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Nationalité : Française obligatoire Mobilité : 2×3 jours/mois à Bourges , Le reste en IDF / Le Plessis-Robinson Langues : Anglais professionnel TJM max : 550€ Démarrage : ASAP DESCRIPTIF DE LA MISSION – Consultant Master Data SAP (Migration ECC → S/4HANA) 🎯 Informations générales Localisation : 2×3 jours par mois sur site à Bourges , le reste en Île-de-France (Le Plessis-Robinson / IDF). Démarrage : ASAP Nationalité : Française obligatoire Durée : 6 mois (renouvelables) Rythme : 3 jours sur site / 2 jours télétravail TJM max : 550 € Langue : Anglais professionnel 🧭 Contexte de la mission Dans le cadre du projet de migration du système d'information SAP , le client recherche un Consultant Master Data SAP pour accompagner la transition complète des données ECC → S/4HANA . La mission inclut toutes les activités de préparation, nettoyage, transformation et migration des données , avec un focus particulier sur : les Master Data Manufacturing (articles, BOM, gammes, objets techniques), les Business Partners , les données qualité et traçabilité , ainsi que l’utilisation intensive des outils LSMW , Mass Update et outils de Data Cleansing . Le consultant travaillera au quotidien avec les SMEs (experts métier), les équipes IT et les coordinateurs SAP pour garantir la fiabilité , la qualité et la complétude des données migrées. 🛠️ Rôle & Responsabilités 🔹 Migration ECC → S/4 Préparer, transformer et charger les données dans le cadre de la migration. Utiliser les outils de migration : LSMW , Mass Update , scripts, templates. Exécuter des reprises de données complexes. 🔹 Data Cleansing / Data Quality Utiliser CleanScene / CleanseIT pour le nettoyage des données. Identifier les incohérences, doublons, champs manquants, formats non conformes. Suivre la résolution des anomalies avec les métiers. 🔹 Gestion des Master Data Manufacturing Le consultant interviendra sur l’ensemble des objets MDM industriels, notamment : Articles / Matériaux Objets techniques Gammes Nomenclatures (BOM) Données PP / PPDS / Ordres de production Besoin indépendants Business Partners, clients, fournisseurs Données Qualité & Traçabilité 🔹 Coordination & documentation Participer à la rédaction et l’ajustement des FSD (sans en assurer la validation). Solliciter les métiers (SME) pour la validation des règles fonctionnelles. Contribuer à la préparation des phases de test (UAT) et de bascule finale . 🔹 Production de reporting technique Le consultant devra produire du reporting opérationnel pour les métiers : Power BI SQ01 / SQ02 (reports SAP) CDS Views exploitées sous Fiori SAP Analysis for Office (AFO / DAEM) 🧩 Profil recherché 🎓 Compétences indispensables Expérience concrète sur projets SAP ECC / S/4HANA . Très bonne maîtrise des outils de migration : LSMW , Mass Update , Data Cleansing (CleanScene / CleanseIT). Connaissance approfondie des Master Data Manufacturing. Aisance confirmée sur les objets PP / PPDS / PO. Expérience en création de reporting SAP (Power BI, SQ01/02, CDS Views, AFO). Habitude de travailler avec SMEs, IT, intégrateur SAP. Anglais professionnel. 🌟 Soft Skills Rigueur & précision Forte capacité d’analyse Communication transverse Capacité à challenger les règles métier Autonomie et proactivité ⭐ Compétences clés Master Data ECC / S4 – Manufacturing & Quality LSMW / Mass Update / Migration Cockpit CleanScene / CleanseIT Gammes, BOM, objets techniques PP / PPDS / PO Power BI, SQ01/SQ02, CDS Views, AFO Interaction métier / coordination SME / IT

Nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake confirmé pour intervenir au sein d’une équipe Data sur un environnement cloud moderne, fortement orienté industrialisation, performance et qualité des données. 🎯 Contexte de la mission : Vous serez en charge de maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines et architectures Data existants, dans un écosystème AWS & Snowflake à forte volumétrie. La mission inclut également la prise en main de sujets de développement et d’industrialisation en cours. ⚙️ Vos missions principales : Ingestion & Transformation Développer et maintenir des pipelines Python / PySpark (batch, transformations, industrialisation). Implémenter des processus d’ingestion Snowflake ( Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts ). Gérer le datalake, les flux d’ingestion et les orchestrations associées. Architecture & AWS Intervenir sur les services AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway… Optimiser et sécuriser les flux Data sur AWS. Assurer la résilience, les performances et la montée en charge des environnements Data. CI/CD & Infrastructure Maintenir et faire évoluer les pipelines GitLab CI , Travailler avec Docker & Pulumni pour l’industrialisation et l’infrastructure as code. Monitoring & Qualité Mettre en place ou améliorer les mécanismes de monitoring , d’observabilité et de data quality . Documenter, partager les bonnes pratiques et contribuer à l’amélioration continue.

