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Objet : Appel d'offres pour le poste de Team Leader Data Engineering C-Logistics Nous lançons un appel d'offres dans le cadre du recrutement d'un Team Leader Data Engineering pour notre filiale C-Logistics . Ce poste clé s’inscrit dans notre démarche d’optimisation de nos processus data et d'amélioration continue des performances de notre infrastructure logistique. Mission Sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique , le Team Leader sera chargé de diriger l'équipe data engineering dédiée à C-Logistics. À ce titre, il jouera un rôle stratégique en tant que facilitateur et coach technique, tout en étant un acteur majeur de la performance de l’équipe. La mission s’appuie sur les principes Lean pour assurer l’efficacité des processus. Les responsabilités principales incluent : Optimiser les processus de delivery afin d’assurer une production de données performante et fiable ; Analyser et traiter les causes racines des problèmes rencontrés en production pour assurer une stabilité continue ; Foster l’autonomie et le développement des compétences de l’équipe ; Garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité de nos solutions data, en cohérence avec la vision produit définie par le product manager. Périmètre Les activités concernent principalement : Le traitement et la gestion des données et KPI pour les collaborateurs de la filiale C-Logistics ; Le partage de données avec d’autres filiales du groupe ; Le partage de données avec nos clients B2B, afin d’assurer une transparence et une collaboration optimale. Profil recherché Ce poste requiert une forte capacité d’analyse, un leadership affirmé et une expertise technique solide en ingénierie des données. Le candidat idéal doit maîtriser les principes Lean, avoir une expérience en gestion d’équipes techniques, et être capable d’assurer la scalabilité des solutions dans un contexte multi-parties prenantes. Modalités de réponse Les prestataires souhaitant répondre à cet appel d’offres sont invités à fournir une proposition détaillée, incluant leur méthodologie, leur expérience pertinente, ainsi que leur approche pour répondre aux enjeux mentionnés ci-dessus. Nous vous remercions de votre intérêt et attendons vos propositions avant la date limite communiquée.

Bonjour, Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA, nous recherchons un(e) data scientist de 3 à 6 ans d'expérience. Il s'agira d'intervenir sur divers sujets : contribuer à l'analyse des use cases remontés par les entités du groupe , contribuer potentiellement à des benchmarks, prendre en charge une application d'évaluation RAG , contribuer à l'évaluation de prompt (équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 9 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative). Les tâches à réaliser sont : - Analyse des cas d'usages - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - recommandation méthodologique - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique -Classification des Prompt. -Mutualiser cas d’usage - analyse des verbatim. -Tester et challenger la solution interne Contexte : Vous allez intégrer l'équipe qui centralise l'analyse des besoins ou des cas d'usage IA Gen. Il faut soit analyser la faisabilité des cas remontés , soit contribuer à des tests sur un périmètre restreint. Par ailleurs, il faut suivre l'usage d'une application d'évaluation RAG afin de répondre aux sollicitations utilisateurs. Expertises : - expert python - containerisation - CICD/MLOPS - API REST - Méthodes agiles - éventuellement groovy - LLM, NLP - VLLM, TensorRT > Python, maching learning - LLM, TGI, Aphrodite Engine, etc. Une expérience dans le domaine bancaire serait un plus

