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Étude de refonte du backbone data & modernisation des plateformes décisionnelles 🏢 Contexte Dans un environnement data à forte volumétrie, comparable à des secteurs comme les télécoms, banques, assurance ou l’e-commerce, notre Client souhaite engager une réflexion stratégique sur l’évolution de son architecture data . L’architecture actuelle, conçue en 2018, repose sur des technologies éprouvées mais nécessite aujourd’hui une évolution pour répondre aux enjeux de performance, de scalabilité et de nouveaux usages . 🏗️ Stack technique actuelle ETL : IBM InfoSphere DataStage Base de données : Oracle Exadata Restitution : IBM Cognos Analytics + applications .NET Architecture globale : mise en place en 2018 🎯 Enjeux business Définir une trajectoire d’évolution du backbone data Structurer une roadmap de transformation autour de l’évolution des outils ETL Accompagner le développement de nouveaux usages data (API, microservices, etc.) Moderniser l’écosystème décisionnel et analytique 🎯 Objectifs de la mission Piloter et réaliser, en autonomie, une étude d’architecture complète sur une durée inférieure à 3 mois, visant à : Diagnostiquer les limites de l’architecture actuelle et identifier les besoins de performance Concevoir une architecture cible moderne, scalable et performante Définir une stratégie de transformation technologique Identifier et structurer les nouveaux usages autour de la donnée (API, microservices…) Élaborer une roadmap de transformation avec estimation des impacts (coûts, risques, organisation) 📦 Livrables attendus Diagnostic technique Audit complet de l’architecture existante, identification des limites, des forces et des axes d’amélioration Cahier des charges cible Recommandations argumentées, définition de l’architecture cible et des choix technologiques Roadmap de transformation Planning de transformation, estimation budgétaire et analyse des risques Présentation exécutive Synthèse stratégique et recommandations à destination de la direction 📌 Livrables détaillés Cartographie applicative et technique actualisée Analyse comparative des solutions alternatives ETL Architecture cible (logique et physique) documentée Estimation budgétaire et planning de transformation Matrice des risques et plans de mitigation

emagine recherche pour un de ses clients un Data Product Owner . Vos missions : Contribuer à la définition de la vision produit Décliner cette vision en roadmap priorisée et alignée avec les enjeux business. Pilotage de la performance produit. Gestion des stakeholders. Amélioration continue et cadre Data. Participer aux rituels agiles (refinement, sprint planning, review, rétro). Favoriser une culture produit orientée valeur et impact. Votre profil: Expérience confirmée (minimum 5 ans) en tant que Product Owner. Anglais courant Connaissance de Tableau software. Environnement data, BI ou intelligence artificielle, idéalement en contexte agile. Bonne compréhension des enjeux data en environnement complexe : modélisation, qualité des données (accuracy, completeness, etc.), usages et valorisation. Maîtrise des méthodologies agiles, notamment SCRUM. Certification de Product Owner Détails supplémentaires: Ce poste offre l'opportunité de travailler dans un environnement dynamique, orienté données, convenant aux candidats passionnés par la gestion de produit en contexte agile.

Pour cette mission, vous serez rattaché(e) à une équipe IT engagée et opérationnelle. Quel sera votre quotidien ? En tant qu’acteur/actrice clé de l’équipe, vous serez amené(e) à : • Assurer l’administration et la maintenance des infrastructures systèmes et réseaux afin de garantir leur disponibilité, leur performance et leur sécurité. • Administrer les environnements Windows , Active Directory et les infrastructures de virtualisation. • Gérer et optimiser les plateformes de virtualisation VMWare (expertise indispensable) ainsi que HyperV . • Intervenir sur les équipements réseau et sécurité, notamment Fortinet (firewalls, règles, VPN). • Participer aux tâches d’administration courantes : serveurs, réseaux, supervision, support N2/N3. • Documenter les procédures et contribuer à l’amélioration continue de l’infrastructure. Stack Technique : • Systèmes : Windows • Annuaire : Active Directory • Virtualisation : VMWare , HyperV • Réseau & Sécurité : Fortinet • Environnements serveurs et réseaux Informations complémentaires : • Localisation : Bayonne • Environnement structuré • Une expérience dans le secteur de la santé serait un vrai plus • Format : Pré-embauche (prestation de 3-6 mois, puis CDI direct chez le client)

