L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques afin de fournir aux équipes métiers des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision. Missions : Concevoir des solutions data et cadrer les besoins métiers. Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles. Préparer la recette et suivre la mise en œuvre avec l'équipe Scrum. Modéliser les objets métiers dans un socle Big Data. Spécifier les flux d'alimentation et les contrats d'interface. Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) avec la gouvernance Data. Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données. Construire et piloter la roadmap produit Data. Garantir l'alignement et la cohérence avec les autres produits Data. Piloter la qualité de la donnée à l'aide de dashboards et du suivi des dettes techniques. Qualifier et documenter les données pour les rendre compréhensibles et exploitables. Assurer l'interface entre les métiers et les équipes IT. Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs. Piloter le backlog produit et définir les User Stories. Animer les rituels Agile. Gérer un portefeuille de projets Data et leur cycle de vie. Assurer le reporting auprès des responsables programme ou Data Product. Manipuler la donnée via SQL avancé, fichiers, APIs et outils de datavisualisation. Interroger des bases SQL et consommer des web services. Maintenir une forte compréhension technique de l'écosystème Data.
Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data & AI Engineering Tech Lead / Agentic AI Architect pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur le site client situé dans la métropole lilloise (59). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Définir l'architecture cible Data & IA / Agentic AI de la Supply Chain : conception d'architecture multi-agents, cadrage et sécurisation des échanges Agent-to-Agent (A2A), définition du Model Context Protocol (MCP), pilotage et challenge du POC A2A, et arbitrage entre SAP Joule et agents IA développés sur mesure ; - Définir l'intégration entre Databricks, Unity Catalog, SAP, AWS et GCP, travailler sur les sujets RAG / Graph RAG / Semantic Layer / Ontologie, et définir les règles de sécurité, IAM, Guardrails et Human-in-the-loop - Assurer un rôle de Tech Lead / référent technique auprès des équipes Data, IA, Cloud, Produit et des fournisseurs : challenge technique des éditeurs lors des RFI/RFQ, accompagnement des équipes internationales (contraintes spécifiques Chine incluses) - Évaluer les coûts (compute, tokens, maintenance, Capex/Opex) et définir la trajectoire technique et budgétaire IA pour 2027.
developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.
Accompagner le programme KOALA dans la structuration de son patrimoine de données, la mise en œuvre des principes DDD et la définition des solutions Data permettant de soutenir durablement les usages métier et les futurs cas d'usage IA. Missions : Définir et faire évoluer les principes de gouvernance des données Accompagner l'identification des domaines métier, sous-domaines et Bounded Contexts Structurer et gouverner les Data Products Contribuer aux travaux d'architecture et d'urbanisation Data Définir les modèles de données et les principes d'intégration Animer les ateliers métier et les travaux de cadrage DDD Accompagner la valorisation des données et la préparation des futurs usages IA Produire les livrables d'architecture, de gouvernance et de transformation Data Accompagner les équipes Data, Architecture et Développement
Analyser l'existant des tableaux de bord Téléphonie. Identifier les besoins d'évolution et les indicateurs pertinents. Proposer une rationalisation des tableaux de bord et des KPI. Définir un template commun et harmoniser les restitutions. Concevoir et développer les nouveaux tableaux de bord sous Tableau Software. Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données exploitées. Appliquer les standards et bonnes pratiques BI/Data du Groupe. Collaborer avec les équipes Data et les métiers pour transformer les besoins en solutions de reporting adaptées. Participer à l'optimisation des requêtes et des traitements de données.
Rattaché(e) à l'équipe Data & IA, vous intervenez en amont des équipes techniques pour transformer les besoins métier en sujets compréhensibles, cadrés et priorisés. En binôme avec la référente business de l'équipe, vous menez les phases de discovery et formalisez les demandes des différentes unités métier. Vous contribuez à organiser un portefeuille de sujets conséquent et à définir un processus de prise en compte des demandes, aujourd'hui reçues de manière dispersée. Vous arbitrez les priorités entre activités de build et de run, en tenant compte de l'impact business et de la charge opérationnelle estimée. Vous orientez les sujets vers les profils internes ou l'agence partenaire, et contribuez au cadrage des travaux qui lui sont confiés. Selon les besoins, vous pourrez également analyser certains sujets de façon autonome, notamment à l'aide de requêtes SQL, et intervenir sur des outils data ou IA.