Vous interviendrez pour un grand acteur du secteur de l’énergie, au sein d’une prestation pluridisciplinaire. Votre rôle sera de gérer, maintenir et optimiser les plateformes Big Data afin d’assurer leur performance et disponibilité. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement et les analystes de données. 4. Missions principales Gérer et maintenir les plateformes de données massives. Optimiser les performances des systèmes Big Data. Assurer la qualité et la sécurité des données. Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer les solutions de données. Surveiller et maintenir les systèmes en production. Analyser les besoins en données et proposer des solutions adaptées.

Dans ce cadre, une équipe FinOps a été mise en place afin de garantir la maîtrise des coûts Cloud , le respect des budgets et la mise en œuvre d’une gouvernance financière Cloud structurée . La mission s’inscrit au cœur de ce programme stratégique, avec la construction d’une FinOps Tower destinée à centraliser les analyses financières, le monitoring des coûts et les mécanismes d’alerting. Objectifs de la mission Assurer la maîtrise financière des environnements Cloud Azure Mettre en place une plateforme d’analyse FinOps robuste et industrialisée Détecter et prévenir les dérives budgétaires en amont Accompagner les équipes projets sur les bonnes pratiques FinOps Rôle & Responsabilités Mise en place d’ analyses FinOps sur les données de consommation Azure Conception et exploitation d’une sandbox Snowflake pour l’analyse des coûts Cloud Industrialisation des traitements en lien avec l’équipe Data Platform Intégration des données FinOps dans l’écosystème Finance / IT / Applicatif Définition et implémentation de règles d’alerting pour la détection des risques financiers Réalisation de POC pour l’intégration de solutions SaaS (Snowflake, Databricks, GitHub, PowerBI, etc.) Analyse de la consommation des ressources d’infrastructure afin d’assurer la juste utilisation des services Cloud Mise en place de contrôles automatisés FinOps (non-conformités, surconsommation, anomalies) Activités RUN FinOps Surveillance continue des coûts Cloud et gestion des alertes Support FinOps aux équipes projets Définition et suivi des plans de remédiation Gestion des réservations Cloud et identification d’opportunités d’optimisation Accompagnement des projets en phase amont (onboarding FinOps, revues d’architecture, validation budgétaire) Maintenance et enrichissement du reporting FinOps Environnement Technique Cloud : Microsoft Azure Data / FinOps : Snowflake, SQL Restitution & BI : PowerBI Data / SaaS : Databricks, GitHub Scripting / Automation : Python, PowerShell IaC : Terraform Monitoring & requêtage : KQL Livrables clés FinOps Tower opérationnelle (analyses, showback, alerting) Tableaux de bord FinOps à destination des équipes projets Règles d’alerting budgétaire automatisées POCs industrialisés et mis en production Reporting coûts et recommandations d’optimisation Profil de la mission Mission freelance longue durée Forte composante Cloud / Data / FinOps Environnement international – anglais professionnel Forte interaction avec équipes IT, Data et Finance

Data Engineer Spark/Scala Paris o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Au sein de la DSI Finance de la DSI, le poste recherché porte sur le besoin d’un Data Engineer Spark/Scala confirmé (5-6 ans d’expérience). Objectifs et livrables Objectifs Le prestataire intégrera le projet d’intégration en coordination avec le chantier assiette comptable de référence en tant que Data Engineer. Les développements sur ce chantier s’appuient sur la plateforme Datalake Finance, basée sur la distribution Hadoop HortonWorks qui collecte les données des différents systèmes de synthèse afin de répondre aux nouveaux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, calcul RWA, IFRS9, etc.…) Les tâches seront les suivantes : • la mission consistera à prendre part aux développements, au sein du datalake pour acquérir les nouvelles sources de données, les assemblées et les distribuées aux consommateurs, tout en étant garant de la pérennité et la non-régression de l’outillage déjà en place • Vous participerez à la conception et à l’implémentation de ce projet et serez amené, à ce titre, à travailler en méthode Agile avec de nombreux acteurs métiers et les équipes de maintenance Compétences techniques o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Compétences demandéesCompétences Niveau de compétence Apache Kafka Avancé Apache Hadoop Confirmé Apache Hive Avancé SCALA Confirmé Spark Confirmé

