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Infrastructures de données : - Cartographie et documente les sources de données. - Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. - Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. - Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). - Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : - Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. - Assure la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. - Vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité. - Nettoie la donnée (élimination des doublons) et la valide pour une utilisation aval. Animation des communautés : - Anime la communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée de l'entreprise. Veille technologique : - Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. - Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Exemple de livrables - Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données. - Un data lake adapté aux besoins actuels et futurs de l'entreprise. - Une cartographie des données. - Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée.

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe SRE / Plateforme Cloud au sein d’un environnement complexe et critique, nous recherchons un Expert Cloud DevOps / Architecte Kubernetes & OpenShift . Le consultant interviendra sur la conception, l’industrialisation et la sécurisation de plateformes cloud natives, orientées microservices, data et haute disponibilité . Missions principales Architecture & Design Définir et valider l’architecture Cloud & Kubernetes en tant que Design Authority Élaborer les HLD (High Level Design) et LLD (Low Level Design) Concevoir l’architecture centrale et les standards de la plateforme Participer aux choix technologiques et aux roadmaps techniques Cloud & Conteneurisation Déployer et maintenir des clusters Kubernetes (AKS, EKS, OpenShift, Rancher) Expertise Red Hat OpenShift Mise en œuvre de plateformes cloud sur Azure (AKS) et AWS (EKS) Gestion des environnements hybrides / on-premise et data centers virtualisés DevOps & Automatisation Mise en place des pipelines CI/CD Automatisation des déploiements et de l’infrastructure (IaC) Accompagnement des équipes de développement sur les bonnes pratiques DevOps Sécurité & Réseau Sécurisation des plateformes Kubernetes et Cloud Gestion des secrets et identités ( HashiCorp Vault ) Architecture réseau, segmentation, politiques de sécurité Conformité, durcissement et bonnes pratiques sécurité cloud Data & Streaming Conception et intégration de Data Platforms Mise en œuvre de solutions de streaming et de data flow : Apache Kafka Apache NiFi Intégration avec des workloads data, IA et ML ( TensorFlow ) Microservices & Observabilité Architecture et exploitation d’architectures microservices Supervision, monitoring et gestion de la performance Haute disponibilité et résilience des plateformes FinOps Pilotage des coûts Cloud Optimisation des ressources et mise en place de bonnes pratiques FinOps

TEKsystems accompagne son client dans la recherche d'un(e) Expert(e) Gouvernance DATA : Dans le cadre d’un programme de transformation Data , nous lançons un chantier stratégique de gouvernance des données . L’objectif est de définir un cadre de modernisation de la gouvernance Data , en lien avec les enjeux de valorisation des données, de structuration des rôles et responsabilités, et de mise en place de processus robustes. L’expert sera intégré à une équipe projet pilotée par notre direction , en étroite collaboration avec les parties prenantes métiers et IT.

CONTEXTE Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Architecture technique, Sécurité, Méthode, Expert technique Spécialités technologiques : Cloud, Infrastructure & Cloud, Devops, Gouvernance des données, IAM Compétences Technologies et Outils AWS CI/CD Spark Terraform Python Docker Kinesis Amazon Kubernetes Gitlab Description et livrables de la prestation Le poste d'Architecte Technique Data Expert Technique, également de niveau Expérimenté ou Sénior, a pour mission d'assurer la validité technique et l'alignement des architectures Data avec les standards définis dans le cadre du Programme Vision 2035. En tant que référent technique, vous interviendrez en amont au sein des équipes CAPVISION (méthodologies Capvision, Découverte, Zoom) pour définir les architectures cibles et garantir leur cohérence au sein de l'écosystème SI existant. Vos responsabilités englobent la définition des architectures Cloud (performance, résilience), la mise en œuvre de la gouvernance des données (Dataviz, Datamesh), et la sécurisation des données. Compétences et Technologies (Focus Technique) : Ce rôle requiert une expertise en architecture Data et Cloud (Niveau 4). La maîtrise des outils de gouvernance de la donnée tels que Dataviz et Datamesh est primordiale (Niveau 4). Une expertise est demandée sur la gestion de la sécurité du SI, notamment la gestion des accès (IAM) et les mécanismes de protection des données (Niveau 4). De solides connaissances en intégration et déploiement continus (CI/CD) sont requises (Niveau 4). Techniquement, vous utiliserez Python et Spark. Les services Cloud spécifiques comprennent AWS IAM, Amazon Kinesis, AWS Lake Formation, AWS S3, ainsi que les outils d'industrialisation AWS, Gitlab CI, Docker, Kubernetes et Terraform. Expertise souhaitée Architecte Technique Data Expert Technique

