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Freelance

Mission freelanceCONSULTANT MOE BI ORIENTE DATA

PROPULSE IT
Publiée le
BI
MOE

24 mois
275-550 €
Nanterre, Île-de-France
Consultant MOE BI / Domaine Socle Data Expérience ciblée : 3-4 ans minimum Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)
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Freelance
CDI

Offre d'emploiData Engineer Hadoop / PySpark - Plateforme Data (H/F)

Clostera
Publiée le
Apache Hive
Hadoop
PySpark

3 ans
51k-56k €
450-480 €
Paris, France
Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir sur une plateforme Data stratégique et contribuer aux évolutions d'un datalake. Vous serez en charge de la mise en œuvre technique de nouvelles ingestions de données, des traitements de préparation et de transformation, ainsi que de la maintenance et de l'évolution des pipelines de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, dans un environnement Agile, dynamique et international. Ce que vous ferez : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données au sein du datalake. Développer les traitements de préparation et de transformation des données. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données en PySpark et shell scripting. Développer et optimiser les traitements de données sur la plateforme Hadoop. Exploiter Hive et SQL pour la manipulation, la transformation et l'analyse des données. Collaborer avec l'équipe DevOps et lui adresser les demandes relatives aux évolutions de la plateforme. Participer à l'intégration et au déploiement des évolutions via les outils de gestion de code source et d'intégration continue. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Analyser et résoudre des problématiques techniques complexes liées aux traitements et pipelines de données. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et être force de proposition sur les solutions et technologies à mettre en œuvre. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur d'une plateforme Data stratégique, en interaction avec des équipes techniques multidisciplinaires et internationales.
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Mission freelanceExpert.e Data Informatica/DBT

Blue Soft
Publiée le
Apache Kafka
DBT
Informatica

3 mois
400-570 €
Le Mans, Pays de la Loire
Nous recherchons un Expert Data Informatica / DBT, capable d'intervenir à la fois comme référent technique, architecte de solution Data et chef d'orchestre des travaux de transformation, afin d'accompagner l'évolution de notre patrimoine de flux et de plateformes Data vers les nouvelles cibles technologiques. La société devra fournir les prestations suivantes: Assurer un rôle de référent technologique sur le socle Data. Accompagner les projets de transformation et de modernisation du patrimoine décisionnel et data. Réaliser les études techniques et produire les dossiers d'architecture. Contribuer aux choix d'architecture et aux trajectoires de transformation. Coordonner les échanges avec les architectes, experts techniques, équipes infrastructure et observabilité. Préparer et présenter les dossiers dans les différentes instances de gouvernance et comités d'architecture. Identifier les risques, proposer des solutions et accompagner leur mise en œuvre. Participer à la définition des bonnes pratiques de développement, d'industrialisation et d'exploitation. Compétences attendues Architecture applicative et architecture de données. Conception et mise en œuvre de chaînes de traitement ETL/ELT. Connaissance des architectures Data Cloud et des modèles de diffusion événementielle (Event Streaming). Pilotage et coordination de projets techniques. Animation d'ateliers et de groupes de travail pluridisciplinaires. Production de dossiers d'architecture et de documentation technique. Mise en œuvre et accompagnement des pratiques CI/CD. Maîtrise des environnements Unix/Linux. Connaissance des ordonnanceurs et de l'exploitation des flux de données. Interaction avec les équipes d'infrastructure, d'observabilité et de sécurité.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiData Engineering Talend / Starburst Senior

VISIAN
Publiée le
Apache Spark
Talend

1 an
40k-45k €
400-630 €
Paris, France
Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiData Scientist - GCP

VISIAN
Publiée le
BigQuery
DBT
Google Cloud Platform (GCP)

1 an
Lille, Hauts-de-France
Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.
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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiTech Lead GenAI, Data Science & Scientific AI

R&S TELECOM
Publiée le
Azure
Cloud
DevOps

6 mois
Clermont-Ferrand, Auvergne-Rhône-Alpes
Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiTech Lead Data Product

Maxula
Publiée le
Databricks

1 an
56k €
500 €
Paris, France
Bonjour, Pour le compte de notre client on cherche e Tech Lead Data Product est en charge sur les périmètres de Data Product dont il a la charge : • Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, …) et de la plateforme (logiciel et infrastructure) en conformité avec les standards de l'entreprise (cybersécurité, architecture…) avec les équipes de Gouvernance. • Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs et/ou DevOps, Product Owners…) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. • Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, s'assurer de l'application des meilleures pratiques (respect des standards, qualité du code, bonnes pratiques de développement…). Planifier et superviser les sprints de développement. • Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. • Garantir la documentation technique et fonctionnelle, ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité et la performance des développements de de la plateforme, sa maintenabilité et sa résilience, en soutien au Delivery Lead. • Assurer une veille technologique active, proposer et mettre en œuvre des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais pour l'industrialisation, la conformité, le passage à l'échelle et le déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin de mettre en œuvre le FinOps by design. • Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. • Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. • Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. • Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques et inversement. Compétences demandées : AWS: Confirmé GITHUB: Avancé DATABRICKS: Confirmé Microsoft Azure: Confirmé Github Copilot: Avancé DEVOPS: Confirmé
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Freelance