RED Global est à la recherche d’un consultant SAP Data migration pour venir rejoindre les équipes de l’un de nos clients à Paris dans le cadre de leur projet S/4HANA en cours. Compétences requises : Expérience de 6 ans minimum sur SAP Expertise sur les sujets de reprise de données/migration de données Expérience avec le cockpit de migration Expérience sur un projet S/4HANA Détails du projet : Démarrage: Janvier 2026 Durée : Mission longue – 6 mois renouvelable Charge de travail : 5 jours par semaine Lieu : Hybride – Ile-de-France - 3 jours sur site par semaine 2 jours de télétravail Langues : Français – Anglais est appréciable

Dans le cadre du renforcement des équipes Mainframe, nous recherchons 2 Développeurs COBOL orientés Data pour intervenir sur des évolutions applicatives et la maintenance du patrimoine en production. Mission longue sur site client (banque). Missions : -Analyse d’impacts suite aux demandes projets -Rédaction des spécifications techniques (accès aux données, mappings…) -Suivi ou réalisation des développements Mainframe COBOL -Tests unitaires & tests d’intégration -Livraisons en environnement de recette -Respect des normes qualité, documentation et méthodes internes

Vous interviendrez au sein de la Direction des Systèmes d’Information Interne , pour piloter l’équipe AMOA & Gouvernance SI/DATA dans un environnement multi-BUs, multi-outils et multi-process . Votre rôle : garantir la cohérence du SI Corporate et valoriser la donnée au cœur des activités métiers. ✅ Vos missions principales : 👥 Management d’équipe • Encadrer, animer et développer les compétences de l’équipe AMOA & Data • Prioriser la charge et assurer la cohérence avec la feuille de route SI interne • Favoriser la collaboration transverse entre IT et métiers 🚀 Conduite de projets & Transformation SI / Data • Accompagner les métiers dans le cadrage et la mise en œuvre des solutions SI • Piloter les projets de bout en bout (gouvernance, planification, recette, mise en prod) • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des projets Data 🧭 Urbanisation & Gouvernance de la donnée • Déployer la gouvernance des données et animer la culture Data • Gérer les référentiels internes (clients, produits, projets…) • Maintenir la cartographie du SI et la documentation fonctionnelle

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients. - Analyser, conseiller, et faire des recommandations de façon à améliorer l’efficience et l’efficacité de la solution Databricks chez ton client. - Préconisation, conception et mise en œuvre du LakeHouse Databricks - Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques - Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Databricks - Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. - Tests, validation et documentation des développements - Réalisation d’audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

DATA ENGINEER Avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Objectifs et livrables : Nous recherchons une prestation de Data Engineering avec des compétences sur Python/Pyspark/Databricks sous un environnement Azure Cloud. Le consultant Data Engineer évoluera dans un contexte agile, en mode itératif et co- constructif, en s’appuyant sur l’intelligence collective. Le prestataire Data Engineer sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production de l'architecture de données. Il devra notamment : Collecter les exigences des métiers et des utilisateurs Concevoir data modeling SQL/NoSQL Concevoir les pipelines de données Mettre en production l'architecture Assurer la maintenance et l'évolution de l'architecture Expérience réussie d’au moins 6 ans en Data Engineering. Compétences requises quotidiennement : Maîtrise des technologies suivantes : Python niveau expert - (4/4) Azure Cloud niveau avancé - (3/4) Azure functions niveau confirmé - (2/4) Compétences requises : Pyspark niveau expert - (4/4) Databricks niveau expert - (4/4)