Data engineer - Reconstruction modèle tabulaire – SQL / DAX - 15 JOURS Contexte & objectif de la mission L’entreprise recherche un Data Engineer opérationnel pour intervenir sur un environnement décisionnel existant présentant des problèmes de : redondance de données , manque de fiabilité / véracité , performances insuffisantes dans les rapports et calculs, modèle tabulaire (cube) devenu difficile à maintenir. L’objectif de la mission est de reconstruire le modèle tabulaire , fiabiliser les sources, optimiser les performances et remettre le datamart sur des bases saines. Missions principales Analyser l’existant : tables SQL, flux, relations, modèle tabulaire actuel. Identifier les causes de redondance, d’incohérences et de problèmes de performances. Proposer une modélisation cible optimisée (star schema, normalisation, référentiels). Reconcevoir ou reconstruire le modèle tabulaire (VertiPaq) dans les bonnes pratiques. Reprendre les mesures DAX : fiabilisation, optimisation, documentation. Améliorer la qualité, la cohérence et la fraîcheur des données. Mettre en place les optimisations SQL (indexation, refactor, vues, partitionnement si nécessaire). Documenter les travaux réalisés et transmettre les bonnes pratiques. Livrables attendus Nouveau modèle tabulaire propre, performant et stable Refonte ou nettoyage des tables SQL sources Mesures DAX revues et fiabilisées Optimisations performances (SQL + DAX + modèle) Documentation technique Plan d’amélioration continue si nécessaire Environnement technique MS SQL Server SSAS Tabular / VertiPaq DAX Modélisation BI MS + Visualisation PowerBI Entrepot de données : Talend

Nous sommes à la recherche d'un Consultant Data Analyst & Enabler pour rejoindre l’équipe agile Data Platform de notre client grand compte dans le domaine de l'Energie. Vous aurez pour mission principale : d'être en appui sur la construction de produits data (développements BI, requêtage SQL, scripts Python), d'animer la communauté des utilisateurs BI/Self-service, de piloter des projets data spécifiques pour garantir leur livraison et leur adoption. Vous jouerez un rôle clé pour fluidifier l'usage de la donnée par les métiers, garantir la qualité des livrables techniques et accélérer l'autonomie des analystes via le Self-Service. Missions : Construction de Produits Data (Build) : Conception & Développement : Prendre en charge la réalisation de produits data concrets : création de tableaux de bord complexes (BI), écriture et optimisation de requêtes SQL pour l'analyse, et développement de scripts Python pour des traitements de données spécifiques. Qualité & Recette : Assurer les tests et la validation technique des produits développés avant leur mise à disposition aux métiers. Maintenance : Assurer le maintien en condition opérationnelle des rapports et scripts déployés. Animation de Communauté & SelfService Support & Formation : Animer la communauté des utilisateurs selfservice de la plateforme (en self-BI via l’outil Tableau, en SQL etc.). Accompagner les analystes métier dans leur montée en compétence. Communication : Être le point de contact privilégié pour les questions d'usage et les bonnes pratiques de la plateforme. Adoption : Promouvoir les nouveaux outils et datasets auprès des utilisateurs finaux. S’assurer qu’ils appliquent les bonnes pratiques d’optimisation des requêtes Pilotage de projets : Gestion de Projet : Piloter des projets data de bout en bout (cadrage, suivi, livraison) en respectant les contraintes de coûts et délais. Backlog & Spécifications : Collaborer étroitement avec le product owner et l’équipe data platform performance énergétique pour mettre en place les fonctionnalités et produits nécessaires à la communauté