Concevoir, construire, déployer et exploiter la plateforme Data Mesh du Groupe (appelée Group Data Platform – GDP) comme un produit interne, en garantissant : Sa livraison technique Son adoption à l’échelle de l’entreprise Son excellence opérationnelle Son amélioration continue RESPONSABILITÉS CLÉSConstruction et Livraison de la Plateforme (Responsabilité principale)1. Responsabilités Concevoir et implémenter l’architecture de la plateforme Data Self-Service Définir les capacités de la plateforme (data products, pipelines, gouvernance, observabilité, accès self-service) Définir et faire respecter les standards techniques et les patterns d’architecture Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité Prendre des décisions techniques hands-on et valider les solutions 2. Livrables attendus Architecture Decision Records (ADR) Patterns d’architecture de référence et templates réutilisables Roadmap des capacités de la plateforme Standards techniques de la plateforme Architecture Cloud et Infrastructure3. Responsabilités Piloter la conception et l’exploitation d’architectures cloud et hybrides avec le Group Data Architect Coordonner avec l’équipe Group Data Delivery l’implémentation sur AWS et Microsoft Azure Piloter l’intégration des systèmes on-premise Piloter l’automatisation et l’Infrastructure as Code Garantir les exigences de sécurité et de conformité 4. Livrables attendus Blueprint d’architecture cloud (avec le Group Data Architect) Framework de sécurité et de gestion des accès Pilotage Delivery & Exécution5. Responsabilités Être responsable du cycle de vie de livraison de la plateforme Définir le backlog et le processus de priorisation Gérer les releases et les déploiements en production Suivre la performance et la fiabilité Gérer les risques et incidents techniques 6. Livrables attendus Roadmap plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et framework de priorisation Plan de release et gestion des versions Dashboards de suivi delivery Indicateurs SLA / métriques de fiabilité Déploiement & Adoption par les Domaines7. Responsabilités Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers Permettre aux équipes domaine de construire leurs data products Déployer le modèle opérationnel Data Mesh Accompagner l’onboarding et l’adoption Résoudre les problématiques d’adoption opérationnelle 8. Livrables attendus Framework et processus d’onboarding des domaines Guidelines du cycle de vie des data products Playbooks d’accompagnement des domaines Indicateurs d’adoption et d’usage Supports de formation et documentation d’onboarding Product Management (orienté usage) & Amélioration Continue9. Responsabilités Recueillir les besoins utilisateurs et exigences plateforme Définir la vision produit et la roadmap Mesurer l’usage et la création de valeur Améliorer l’expérience développeur et utilisateur 10. Livrables attendus Vision produit et proposition de valeur KPIs plateforme et métriques d’adoption Boucles de feedback utilisateur et backlog d’amélioration Roadmap d’évolution de la plateforme Documentation, Standardisation & Gouvernance11. Responsabilités Documenter les capacités et processus de la plateforme Garantir la conformité avec la gouvernance fédérée des données du Groupe 12. Livrables attendus Référentiel documentaire de la plateforme Standards techniques et guides d’implémentation Framework de gouvernance et conformité Playbooks de bonnes pratiques Communication Opérationnelle & Reporting Exécutif13. Responsabilités Communiquer sur l’avancement et l’impact de la plateforme Fournir un reporting de niveau exécutif Assurer l’alignement des parties prenantes 14. Livrables attendus Dashboard exécutif du projet Dashboards de performance plateforme Présentations en comité de pilotage Suivi des décisions, risques et incidents Promotion Interne & Évangélisation15. Responsabilités Promouvoir la valeur de la plateforme dans l’organisation Soutenir les initiatives d’adoption interne Construire une communauté plateforme 16. Livrables attendus Supports de communication interne Stratégie d’adoption et plan de déploiement Démonstrations plateforme et portfolio de cas d’usage Expérience requise Minimum 15 ans d’expérience en data platform, data engineering ou architecture Expérience prouvée dans la construction et livraison de plateformes data en production Forte expérience hands-on en delivery technique Expérience en platform engineering ou data engineering avancé Expérience en environnement grand groupe ou multi-entités Expérience pratique du Data Mesh obligatoire Compétences techniquesArchitecture & Engineering Architecture data distribuée Conception de systèmes distribués Infrastructure as Code Pratiques DevOps / DataOps / CI/CD Ingénierie performance et scalabilité Cloud & Infrastructure Expertise avancée AWS et Azure Architectures hybrides et on-premise Sécurité et gouvernance cloud Plateforme Data Data products & gestion du cycle de vie Pipelines et orchestration Gestion des métadonnées et catalogues Frameworks de gouvernance data Observabilité data Product & Delivery Approche produit appliquée aux plateformes techniques Gestion roadmap & backlog Méthodologies Agile Développement orienté valeur Soft Skills critiques Leadership technique et opérationnel fort Orientation exécution et delivery Capacité à intervenir de manière hands-on dans des environnements complexes Excellente communication transverse Sens fort de la responsabilité Esprit analytique et pragmatique Capacité d’influence sans autorité hiérarchique directe Vision stratégique avec focus opérationnel Gestion des parties prenantes au niveau exécutif et opérationnel Anglais courant obligatoire (écrit et oral) Indicateurs de succès Plateforme livrée et opérationnelle en production Adoption par les domaines métiers Nombre et qualité des data products déployés Fiabilité et performance de la plateforme Satisfaction et usage des utilisateurs Réduction du time-to-market des cas d’usage data