Mission freelanceDATA ENGINEER MARKETING - Freelance (H/F)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Apache Kafka
Big Data
BigQuery

Saint-Denis, Île-de-France

Offre importée

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Freelance

Mission freelanceProduct Owner Data

SMH PARTICIPATION
Publiée le
Big Data
Product Ownership

6 mois
450-490 €
Niort, Nouvelle-Aquitaine
Nous recherchons un(e) Product Owner Data expérimenté(e) pour accompagner un acteur majeur du secteur de l'assurance dans le cadre d'un programme de transformation autour de la valorisation de la donnée. Contexte de la missionDans un contexte de forte transformation du système d'information, notre client souhaite renforcer son équipe dédiée aux produits et services Data. L'objectif est de développer et faire évoluer un portefeuille de produits Data à forte valeur métier, en assurant le lien entre les besoins des directions fonctionnelles et les équipes techniques. Vous interviendrez de l'idéation jusqu'à la réalisation, avec un rôle central dans l'identification des cas d'usage, la définition des solutions, la priorisation et la mesure de la valeur apportée. Vos principales missionsAccompagner les métiers dans les phases d'idéation et identifier les leviers de valeur Business. Animer des ateliers et comités de maturation des besoins. Challenger les directions métiers sur leurs problématiques et identifier les opportunités d'amélioration. Identifier, cadrer et porter de nouveaux cas d'usage Data. Piloter les études de solutions, de l'expression du besoin jusqu'à la mise en œuvre. Rédiger les études de solutions (ESF) en collaboration avec les équipes métiers et le référent technique Data. Définir et prioriser les fonctionnalités selon leur valeur business, leur impact et leur faisabilité. Identifier les indicateurs de valeur : gains quantitatifs, qualitatifs et amélioration de l'expérience collaborateur. Contribuer à la définition des modèles opérationnels. Assurer la coordination entre les équipes métier, Data et IT. Accompagner la livraison et le déploiement des produits Data. Participer à la structuration et à l'amélioration continue du modèle de fonctionnement de l'équipe.
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Freelance
CDD
CDI

Offre d'emploiArchitecte data : togaf, uml

Gamme solutions
Publiée le
Collibra
Google Cloud Platform (GCP)
Merise

36 mois
Île de l'Est, France
La prestation apportera support et conseil pour : - Collecter et analyser les besoins des projets pour les modélisations Data. - Conceptualiser via des diagrammes les contrats d'échanges à considérer entre les différents providers. - Analyser les exigences techniques et fonctionnelles pour pouvoir les retranscrire dans la modélisation Data. - Animer et communiquer auprès des équipes projets, aussi bien métiers qu'« IT » avec lesquels il faut interagir. - Concevoir et mettre en place des modèles (conceptuel, physique, scripts si applicables) de données pour des applicatifs donnés et pour une vision Data transverse au sein de l'entreprise. - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise. - Réaliser les mappings de données lors de la mise en place des flux tant synchrones qu'asynchrones. - Documenter ces mappings dans les outils de data gouvernance et d'architecture d'entreprise. - Accompagner le client dans la mise en place de la modélisation Data au sein de la gouvernance Data et au travers des outils associés. - Proposer une méthodologie et des modèles qui s'adaptent aux use cases et aux solutions de stockage associées (approche incluant les optimisations tant au niveau du modèle que des traitements associés). - Enrichir la documentation existante. - Participer aux spécifications détaillées permettant d'implémenter de nouvelles évolutions demandées par le projet. - Supporter les projets et fournir des supports de présentation permettant de présenter les problématiques et les méthodologies Data. - Fournir les sources d'implémentation et les « versionner », quand c'est applicable. La prestation s'inscrira dans une parfaite coordination avec les contraintes réglementaires liées à la BCE, une technologie de la stack Google Cloud Platform et un outillage tel que Collibra. Attendus de la prestation : - Enrichir la documentation du mapping des données des Use Cases réglementaires dont FINREP et COREP. - Intégration des Use Cases dans le Core Model de l'entreprise (conceptuel, logique, physique). - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise (Collibra).
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