Intégré(e) aux équipes de nos clients grands comptes, vous rejoindrez l'équipe de développement DATA. Vous ferez le lien critique entre les besoins des experts fonctionnels et la réalité technique des équipes de développement. Vous contribuerez également au déploiement des offres de services de cette équipe nouvellement créée, ainsi qu'à la contribution du modèle opérationnel. Enfin, vous serez responsable de la définition, de la priorisation et de la livraison d'un portefeuille de produits Data qui auront un impact direct et mesurable sur la performance de l'entreprise et la satisfaction client. Le détail de vos missions sera le suivant : - Accompagner les directions métiers dans les phases d'idéation : identifier les leviers Business - Animer des comités de maturation - Challenger les directions métiers sur des problématiques du quotidien : apporter de la valeur fonctionnelle - Identifier et porter les nouveaux cas d'usages sur les domaines techniques : DATA - Rédiger l'étude de solution ( ESF ) conjointement avec le métier et le leader technique Data de l'équipe - Déterminer les éléments de valeurs ( Quantitatif - Qualitatif - Expérience collaborateur ) pour porter l'arbitrage - Poser des modèles opérationnels
Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : dedbg6qwsh
Ce que vous apportez • Au moins 5 ans en Business Intelligence ou en data engineering • Une expertise Power BI de bout en bout, prouvée en production : modélisation, DAX, Power Query, Power BI Service • Une pratique réelle de Snowflake. • Une expérience solide de Microsoft Fabric ou d'Azure Synapse, avec l'envie de passer sur Snowflake, sera la bienvenue • SQL solide et procédures stockées ; VBA Excel est un plus • Formation ingénieur ou Bac+5 en informatique ou en data Stack : Power BI, Snowflake, SQL, MS Fabric
Notre client, acteur majeur des services numériques de confiance, recherche un Ingénieur Production & SRE pour renforcer son équipe d'ingénierie. Vous évoluerez sur des plateformes numériques critiques, avec un objectif clair : améliorer la fiabilité, l'observabilité et la performance de la production tout en réduisant progressivement le RUN et les escalades vers le N3. 🎯 Votre mission Vous serez au cœur des sujets Production, SRE et Observabilité, avec une forte dimension d'analyse et d'amélioration continue. Vos principales responsabilités : 🔹 Administrer et maintenir la stack Elastic : Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat 🔹 Mettre en place et faire évoluer les dashboards, alertes et indicateurs de supervision 🔹 Développer l'observabilité applicative avec APM / OpenTelemetry 🔹 Définir et suivre les SLO / SLI 🔹 Analyser les logs, corréler les signaux et identifier les causes racines des incidents 🔹 Détecter les patterns récurrents, signaux faibles, problèmes de capacité et dérives de performance 🔹 Réaliser les post-mortems et piloter les plans d'actions associés 🔹 Construire des runbooks et accompagner les équipes Support N1/N2 🔹 Faire monter les équipes de développement en autonomie sur le diagnostic et l'analyse de production 🔹 Automatiser les tâches récurrentes avec Python 🔹 Réaliser des tests de performance avec JMeter 🔹 Contribuer à la roadmap technique et aux démarches d'amélioration de la fiabilité 🔹 Participer aux instances Agile / SAFe / PI Planning 👉 L'objectif n'est pas d'ajouter du RUN, mais bien de reprendre l'existant, le fiabiliser, l'industrialiser et progressivement le réduire. 🛠️ Environnement technique : Observabilité / Logs : Elastic Stack, Elasticsearch, Kibana, Logstash, Filebeat, APM, OpenTelemetry Développement & automatisation : Java, Python Infrastructure : Kubernetes, environnements de production critiques Bases de données : PostgreSQL, Cassandra DevOps / CI-CD : Jenkins, SonarQube, Nexus Performance : JMeter Méthodologie : Agile / SAFe / PI Planning
Les missions : Vos missions s'articulent autour de quatre axes majeurs : 1. Architecture et modélisation des données Concevoir, structurer et faire évoluer l'architecture data (modèles dimensionnels, entrepôts de données, data marts). Définir et garantir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des données. 2. Intégration et gestion des flux de données (ETL) Développer, maintenir et optimiser les flux d'intégration de données avec SSIS et Talend. Assurer la collecte, la transformation et la consolidation des données issues de sources variées (ERP SAP, fichiers plats, API, etc.). 3. Business Intelligence et reporting Concevoir, développer et optimiser des rapports et tableaux de bord sous Power BI à destination des équipes métiers et de la direction. Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de proposer des solutions adaptées. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des outils décisionnels. 4. Support, accompagnement et amélioration continue Assurer le support technique et la maintenance des solutions BI existantes. Former les utilisateurs à l'utilisation et à la création de rapports. Participer à la veille technologique et être force de proposition dans l'amélioration continue des outils et des processus.