Data Architect Databricks Nantes Compétences Techniques •Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles (ex : SQL, NoSQL, …). •Compétence en modélisation de données et en conception de schémas. •Connaissances des pratiques d’architecture solution •Expertise dans des outils et technologies Big Data (Databricks). •Connaissance des environnements cloud (ex : Azure…). Prestation de Data Architect •Il définit l’architecture Data pour son périmètre, en fonction des besoins métier, en tenant compte de l’architecture du SI, des règles de gouvernance Data et plus globalement des standards et des communs définis au niveau de son organisation. •Sur la partie Data, il définit les normes et standards en matière de disponibilité, d’intégrité, de confidentialité et de traçabilité dans l'objectif de maximiser la valeur que l’organisation tire de ces données. •C’est lui qui pilote la mise en oeuvre des principes d’architecture Data dans le SI et garantit sa conformité, sa performance, sa pérennité, son adéquation aux besoins métier ainsi que l’optimisation du cycle de vie de la donnée. •Le Data Architect préconise et valide les principes de modélisation des données pour qu’ils soient adaptés aux usages de façon durable. •Il organise la gestion des référentiels Data et facilite leur maintenance. Tâches : •Contribue à l’élaboration de la stratégie Data de la donnée alignée avec la stratégie business et en cohérence avec la roadmap de l’Architecte d’entreprise. •Contribue aux choix technologiques qui portent le cycle de vie de la donnée. •Assure une veille technologique active sur les solutions innovantes et particulièrement en matière de Data et d’IA. •Définit les règles, normes et standards en matière de stockage et de traitement de la donnée. •Coordonne les travaux d’architecture Data et en assure la gouvernance. •Assure la cohérence du modèle Data tout au long du cycle de vie des projets. •Répond aux exigences réglementaires liées à la Data. Compétences Techniques •Maîtrise des bases de données relationnelles et non relationnelles (ex : SQL, NoSQL, …). •Compétence en modélisation de données et en conception de schémas. •Connaissances des pratiques d’architecture solution •Expertise dans des outils et technologies Big Data (Databricks). •Connaissance des environnements cloud (ex : Azure…).

Dans le cadre des missions de l'équipe Log Analytics, nous souhaitons une prestation d'expertise technique de RUN et de Build sur les produits Kafka et de la stack Elastic (Data Architecture + OPS + Data Engineering + notions Data Analyse). Les missions sont : - Intégration dans une équipe d'experts techniques pour maintenir en conditions opérationnelles des plateformes de données très ambitieuses - Participation aux évolutions des plateformes, des services rendus, améliorer la fiabilité et les performances des clusters mis en place (setup, configuration, optimisation, troubleshooting) - Accompagnement nos clients dans leurs usages, les guider dans les meilleurs usages des produits - Force de proposition pour automatiser, industrialiser et rendre plus efficientes nos implémentations et nos interactions clients - Prise en charge le monitoring de nos plateformes afin de permettre et garantir le respect de nos SLAs - Prise en charge le RUN niveau 1/2/3 de nos platformes

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer AWS pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur AWS. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, modernisation vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec des services tels que AWS Glue, Athena, Redshift, S3 et Kinesis. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’AWS. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Donnez une nouvelle dimension à votre carrière avec Esmoz 🚀 Rejoindre Esmoz, c’est intégrer une aventure entrepreneuriale ambitieuse au cœur de la Data & de l’Intelligence Artificielle. Nous vous proposons aujourd’hui un poste de Business Manager Data & IA pour accompagner notre forte croissance et construire, ensemble, le cabinet de conseil Data & IA de référence en France. Le poste est à pourvoir en CDI, dans notre agence située à Levallois-Perret. Vos missions principales 💼 En tant que Business Manager Data & IA, vous serez directement accompagné(e) par Jules, Directeur associé - Performance & Opérations, et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Recrutement et les autres Business Unit. Votre rôle s’articule autour de 3 grandes responsabilités : 🔹 Développement commercial & relation client Identifier, qualifier et développer des opportunités commerciales auprès de prospects et clients stratégiques Comprendre les enjeux Data & IA des entreprises afin de proposer des offres à forte valeur ajoutée Piloter l’ensemble du cycle de vente : prospection, avant-vente, négociation et signature des contrats Construire et fidéliser un portefeuille clients durable 🔹 Recrutement & management de votre équipe Recruter et constituer votre équipe de consultants Data & IA Accompagner et assurer le bon suivi de vos collaborateurs en mission Incarner et diffuser la culture Esmoz au quotidien 🔹 Pilotage de votre centre de profit Être responsable de la gestion et de l’optimisation de votre P&L Suivre la performance financière de votre périmètre Contribuer activement aux décisions stratégiques de croissance du cabinet