Bonjour à tous 😀 Nous recherchons un(e) 📌 Contexte Dans le cadre de sa transformation Data, notre client souhaite renforcer la maturité de sa DSI en matière de gouvernance des données et se positionner comme référent Data pour l’ensemble de ses filiales. La démarche s’inscrit en deux grandes phases : → Acculturation & structuration → Outillage & industrialisation 🎯 Missions : 🔹 Phase 1 : Acculturation & structuration Sensibiliser les équipes métiers et IT aux enjeux Data Animer des ateliers (Data Governance, MDM, référentiels) Réaliser un audit de maturité Data Définir les bonnes pratiques de gouvernance Mettre en place les rôles clés (Data Owner, Data Steward) Construire un parcours d’acculturation et d’adoption Data Accompagner la transformation de la DSI en référent Data Groupe 🔹 Phase 2 : Outillage & industrialisation : Déployer un Data Catalogue (DataGalaxy) Structurer les référentiels et le MDM Mettre en place une plateforme de knowledge sharing Définir et implémenter les processus de gouvernance (qualité, documentation, lineage) Animer la gouvernance Data dans la durée ⚙️ Environnement technique : Microsoft Fabric · Databricks · Architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) Talend · Pimcore (MDM) · DataGalaxy · SharePoint 💡 En résumé 👉 Profil hybride stratégique + opérationnel , capable de : Structurer une gouvernance Data from scratch Acculturer et embarquer les équipes Déployer les outils (notamment DataGalaxy) et industrialiser les pratiques

POSTE: SCRUM MASTER DATA SENIOR Objectifs de la mission : · Uniformiser les pratiques Agile sur l’ensemble du périmètre · Stabiliser et sécuriser les cycles de sprint · Améliorer la qualité du backlog et des User Stories · Structurer les processus de production, d’arbitrage et de communication · Mettre en place un pilotage clair : capacité, consommés, KPIs, roadmap · Assurer la synchronisation et la gestion des dépendances inter squads Périmètre d’intervention · Animation des rituels : daily, refinements, poker plannings, sprint plannings, reviews, rétros · Vision prévisionnelle de la capacité et du backlog sur les prochains sprints · Construction d’une roadmap consolidée · Amélioration de la qualité des US : découpage, prérequis, critères d’acceptation · Mise en place / harmonisation de la Definition of Ready et Definition of Done · Alignement des pratiques entre les équipes · Production des release notes et mise en place des KPIs de delivery · Standardisation des checklists de livraison / reprise de données (UAT, OAT, PRD) · Analyse de charge, détection d’anomalies, gestion proactive des risques · Mise en place d’un reporting clair et régulier vers la Data Factory Livrables types attendus · Cadre Agile documenté et harmonisé · Processus formalisés (production, arbitrage, communication) · Roadmap + capacité prévisionnelle · Tableau de bord CAF / consos / KPIs · Release notes pour chaque MEP · Synthèse et présentation aux responsables Data Profil recherché : · 8+ ans d’expérience en Scrum Mastery dans des contextes complexes et exigeants · Expertise en delivery Data · Solide expérience en coordination multi‑prestataires · Forte capacité de structuration, formalisation et communication · Leadership non hiérarchique, autonomie, rigueur, assertivité · Culture du delivery prévisible et du continuous improvement · Bonne connaissance de Jira & Azure DevOps

Développeur web / data H/F – CDD – Pantin – Développement, Data, SQL La division IT de notre bureau Paris recherche pour son client, un organisme, un Développeur web / data (H/F) à Paris. Rattaché au responsable du département études et développement de la DSI, vous prenez en charge l’analyse, le traitement et la valorisation des données dans le cadre des missions qui vous sont confiées. Vous participez à la conception, au développement et à l’optimisation des applications nécessaires afin d’assurer la fiabilité et la performance des flux de données. VOS MISSIONS Vous serez en charge des missions suivantes : Collecter, nettoyer et structurer des données issues de sources variées (bases de données, API, fichiers externes). Réaliser des analyses pour répondre aux besoins métiers et formuler des recommandations basées sur les données. Concevoir des rapports et dashboards interactifs à l’aide d’outils de Business Intelligence. Gérer, maintenir et optimiser des bases de données