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Product Owner Data Sénior sur Paris. Objectif de la mission Assurer le Product Ownership des socles Data pour le programme Data Performance, afin de : maximiser la valeur business, garantir l’adoption des produits par les métiers, sécuriser la performance des traitements et le passage en RUN. Le consultant sera également amené à collaborer avec le Product Manager transverse et à accompagner la transformation Data dans l’organisation. Missions principales 1. Product Ownership des socles Piloter le backlog des socles et prioriser les évolutions en fonction des besoins métiers. Rédiger user stories et spécifications fonctionnelles pour les fonctionnalités critiques. Assurer la cohérence fonctionnelle avec les objectifs métiers : CA, performance commerciale, nouveaux services marketing. Préparer le passage en RUN et accompagner l’adoption des produits par les métiers. Suivre les traitements existants, le legacy, les référentiels et les adhérences. 2. Collaboration avec le Product Manager transverse Participer à la structuration et pilotage industriel des socles Data. Contribuer à la roadmap Data à 3 ans, et à la mise en place du PI Planning. Déployer des KPIs orientés valeur business pour mesurer l’impact des socles et des cas d’usage. Préparer les supports de COPIL / CEB / COPROJ, incluant avancement, risques et indicateurs de valeur. 3. Accompagnement de la transformation Data Décliner les orientations de la transformation (audit plateforme Data) dans les pratiques des socles et zones business. Suivre les pilotes New SAPO et Distribution, sécuriser leur mise en œuvre et généraliser les bonnes pratiques. Contribuer à la conduite du changement : acculturation, formation, communication et montée en maturité des équipes métiers et SI. Livrables clés: Backlog et priorisation des évolutions des socles User stories / spécifications fonctionnelles Roadmap Data à 3 ans KPI de valeur business et supports de pilotage pour COPIL / CEB Documentation sur la transformation Data et accompagnement au changement Profil recherché: Expérience Product Owner Data dans des grands groupes ou environnements complexes Connaissance en transformation Data et Data Office Capacité à travailler avec les métiers et la DSI pour traduire les besoins en solutions Data opérationnelles Maîtrise des concepts modernes de data architecture, notamment Data Mesh et gestion de référentiels Expérience Agile / PI Planning / gestion de roadmap Data Orientation forte valeur business, capacité à mesurer et suivre l’impact des socles et produits Data Idéalement : connaissance environnement transport (données clients, données commerciales / financières)