Contexte et détails de la mission Définition du besoin La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l’expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Au sein de l’équipe Bronze, la prestation se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au coeur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constitué de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. Prestations attendues : Prestation de cette équipe 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation en data engineering En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances de data engineering • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Modalités de la prestation : Présence sur site requise en fonction des besoins de la prestation et a minima équivalente à 50% du temps de la prestation. Astreintes week-end et jours fériés : Non Matériel performant à fournir par le prestataire : Pour ce faire, les postes informatiques utilisés par le prestataire lors des prestations doivent avoir : - Un antivirus à jour et activé - Un mécanisme de chiffrement du disque activé - Un système d'exploitation à jour de ses correctifs de sécurité - Un mécanisme de verrouillage du poste activé - Un moyen de stockage sécurisé des mots de passe. Usage de la langue française : L'exécution de chaque marché spécifique nécessite l'usage principal et permanent de la langue française dans les rapports avec les parties prenantes (documents, réunions, appels téléphoniques, courriers électroniques…). Les personnes en charge de l‘exécution des prestations doivent maîtriser parfaitement le français (et toute autre langue qui serait précisée après information dans le DCE du marché spécifique concerné) dans le contexte et environnement.

Nous recrutons : Data Analyst orienté Cybersécurité & Reporting Nous recherchons un profil DATA et REPORTING spécialisé dans l’univers Cyber et IAM pour renforcer nos équipes. Missions principales : Production, suivi et automatisation des KPI/KRI Cyber & IAM Industrialisation de dashboards (Power BI / SQL / Python) Contrôles de qualité de données et fiabilisation des référentiels Définition des indicateurs et challenge des besoins métiers Collaboration transverse entre les équipes Data, Cyber et Risques Analyse de données : habilitations, logs, référentiels IAM Profil recherché : Un Data Analyst spécialisé en cybersécurité, capable de comprendre les enjeux Cyber & IAM sans être un expert applicatif IAM. Rigueur, sens de l’analyse et capacité à manipuler la donnée à grande échelle sont essentiels.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la mise en place d'une plateforme AIOPS. Les missions sont : En tant que DataOps Engineer avec expertise MLOps, les missions sont : - Deploiement et maintenance des pipelines de données scalables et résilients (batch/streaming) en utilisant Kafka, Airflow, Kubernetes. - Industrialisation du cycle de vie des modèles ML (de l’entraînement au monitoring en production) via des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.). - Automatisation de l’infrastructure et les déploiements (IaC avec Terraform/Ansible, CI/CD avec Jenkins/ArgoCD). - Garantie la qualité des données (testing, linéage, observabilité) et la performance des modèles (drift detection, monitoring). - Collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers pour aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Responsabilités Clés 1. Pipeline de Données & Orchestration - Développement et optimissation des pipelines Kafka (producteurs/consommateurs, topics ) pour le traitement en temps réel. - Orchestrer les workflows avec Apache Airflow (DAGs dynamiques, opérateurs custom Python/Kubernetes). - Automatisation le déploiement et la scalabilité des pipelines sur Kubernetes (Helm, Operators, ressources custom). - Gérer les dépendances entre pipelines (ex : déclenchement conditionnel, backfills). 2. MLOps & Industrialisation des Modèles - Packager et déployer des modèles ML. - Mettre en place des pipelines MLOps : - Entraînement (MLflow, Pipelines). - Testing (validation des données, tests de modèles avec Great Expectations). - Déploiement (, A/B testing). - Monitoring (drift des features/prédictions, logs avec ELK/Prometheus). - Optimisation des performances des modèles en production (latence, ressources GPU/CPU). 3. Infrastructure as Code (IaC) & CI/CD - Définition l’infrastructure en Terraform (modules réutilisables pour Kafka, Kubernetes, IBM Cloud). - Automatisation les déploiements avec Jenkins/ArgoCD (pipelines multi-environnements : dev/staging/prod). - Configuration les clusters Kubernetes (namespaces, RBAC, storage classes, autoscale HPA/VPA). - Sécurisation des accès (Vault pour les secrets) 4. Qualité des Données & Observabilité - Implémentation des tests automatisés : - Qualité des données (complétude, cohérence, schéma) - Validation des modèles (métriques, biais). - Monitorisation les pipelines et modèles : - Métriques techniques (latence, erreurs) et métiers (précision, recall). - Alertes proactives (ex : Dynatrace ou Grafana). 5. Collaboration & Amélioration Continue Participation aux rituels Agile (refinement, retro) et promouvoir les bonnes pratiques Data/MLOps. Control des équipes sur les outils (Airflow, Kafka) et les processus (CI/CD, testing). Assurance d´une veille technologique (ex : évolutions de Kubernetes Operators pour Kafka/ML, outils comme Metaflow). Collaboration avec les Product Owners pour prioriser les besoins métiers.