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Data Architect | AWS / Snowflake | Toulouse | Freelance Nous recherchons un Data Architect expérimenté pour intervenir sur des sujets d’architecture, de migration et de structuration de plateformes data dans un environnement international. Informations mission • Localisation : Toulouse - 2 jours de TT • Contrat : Freelance • Démarrage : ASAP • Durée : Mission longue • TJM : Selon expérience • Expérience : 10 à 15 ans minimum • Anglais courant requis Votre rôle • Concevoir et faire évoluer l’architecture data globale • Définir les flux d’ingestion, de transformation et de stockage • Structurer les modèles de données et les usages analytiques • Accompagner les projets de migration (legacy vers cloud) • Garantir la performance, la sécurité et la gouvernance des données • Challenger les choix techniques et améliorer l’existant Environnement technique • AWS (S3, Lambda, RDS, Redshift…) • Snowflake • SQL / modélisation de données • Python • Stack BI (Power BI, SQL Server, SSIS, SSAS…) Profil recherché • Forte expérience en architecture data et transformation cloud • Maîtrise des environnements AWS et Snowflake • Capacité à intervenir sur des sujets complexes et structurants • Vision globale data (flux, modélisation, gouvernance) • À l’aise dans des environnements internationaux Merci de me faire parvenir votre CV à

Nous recherchons un(e) data Engineer GCP capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : prw1pbyy5v

Contexte de la mission Le projet est réalisé pour le compte d’un client resté anonyme, permettant de préserver la confidentialité de ses activités et de ses données stratégiques. La mission s’inscrit dans un environnement où l’analyse précise des données joue un rôle clé pour orienter la prise de décision et optimiser les processus internes. Le candidat doit disposer d’une expérience professionnelle comprise entre 2 et 5 ans, ce qui garantit une maîtrise suffisante des techniques d’analyse tout en étant capable de s’adapter rapidement aux spécificités du projet. Objectifs et livrables Collecte de données : Recueillir des données provenant de diverses sources, telles que bases de données internes, fichiers Excel, API tierces ou autres systèmes d’information. Assurer la qualité et l’intégrité des données dès la phase de collecte pour faciliter leur utilisation ultérieure. Visualisation et analyse : Développer des tableaux de bord interactifs et des visualisations dynamiques à l’aide d’outils comme Power BI, Tableau ou QlikView. Effectuer des analyses exploratoires pour détecter des tendances, anomalies ou opportunités spécifiques, conformément aux enjeux fixés par l’entreprise. Extraction et structuration des données : Mettre en œuvre des techniques avancées de traitement de données pour extraire des informations pertinentes. Organiser ces données sous des formats structurés, tels que des bases de données relationnelles ou des modèles multidimensionnels, en utilisant des langages comme SQL ou Python. Construction de modèles et rapports : Développer des modèles analytiques robustes, notamment des modèles prédictifs ou descriptifs, adaptés aux besoins métiers. Produire des rapports standardisés et des outils autonomes destinés à une communauté d’utilisateurs élargie, facilitant la prise de décision collective. Ce projet exige une communication fluide avec les parties prenantes, une capacité à documenter clairement le processus de traitement des données, ainsi qu’une vigilance constante pour garantir la pertinence et la qualité des livrables, dans le respect des délais impartis.

Dans le cadre d’un projet stratégique de migration d’une plateforme Big Data vers une architecture classique , nous recherchons un expert technique senior capable de piloter et réaliser une migration from scratch. 📍 Localisation : Île-de-France 📅 Démarrage : ASAP 🎯 Vos missions : • Concevoir et mettre en place une nouvelle plateforme data (from scratch) • Installer, configurer et administrer les infrastructures (serveurs, bases de données, middlewares) • Mettre en place une architecture haute disponibilité (actif/passif, actif/actif) • Installer et configurer ETL DataStage et ses composants • Gérer les middlewares (MQSeries, CFT, Autosys…) • Assurer le monitoring (Dynatrace, Elastic, BAM…) • Automatiser les déploiements (Ansible, Jenkins, Git) • Mettre en place les standards sécurité (certificats, chiffrement des flux, conformité) • Documenter, former et accompagner les équipes support (N2/N3) • Participer au support de production et à l’amélioration continue 🛠 Environnement technique : • ETL : DataStage / DataStage TX • Middleware : MQSeries, CFT, Autosys • Infra : Linux, Windows, Kubernetes • Bases de données : Oracle / Exadata • Monitoring : Dynatrace, ElasticSearch • DevOps : Ansible, Jenkins, Git • Réseau & sécurité : Load balancer, DNS, WAF, certificats ✅ Profil recherché : • Expert technique confirmé en infrastructure/data/middleware • Expérience en migration de plateformes complexes • Maîtrise des architectures haute disponibilité • Forte autonomie et capacité à intervenir de bout en bout • Bonne compréhension des enjeux sécurité et performance. • Capacité à interagir avec des équipes techniques et métiers

