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Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. CENISIS Agency, data agency qui accompagne depuis 26 ans les grands comptes dans la gestion, la gouvernance et la valorisation de leurs données, recrute un Data Analyst Expérimenté(e) en CDI à Lille pour intégrer une équipe data e-commerce et contribuer à la valorisation des données ainsi qu'au développement de cas d'usage IA. La personne intervient sur des sujets data et BI à fort enjeu business, autour du pilotage e-commerce et de l'évolution des outils de reporting. Principales responsabilités : maintenir et faire évoluer le dashboard référent e-commerce (architecture complexe sous Power BI), gérer les évolutions (modification de tables, ajout de champs, enrichissement des contenus), assurer la fiabilité et la qualité des données des reportings, traiter des problématiques data via SQL et Python, contribuer à des projets IA (analyse, expérimentation, cas d'usage) et collaborer avec les équipes métiers e-commerce pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées.

Nous recherchons pour un de nos clients basés en IDF, un pour une mission freelance (longue visibilité) Nature des prestations à réaliser et livrables attendusParticiper aux opérations d'alimentation et d'extraction de l'entrepôt de données en lien avec les équipes informatiques. Prise en charge des EDB métiers (étude, proposition de solution, recette et déploiement, accompagnement des équipes opérationnelles). Participer à l'offre de service actuelle en production (alimentation et mise à jour de rapports Power BI). Être force de proposition et participer aux actions en lien avec les différents chantiers. Participer aux diverses instances de pilotage et de suivi métier.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

La mission consiste à intervenir sur un projet stratégique de gestion des risques climatiques et physiques, visant à ingérer, agréger, traiter et exposer des données issues de sources multiples afin d'alimenter des reportings métiers liés à la surveillance du risque de crédit. Le consultant participera à la conception, au développement et à l'intégration de solutions Data reposant sur Python, Spark et Google Cloud Platform (GCP), notamment BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs et GCS. Il contribuera également à l'industrialisation et au maintien en conditions opérationnelles des traitements, à la qualité et à la sécurité des données, ainsi qu'aux activités DevOps et d'automatisation à travers XLD, Terraform et Jenkins.

La mission consiste à : - Interface entre les métiers et les équipes data - Accompagner le métier dans la structuration de son besoin décisionnel - Rédiger les besoins en user stories et maintenir la backlog en lien avec l'équipe produit - Coordination du delivery jusqu'à la mise en production (build et run) - Faciliter les développements avec l'équipe data - Réaliser des analyses et études métier Compétences demandées : - Expériences significatives comme Product Owner et dans des contextes DATA - Compétences en data engineering - Expertise Agile - Animation d'équipe - Gestion de la Backlog et Delivery - Anglais un +

Informations clés Localisation : Lyon (2 jours de télétravail par semaine) TJM max : 560 € Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la missionNous recherchons un Data Architect Principal / Modélisateur de données pour rejoindre nos équipes et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour notre plateforme de données unifiée (UDP). Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir que les modèles de données sont optimisés, précis et alignés sur les objectifs stratégiques d'une organisation orientée data-driven. Missions principalesÉvolution du modèle de données : Soutenir l'évolution du modèle de données du groupe (VGDM) pour l'UDP, en couvrant l'ensemble du cycle de vie du modèle, les périmètres fonctionnels et le backlog de développement global. Normes & Méthodologie : Établir les directives, processus et méthodes de travail (gestion des changements, best practices, modèles de référence « golden examples » et composants réutilisables) pour les équipes dédiées. Accompagnement Produit : Guider les équipes Data Product dans la conception et le développement des modèles logiques et physiques (LDM/PDM). Mapping & Intégration : Assurer la mise en correspondance rapide entre les concepts métier/sources et la structure basée sur le modèle mLDM de Teradata pour accélérer les livraisons ciblées. Gouvernance & Qualité : Appliquer des contrôles qualité rigoureux (co-création) sur les modifications apportées aux modèles tout en garantissant la cohérence globale avec le glossaire métier et les règles de gouvernance. Suivi d'impact : Mesurer l'adoption et l'impact opérationnel du modèle de données.

Missions principales : - Recueillir, analyser et formaliser les besoins métier auprès des équipes Risques, Structuring, Crédit, Actuariat, Contrôle de Gestion et Comptabilité - Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées (SFD) et assurer le lien avec les équipes IT pour la traduction en spécifications techniques - Contribuer à la définition et à l'évolution des modèles de risque de crédit (PD, LGD, EAD) intégrés au dispositif cible - Participer à la configuration, aux tests (recette fonctionnelle, UAT) et au déploiement des évolutions sur les outils de gestion de crédit et de financement structuré (type Loan IQ) et/ou les outils de modélisation de risque - Assurer la cohérence entre les référentiels Risques, Finance et Actuariat dans le cadre de la convergence visée par le projet - Contribuer à la cartographie des processus existants et à l'identification des axes d'amélioration - Assurer un support à la conduite du changement (formation des utilisateurs, documentation, accompagnement post-déploiement) - Participer aux comités de pilotage projet et assurer un reporting régulier sur l'avancement

