème. Il intervient sous la double supervision du volet transformation data (priorités métier) et du volet chef de projet roadmap technique (priorités d'architecture et de delivery). Finalités et Résultats Attendus : 1. Développement des flux d'intégration de données Concevoir, développer et maintenir les pipelines ETL/ELT sur Azure Synapse (et outils associés : Data Factory, éventuellement Fabric/Databricks), en garantissant la fiabilité, la performance et la traçabilité des flux entre systèmes sources et data platform. 2. Développement d'API et de connecteurs Développer des API et connecteurs permettant à la data platform d'exposer et d'envoyer des données vers les autres outils de l'écosystème (BI, applicatifs métier, outils tiers), en respectant les standards d'architecture définis avec le Head of Data. 3. Contribution à la roadmap V3 de la data platform Participer à la mise en œuvre des chantiers techniques de la roadmap V3 (évolution d'architecture, industrialisation des flux, migration ou ajout de briques technologiques), en lien avec le chef de projet roadmap technique. 4. Qualité, fiabilité et documentation Mettre en place des contrôles de qualité et de cohérence sur les flux développés, documenter les logiques de transformation et les spécifications techniques, et contribuer aux bonnes pratiques de développement (Git, CI/CD). 5. Collaboration avec les équipes data et métier Travailler en lien avec les data ingénieurs et les équipes data pour comprendre les besoins d'intégration, remonter les contraintes techniques, et challenger les solutions proposées. Les conditions 📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste technique et polyvalent au sein d'une équipe Data, pour un profil qui souhaite travailler à la croisée du développement, de l'intégration et de la Data Platform.