Introduction & Résumé Nous recherchons un Analyste de Données, capable d'interagir efficacement avec les équipes internes afin de recueillir les besoins et de mener des analyses approfondies. Le candidat idéal possède une solide expérience dans l'analyse de données, la création de tableaux de bord décisionnels et la documentation technique. Cette fonction demande une compréhension approfondie des enjeux métiers, ainsi qu'une maîtrise des outils analytiques modernes. Missions principales - Interagir avec les équipes internes et participer aux ateliers d'expression des besoins. - Comprendre les enjeux métiers et les traduire en problématiques analytiques exploitables. - Étudier et rédiger les cahiers des charges des rapports de métrologie attendus. - Collecter, analyser et croiser des données issues de multiples sources (BDD SQL, Active Directory, Azure Cloud, Microsoft Graph, Service NOW, etc.). - Concevoir et développer des tableaux de bord pertinents et orientés décisionnel. - Réaliser des analyses statistiques afin d'identifier tendances, usages et axes d'optimisation. - Rédiger les dossiers d'architecture technique liés aux cas d'usage. - Documenter les dashboards pour en faciliter la lecture et l'appropriation par les utilisateurs. - Accompagner les équipes dans la compréhension des indicateurs, des calculs et de la donnée présentée. Compétences clés Solide expérience en analyse de données Maîtrise des outils analytiques modernes Création de tableaux de bord décisionnels Documentation technique Autres Détails Durée : > 12 mois Télétravail : 2 jours / semaine Démarrage : ASAP
Contexte Je recherche pour un de mes clients un Data Engineer GCP Vous évoluerez dans un environnement associant GCP, Microsoft Fabric et Power BI, avec des enjeux de fiabilisation des données et d'optimisation des traitements. Des évolutions de la chaîne Data et BI sont également à l'étude, notamment autour de Looker. Nous recherchons un profil disposant d'une solide expérience opérationnelle dans le développement de traitements de données sur GCP. Missions envisagées Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications techniques. Concevoir et développer des pipelines d'ingestion, de transformation et de mise à disposition des données. Faire évoluer les traitements existants et optimiser leurs performances, leur fiabilité et leurs coûts d'exécution. Participer à la migration ou à la réécriture de traitements selon la trajectoire technique retenue. Mettre en place des tests, des contrôles de qualité et des mécanismes de suivi des traitements et de gestion des erreurs. Collaborer avec les équipes BI pour préparer les données nécessaires aux modèles sémantiques et aux restitutions. Contribuer à la traçabilité des données et aux bonnes pratiques de gouvernance. Documenter les développements et assurer le transfert de connaissances auprès des équipes internes. Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering, avec des réalisations concrètes sur GCP. Solides compétences en développement de traitements de données et en SQL. Capacité à prendre en charge un développement, de la conception à la mise en production et à sa maintenance. Expérience dans l'optimisation, la migration ou la refonte de pipelines de données. Sensibilité aux enjeux de qualité, de maintenabilité et de maîtrise des coûts. Autonomie, rigueur et capacité à travailler avec des équipes réparties sur plusieurs sites. Une connaissance de Microsoft Fabric, Power BI ou Looker serait appréciée.
ContexteLa Direction Data recherche une prestation en Data Analyse pour accompagner les équipes produits dans l'analyse de la performance des contenus jeunesses. MissionsCréer 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). Maintenir le bon fonctionnement des dashboards existants sur Power BI. Accompagner et coacher les équipes internes sur l'intégration de la data dans leur processus de décision et de priorisation (AT Internet, Nielsen, marqueur interne). Mesurer et analyser les données issues de différents outils afin de mieux comprendre les usages (web analytics, consommation vidéos vues), en collaboration avec l'équipe études. Accompagner les 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 ainsi que leurs méthodes de calcul. Partager son expertise afin de déployer le marqueur interne sur d'autres produits. Identifier les besoins de prérequis de tracking pour mettre en place ces analyses et les remonter aux équipes internes.
Rejoignez une entreprise reconnue dans le secteur de l'événementiel et des services B2B, implantée en région parisienne et présente à l'international. Dans le cadre de la transformation de son système d'information et de la modernisation de son environnement Data, l'entreprise poursuit notamment la migration progressive de son écosystème vers Microsoft Fabric. Afin de renforcer l'équipe IT & Data, nous recherchons un Data Engineer / Consultant Data SQL & Microsoft Fabric capable d'intervenir à la fois sur le maintien en conditions opérationnelles de l'entrepôt de données existant, le traitement des demandes quotidiennes et l'accompagnement de cette transformation technologique. La mission comporte donc une dimension importante de RUN et de support, mais également des sujets d'évolution, d'intégration de données et de migration vers les nouveaux outils Microsoft. Missions Gestion et support de l'entrepôt de données : Assurer le suivi et le maintien en conditions opérationnelles du Data Warehouse. Analyser et corriger les anomalies rencontrées sur les traitements et flux de données. Optimiser les requêtes, traitements et performances des bases de données. Participer à la fiabilisation et à la qualité des données. Support et traitement des demandes Data : Prendre en charge les différents tickets liés à la Data. Investiguer et résoudre les incidents techniques. Traiter les demandes métiers et réaliser les évolutions mineures nécessaires. Accompagner les utilisateurs et les équipes internes dans la résolution des problématiques rencontrées. Migration vers Microsoft Fabric : Participer à la migration progressive de l'écosystème Data vers Microsoft Fabric. Accompagner l'équipe dans l'adaptation des traitements et flux existants. Contribuer à la fiabilisation de la nouvelle architecture et à la transition entre les environnements historiques et Fabric. Intégration et évolution des flux : Développer et maintenir des traitements ETL sous SSIS. Participer à différents projets d'intégration de données avec des solutions tierces. Contribuer notamment à des sujets d'intégration de données avec Brevo et d'autres applications métiers. Intervenir sur différents besoins d'interfaçage et d'alimentation des systèmes Data. Documentation et amélioration continue : Documenter les traitements, flux et procédures existantes. Capitaliser sur les incidents rencontrés et les solutions apportées. Participer au partage des bonnes pratiques avec l'équipe interne. Contribuer à l'amélioration continue de l'environnement Data.
Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique