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Business Analysts Paiement Freelance 💳🏦📊 🔎 Je cherche un(e) Business Analyst Paiement pour rejoindre une équipe intervenant sur des sujets stratégiques liés aux moyens de paiement dans un environnement grands comptes. Tu intégreras une équipe transverse, en lien avec les équipes métier, IT et les partenaires de paiement, avec un rôle allant de l'analyse du besoin jusqu'à la recette et au suivi des anomalies. 💻 Ce que tu vas faire : Recueillir et analyser les besoins métier liés aux paiements Rédiger les spécifications fonctionnelles et User Stories Modéliser et analyser les flux de paiement Gérer les exigences et réaliser les analyses d'impact Coordonner les équipes Métier / IT / partenaires Définir et suivre la stratégie de recette et les tests fonctionnels Analyser les incidents, rejets et anomalies de paiement Contribuer aux évolutions fonctionnelles et réglementaires 🎯 Expertise Paiement : SEPA SCT / SDD / Instant Payment / SWIFT / TARGET / TIPS / CFONB / CAMT / Clearing / Settlement 🛡️ Enjeux complémentaires : fraude paiement / DSP2-PSD2 / conformité bancaire 🕵️‍♂️ Profil recherché : Expérience confirmée en Business Analysis dans le domaine des Paiements Bonne maîtrise des flux de paiement et de leur cycle de vie Solide expérience en spécifications fonctionnelles, exigences, User Stories et recette Expérience sur SEPA indispensable Capacité à travailler avec des interlocuteurs Métier, IT et partenaires Esprit d'analyse, de synthèse et excellente communication Autonomie, rigueur, organisation et sens de l'engagement Curiosité et sens de l'initiative 📍 Localisation : Île-de-France : 🏡 Rythme hybride 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Si tu es Business Analyst Paiement Freelance et que tu souhaites intervenir sur des sujets fonctionnels complexes et stratégiques, je serais ravi(e) d'échanger avec toi ! Un excellent week-end à tous 💃🕺

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.

Poste : Tech Lead Data Cloud – Azure / DatabricksLocalisation : Nantes, avec 1 jour/semaine sur site et possibilité de télétravail le reste du temps. Contexte : Au sein d'une direction Data & IA, le consultant interviendra comme Tech Lead Data Cloud sur les périmètres immobilier et véhicule, en accompagnant les équipes de développement. Missions principales : Concevoir les solutions et usages en respectant l'architecture cible. Instruire les sujets techniques complexes. Accompagner et faire monter en compétence les équipes. Garantir la qualité du delivery et le respect des bonnes pratiques. Réaliser des développements Python / Spark / PySpark / SQL. Participer aux démarches FinOps et à l'optimisation des coûts cloud. Garantir la cohérence des versions déployées en production. Assurer le support N3. Produire et maintenir la documentation technique : spécifications techniques ; modélisation ; code commenté ; tests unitaires ; tickets Jira.

La Direction des Systèmes d'Information métier (DSI) est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSI. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Missions Clés de l'Ingénieur DATA Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur fonctionnel essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA Les missions principales incluront : Analyse & Exploration de Données : Explorer et analyser les données d'Assurance-Vie pour répondre aux besoins d'études des directions métiers et extraire des insights exploitables des rapports et tableaux de bord décisionnels interactifs pour le suivi de l'activité (notamment via Tableau et Business Objects). Préparation & Traitement des Données : Préparer, nettoyer et agréger les jeux de données nécessaires aux analyses et à l'alimentation des DataMarts métiers (via Dataiku et SQL). Modélisation & Indicateurs (KPIs) : Traduire les besoins fonctionnels en indicateurs clés, et participer à la conception des modèles de données analytiques (modélisation dimensionnelle). Recette & Qualification Fonctionnelle : Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données restituées, rédiger le plan de test et mener à bien les phases de qualification fonctionnelle. Expertise du langage SQL. Capacité à challenger une solution, chiffrer les couts de réalisation et mener à bien les phases de qualification.

Informations Mission Rôle : Product Manager Data Exposition / Platform Product Manager Localisation : Lille (Rythme : 2 jours de télétravail par semaine) Budget / TJM d'achat max : 400 € HT / jour Date de démarrage : Immédiate (ASAP) Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte & MissionAu sein de la Data Factory, la Squad Exposition (1 PM, 2 Data Engineers, 3 Software Engineers) a pour objectif de rendre les collaborateurs autonomes dans l'exploitation de la donnée grâce à des outils d'exposition standards, sécurisés et performants. Le terrain de jeu s'articule autour de la solution interne RACE (Rapid API Creation & Exposure), un moteur générique faisant le pont entre le Data Lake et les applications opérationnelles via des APIs (sans transformation de logique métier). Le challenge du PM sera de construire, faire évoluer et automatiser les offres d'exposition de données afin de réduire le Time-to-Market d'instanciation des APIs tout en garantissant performance, sécurité et adoption. Missions & ResponsabilitésCadrage Stratégique & Trajectoire d'Automatisation : Cartographier le processus actuel de déploiement manuel d'APIs et concevoir la trajectoire cible (automatisation de bout en bout). Construire le catalogue des solutions d'exposition et formaliser la roadmap d'automatisation du framework RACE. Analyser les usages et les besoins des équipes internes pour maximiser la valeur et la fluidité de l'accessibilité data. Delivery & Agilité (Scrum/Kanban) : Traduire la vision en backlog, User Stories et tech-specs actionnables (avec Definition of Ready / Definition of Done formalisées). Prioriser les développements en optimisant le ROI de l'automatisation. Animer les rituels agiles (refinements, démos, rétrospectives) et lever les bloquants techniques/organisationnels. Gérer le suivi des incidents et rédiger les post-mortem dans une démarche d'amélioration continue. Product Ops & Adoption : Gérer les dépendances avec la Fast Access Layer (RDS, DynamoDB, Druid, Lakebase) et le Data Lake. S'assurer de la conformité des APIs automatisées avec les exigences de sécurité (QuAPI niveau 3, JWT / API Key). Mesurer le taux d'adoption du self-service, former les utilisateurs et rédiger la documentation produit.