Expert Senior Google Workspace, Data & IA Contexte de la mission : Dans le cadre d’un programme de transformation digitale, nous recherchons un Expert Senior Google Workspace, Data & IA capable d'assurer l'interface entre l'expertise technique et les enjeux métiers sur l'ensemble de l'écosystème Google Workspace et ses extensions Data & IA . Le profil recherché est un consultant hybride à forte valeur ajoutée , capable d’administrer l’environnement collaboratif, d’analyser la donnée d’usage (BigQuery / Looker), de développer des solutions d’automatisation (AppSheet) et de porter la vision fonctionnelle (RSE, Adoption, IA) auprès des directions métiers. Description des missions : Volet Data & Analytics (Expertise Looker & BigQuery) Business Intelligence (Looker) Conception et maintenance de modèles LookML complexes Élaboration de dashboards de pilotage stratégique afin de mesurer l’adoption des outils et la performance des processus métiers Data Analysis (BigQuery) Exploitation avancée des données (logs d’audit Google Workspace, données métiers) via requêtage SQL optimisé Structuration des tables et gestion des coûts de stockage et de calcul Pilotage RSE & Usages Définition et mise en place d’indicateurs de suivi sur l’infobésité et l’hyperconnexion Contribution aux démarches de Qualité de Vie au Travail (QVT) et de sobriété numérique Volet IA Générative (Gemini) & Innovation Centre d’Expertise IA Contribution à la structuration du centre d’expertise IA Rôle de référent technique et fonctionnel sur la solution Gemini Acculturation & Animation Animation d’une communauté d’ambassadeurs IA Organisation de webinars , rédaction de guides de bonnes pratiques et identification de cas d’usage à forte valeur ajoutée Intégration Métier Déploiement de solutions IA opérationnelles : assistance rédactionnelle synthèse documentaire assistants virtuels adaptés aux besoins métiers Volet Google Workspace : Technique & Fonctionnel Expertise Admin & Sécurité Administration avancée de la console Google Workspace Audit et optimisation des configurations de sécurité (DLP, Context-Aware Access) en collaboration avec les équipes cybersécurité Automatisation des Processus Développement d’applications métiers via AppSheet (Low-code) Développement de Google Apps Script pour automatiser les tâches manuelles et remplacer des fichiers Excel complexes Transition Office vers Google Accompagnement technique et méthodologique pour la migration des outils Microsoft (Excel / VBA) vers l’écosystème Google (Sheets / Apps Script / BigQuery) Posture AMOA / PO Assistance au Product Owner dans : la définition de la roadmap produit la rédaction de User Stories la conduite du changement

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data AWS pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données cloud natives sur Amazon Web Services. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures en intégrant des services et technologies AWS tels que S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Kinesis ou des approches lakehouse lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data sur AWS.

Contexte de la mission Dans le cadre de la prestation de Conception-Développement sur le périmètre des actifs réels, notre objectif est de garantir la performance, la fiabilité et l'évolution continue des applications concernées. La mission inclut plusieurs volets essentiels afin d'assurer une gestion optimale des actifs réels et de leurs flux associés. Les différentes missions confiées sont : Participation aux développements conformément à la roadmap applicative Maintenance corrective et évolutive des applications et des flux entrants/sortants Support aux utilisateurs intervenant sur ce périmètre Fiabilisation technique des systèmes et processus Objectifs et livrables Les tâches et livrables à réaliser dans le cadre de cette mission comprennent : Analyse des demandes utilisateur et évaluation de leurs impacts techniques et fonctionnels Développement des évolutions et corrections nécessaires Conduite de tests unitaires pour valider les changements réalisés Support technique durant les phases d'homologation, en assurant la disponibilité et la cohérence des solutions Réalisation de diagnostics en cas d'incidents en production et mise en œuvre d'actions correctives adaptées Support aux utilisateurs pour le bon fonctionnement des applications et des flux Gestion des mises en production en respectant les processus et calendriers établis

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Contexte Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne pour un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de renforcer une équipe produit data. La plateforme permet de centraliser l’ensemble du parcours data des utilisateurs : découverte de données, data quality, data governance, transformation de données, monitoring de pipelines et BI. Elle sera progressivement déployée auprès de plusieurs milliers d’utilisateurs dans un environnement international. Le consultant interviendra sur la conception et l’évolution des pipelines de données ainsi que sur l’optimisation de la qualité et de la performance des flux. Missions Développement et maintenance de pipelines de données en Python et Scala Conception et évolution d’une architecture data scalable et modulaire Gestion et optimisation des flux de données Mise en place de processus de data quality et validation des données Optimisation des performances des ingestions de données Participation aux rituels agiles et aux revues de code Documentation des choix techniques et de l’architecture Environnement technique Python Scala / Spark Cloud : AWS et Azure AWS : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Streaming : Kafka, Kinesis, EventHub, EventGrid API REST Git CI/CD Big Data Architecture Connaissance de Langchain ou Langgraph appréciée.