Fed IT, cabinet entièrement dédié aux recrutements spécialisés sur les métiers de l'informatique (Infra, Data, Développement, MOA, MOE, Management), recherche pour un de ses clients spécialisé dans le secteur de l'assurance retraite, un ou une : Chef de Projet Assurance Retraite & Data (H/F). Le poste est à pourvoir dans le cadre d'un CDI chez le client final. Au sein d'une DSI de 4 personnes, vous aurez la charge des projets des projets métiers de la structure, mais aussi des projets data et du reporting. Vous devrez fluidifier la relation entre la DSI et les métiers, de coordonner les projets, et répondre aux besoins des utilisateurs. A ce titre, vos principales missions seront : - Recueillir et formaliser les besoins des utilisateurs (Services Gestion, Analyse, Marketing, Communication, …) ; - Participer à la rédaction des cahiers des charges et des spécifications fonctionnelles & techniques ; - Etudier la faisabilité économique et technique des projets métiers & Data ; - Coordonner les parties prenantes (DSI, métiers, prestataires) ; - Suivre l'avancement des projets et assurer le reporting ; - Construire et maintenir les modèles de données ; - Développer les flux de données : extraction, transformation, chargement ; assurer la qualité des données : contrôles, corrections, cohérence, validation ; - Documenter les flux, modèles, règles et rapports sur les données ; - Créer des rapports et tableaux de bord (Power BI, Business Objects) ; - Accompagner les utilisateurs dans la conduite du changement ; - Participer à la priorisation des demandes et à la planification ; - Renforcer la qualité de service et l'efficacité opérationnelle notamment avec les projets IA ; - Assurer un support de qualité sur les solutions métiers & Data déployées…

PRÉSENTATION DE LA MISSION Dans le cadre d'un programme de transformation de la qualité des données de marché, vous rejoignez l'équipe DIR (Direction du Référentiel) . Votre rôle est de concevoir, déployer et industrialiser un cadre de contrôle rigoureux pour les actifs financiers (Futures, Yields, FX, Index, Bonds) afin de garantir la fiabilité des modèles de recherche et des décisions de trading. Type de contrat : Freelance Durée : 6 mois Localisation : Paris Environnement technique : Python (Data Stack), SQL, Bloomberg/Reuters API, LLM/IA. 2. MISSIONS ET RESPONSABILITÉS Axe 1 : Audit et Diagnostic (Phase d'Évaluation) Réaliser un audit complet des dimensions de qualité par classe d'actifs. Recenser l'existant (scripts épars, contrôles manuels) et identifier les zones de risque (gaps de couverture). Prioriser le backlog des anomalies historiques en collaboration avec les équipes Recherche et Prédiction. Axe 2 : Industrialisation de la Qualité (Mise en œuvre) Développer une bibliothèque unifiée et modulaire de contrôles (en Python) intégrable aux pipelines de données. Assurer la remédiation du stock historique : investigation des causes racines, correction des données et résolution des litiges avec les fournisseurs (Bloomberg, etc.). Mettre en place des mécanismes de prévention pour bloquer les anomalies dès l'ingestion. Axe 3 : Monitoring et Innovation Concevoir des dashboards de pilotage (KPI) pour monitorer la santé des données en temps réel. Développer un PoC basé sur les LLM pour automatiser la génération de nouveaux contrôles et faciliter l'analyse des causes racines (Root Cause Analysis). Rédiger le Playbook opérationnel (procédures de gestion d'incidents et workflows d'alerte).