Pilotage Technique & Architecture : Concevoir l'architecture des briques algorithmiques (Clustering, Prévision de ventes, Optimisation sous contraintes) sur GCP. ● Développement algorithmique (Hands-on) : Coder les modèles complexes, notamment l'algorithme d'optimisation (Recherche Opérationnelle) pour respecter les contraintes magasins (linéaire, supply, mix marge/CA). ● Coaching & Code Quality : En support éventuel de notre Lead Data Scientist interne, encadrer les Data Scientists séniors, garantir les bonnes pratiques (CI/CD, DVC, Tests) et l'industrialisation via Airflow/Composer. ● Mesure de la performance : Mettre en place des méthodologies robustes (ex: Causal Impact) pour mesurer les gains business (CA/Marge) post-déploiement. ● Excellente maîtrise de SQL, avec une forte expérience sur BigQuery et une bonne connaissance des bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL…). ● Modélisation et préparation des données : conception de pipelines optimisés dans BigQuery, en garantissant la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. ● Connaissance des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse) et des environnements Cloud (GCP, AWS, Azure). ● Maîtrise des outils de CI/CD avec GitLab CI, et des pratiques de gestion de version (Git). ● Compréhension des principes DevOps, avec une vision orientée fiabilité et amélioration continue. ● Bonne maîtrise des méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "DATA Analyst SIG - GPS" pour un client dans le secteur Public Description Data Analyst SIG – Expert Données GPS & Mobilité (H/F) Technologie clé : Databricks / Python / SQL Spatial Niveau : Expérimenté / Confirmé 🌐 Le Contexte Nous recherchons pour notre client, acteur majeur dans le secteur de la Mobilité/Logistique , un Data Analyst confirmé possédant une expertise pointue en Géomatique (SIG) . Vous rejoignez une équipe Data où la dimension spatiale est critique. Votre rôle ne sera pas simplement d'analyser des chiffres, mais de faire "parler" des millions de points GPS bruts pour reconstituer des parcours, optimiser des tournées et comprendre la réalité terrain des déplacements. 🎯 Votre Mission : Dompter la donnée GPS Vous êtes le référent sur le traitement et la valorisation des données de géolocalisation. Vous transformez une donnée brute, souvent bruitée, en informations métier fiables (arrêts, trajets, adresses). Vos défis techniques & fonctionnels : Qualité & Nettoyage de la donnée GPS : Détection et correction des points aberrants (outliers). Traitement du bruit GPS et lissage des trajectoires. Map Matching & Rapprochement Voirie : Projeter les points GPS bruts sur le filaire de voirie (snapping) pour reconstituer le trajet réel emprunté. Gérer les cas complexes (tunnels, zones urbaines denses, "canyons urbains"). Analyse des Arrêts & Adresses : Identifier les arrêts logistiques vs les arrêts de circulation (feux, bouchons). Réconcilier les positions d'arrêt avec les adresses distribuées (Geocoding / Reverse Geocoding précis). Détecter les changements de moyens de locomotion (multimodalité). Analyse Comportementale & Temporelle : Comparer les parcours réalisés entre différentes journées (analyse de régularité, détection d'anomalies de parcours). Calculer des indicateurs de performance spatiaux (ETA, temps de trajet réel vs théorique).

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

· Architecture technique : o Garantir le respect des normes et la cohérence de la stack technique entre les différentes équipes o Contribuer et s’assurer de la mise en place de contrats d’interface entre les différentes équipes o Connaître les standards du marché et assurer une veille technologique o Participer aux tests et à l’introduction de nouvelles technologies o Comprendre et auditer l’architecture existante afin de proposer des améliorations · Developer expérience : o Contribuer à l’écriture de nouveaux modules Terraform o Accompagner les équipes dans leur montée en compétence de l’Infrastructure as Code et des nouvelles technologies o Définir les standards concernant les équipes de développement, en particulier sur la CI/CD · FinOps : o Mettre en place un plan de suivi du budget par équipe o Implémenter les outils de monitoring (alertes, seuils, etc.) o Identifier les optimisations et contribuer à leur priorisation

Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) DATA ANALYST GCP . Skills : GCP - BigQuery - anglais Mission : -collecter, nettoyer, structurer et analyser des données provenant de différentes sources GCP -construire des jeux de données fiables et documentés dans BigQuery -concevoir et maintenir des tableaux de bord -optimisation BigQuery -participer à la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance de la donnée -contribuer au contrôle qualité N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.

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.

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer pour participer à une mission sur un environnement cloud AWS. Le candidat évoluera au sein d’une équipe digitale internationale et contribuera à la conception, au développement et à la mise en production de solutions data à grande échelle. Profil recherché : Expérience confirmée en tant que Data Engineer ou rôle équivalent. Capacité à collecter les besoins métiers et utilisateurs et à les traduire en architecture de données. Expérience dans la conception et le développement de pipelines de données robustes et évolutifs. Autonomie et rigueur dans la mise en production et la maintenance d’architectures data. Bonnes capacités de communication et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire. Compétences techniques requises : Python – maîtrise avancée (4/4) PySpark – maîtrise avancée (4/4) Databricks – niveau confirmé (3/4) AWS – niveau confirmé (3/4) Anglais – professionnel (3/4) Conditions de travail : Télétravail : 2 jours par semaine Présence obligatoire sur site : 3 jours par semaine Lieu : Paris Début de mission : 08/12/2025 Processus de sélection : Codingame à compléter dans les 48h après réception. Proctoring appliqué pour le codingame. Soutenances techniques prévues après le codingame.

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code 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