Le Service Delivery Manager intervient au sein d’une direction informatique en charge des infrastructures, de la production et de la supervision des systèmes d’information. Dans un contexte de transformation numérique et d’intégration d’équipes techniques issues de différentes entités, le poste vise à garantir la qualité, la continuité et la performance des services IT fournis aux métiers. Le Service Delivery Manager joue un rôle central dans la coordination entre les équipes métiers, les équipes techniques et la gouvernance des projets. Il veille à l’alignement des services informatiques avec les besoins opérationnels et s’assure du respect des engagements de service. Dans ce cadre, ses principales responsabilités sont : Garantir le respect des engagements opérationnels (OLA) et veiller au respect des engagements de service (SLA) . Participer à la gestion des incidents majeurs et des crises informatiques . Organiser et piloter les retours d’expérience (REX) suite aux incidents majeurs et assurer le suivi des plans d’actions. Assurer la gestion des problèmes selon les bonnes pratiques ITIL , afin d’identifier les causes racines et réduire la récurrence des incidents. Assurer le suivi des indicateurs de performance et produire les reportings associés. Représenter l’équipe dans les instances de pilotage de la qualité de service lorsque nécessaire. Contribuer au maintien en conditions opérationnelles du système d’information . Participer à la validation et à l’évolution du catalogue de services . Être responsable de la documentation opérationnelle relative à la gestion des incidents. Contribuer à l’ amélioration continue des processus RUN , notamment sur les processus de gestion des incidents, des problèmes et des demandes. Dans son rôle opérationnel, le Service Delivery Manager contribue également à : Définir et formaliser la convention de services de la plateforme. Garantir la qualité et la disponibilité des services IT . Maintenir un haut niveau de satisfaction des utilisateurs et des métiers . Optimiser l’utilisation des ressources techniques et organisationnelles . Favoriser une démarche d’amélioration continue basée sur les retours d’expérience et les indicateurs de performance.

Data Engineer Niort Buisness Object,Optimisation SQL, TABLEAU,DATAIKU La mission consiste à contribuer à la structuration, l’industrialisation et la valorisation de la donnée au sein d’une équipe dédiée, afin de soutenir une transformation data ambitieuse et d’améliorer de manière continue la fiabilité et la performance des traitements. Elle vise à concevoir, organiser et optimiser les flux de données, en garantissant que chaque chaîne d’alimentation et chaque modèle produit s’inscrivent dans une démarche cohérente, durable et alignée avec les besoins métiers. Le rôle repose sur la capacité à bâtir des pipelines robustes et industrialisés, à modéliser des structures de données adaptées, et à assurer une qualité irréprochable sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée. Une attention particulière est portée à la standardisation des pratiques, à la réduction de la dette technique et à la bonne intégration des données dans les outils d’analyse et de visualisation. La mission implique également de challenger les solutions existantes, d’identifier des axes d’optimisation et de proposer des architectures ou processus plus performants, notamment en matière d’automatisation et de gouvernance. Elle s’inscrit dans un objectif global d’amélioration continue : sécuriser les traitements, fiabiliser les décisions métier, fluidifier les interactions entre les équipes impliquées et transformer les contraintes opérationnelles en leviers de performance durable.

Nous recherchons un Product Owner Adtech expérimenté (5 à 8 ans d’expérience) pour accompagner un grand groupe média français dans l’évolution de ses plateformes publicitaires digitales. Le consultant interviendra sur des enjeux stratégiques de monétisation digitale , de modernisation des solutions Adtech et d’optimisation des performances publicitaires sur des environnements web, mobile, apps, OTT et TV segmentée . Responsabilités principalesProduct Management / Backlog Recueillir et challenger les besoins métiers (régie pub, data, technique, UX, juridique) Structurer et prioriser le backlog selon la valeur business Rédiger user stories, critères d’acceptation et spécifications fonctionnelles Porter une vision produit claire et orientée résultats Delivery & Coordination Agile Travailler en proximité avec les équipes tech dans un environnement Agile (Scrum / Kanban) Piloter les intégrations avec les partenaires Adtech (SSP, DSP, CMP, mesure, SDK vidéo…) Participer aux rituels Agile Garantir la qualité et la performance des mises en production Performance & Monétisation Suivre les KPIs : revenus, latence, visibilité, taux d’erreur, performance publicitaire Identifier les leviers d’optimisation display / vidéo / CTV Déployer de nouveaux formats publicitaires innovants Privacy & Conformité Assurer la conformité RGPD Veiller au respect des standards IAB (TCF, VAST, OpenRTB…) Intégrer les enjeux cookieless et gouvernance data Veille & Innovation Suivre les tendances Adtech / MarTech Proposer des solutions innovantes autour de l’IA, CTV, OTT et monétisation avancée