Contexte & Enjeux Projet stratégique à haute visibilité visant à construire une nouvelle Data Platform . L’infrastructure, livrée sur un modèle Kubernetes , constitue le socle du futur environnement Data. Une équipe backend est déjà en place et développe le socle applicatif en Python / Django . Objectif principal : Structurer et définir l’ architecture Data de la plateforme, dans une logique modulaire, scalable et sécurisée , et préparer l’intégration des premiers cas d’usage métiers. 🧩 Mission Le Data Architecte interviendra sur : Définir l’ architecture cible de la Data Platform après livraison de l’infrastructure ; Segmentation et ségrégation des stockages selon les typologies de données (temps réel, analytics, applicatif) ; Déploiement et orchestration des conteneurs dans l’environnement Kubernetes ; Mise en place du socle Data et des patterns de gouvernance : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data ; Accompagnement sur les choix technologiques (préférence open source) ; Co-construction avec les équipes métiers utilisant des outils no-code / low-code pour leurs besoins analytiques. 🧠 Profil recherché Architecte Data confirmé, à l’aise sur les environnements Cloud Azure et Kubernetes ; Maîtrise des architectures temps réel , data pipelines et data storage (Data Lake / Data Warehouse) ; Expérience solide sur les environnements open source : Spark, Kafka, Airflow, etc. ; Capacité à intervenir sur des sujets d’ architecture globale (data + applicatif) ; Bon sens du travail en équipe et de la co-construction dans un contexte sensible et confidentiel ; Capacité à proposer des solutions adaptées aux contraintes existantes. ⚙️ Environnement technique (indicatif) Cloud : Azure Orchestration : Kubernetes Backend : Python / Django Data : Open source – Spark, Kafka, Airflow, etc. Usages métiers : No-code / Low-code

Descriptif du poste La mission se déroulera au sein de l'équipe Analytics End to End de la Direction Data d'une institution financière. Cette équipe a pour responsabilité de construire et maintenir des outils de pilotage à disposition des équipes métiers. Nous accompagnons également l'ensemble des équipes analytics dans leurs pratiques data et BI sur les plateformes data mis à dispositions par l'équipes Analytics Platforms avec laquelle nous travaillons en étroite collaboration. La mission nécessite des compétences fonctionnelles et techniques avancées sur QlikSense pour développer pour le métier des dashboards mais aussi pour gérer les montées de version QlikSense et accompagner l'équipe Analytics Platforms.

Contexte La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction du Numérique a en effet de forts enjeux de développement des usages numériques de contenus propres ou issus des chaînes d'une grande entreprise de médias. La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils d'aide à la décision et des outils de pilotage. La Direction Data recherche une prestation en Data Analyse pour accompagner la direction de la croissance des offres (CRM, Acquisition, Social, Partenariat – Chaîne et FAI). Prestations attendues La prestation consistera à participer à : La création de nouveaux rapports automatiques Power BI qui auront pour objectif de mesurer la performance des sites/applications (prise en compte des besoins des équipes internes, détermination des sources à utiliser et création du cahier des charges pour les data ingénieurs, réalisation d'une maquette, création du dashboard, itérations mode projet). Le maintien du bon fonctionnement des dashboards existants sur Power BI. L'accompagnement et le coaching des équipes internes sur l'intégration de la data dans leur processus de décision et de priorisation (Piano Analytics, Nielsen, marqueur interne). La mesure et l'analyse des données issues de nos différents outils afin de mieux comprendre les usages (web analytics, consommation vidéos vues), en collaboration avec l'équipe études. L'accompagnement des équipes internes dans l'identification des indicateurs/KPIs nécessaires au suivi de leurs activités, et avoir une vision transverse sur l'ensemble des KPIs utilisés par les équipes produit et métier et leurs méthodes de calcul. Le partage de son expertise afin de déployer notre marqueur interne sur d'autres produits. L'identification des besoins de prérequis de tracking pour mettre en place ces analyses et les remonter aux équipes internes.