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Dans le cadre de ses activités Data, un acteur industriel recherche un Data Steward confirmé spécialisé en Web Analytics. La mission consiste à coordonner les activités d'une équipe Web Analytics intervenant sur le tracking des sites Web, le Tag Management et Google Analytics. Le consultant organise les travaux de l'équipe et communique l'avancement des projets aux parties prenantes. Il assure notamment la planification, le suivi budgétaire, le suivi des sujets et la gestion des capacités. Il analyse et cadre les besoins métiers en évaluant leur faisabilité, leurs coûts et leur retour sur investissement. Il formule des recommandations et conçoit des solutions détaillées, avec une forte composante de modélisation des données. Il rédige les spécifications fonctionnelles destinées aux développements Data Engineering réalisés dans un environnement AWS Data Lake, ainsi qu'aux solutions de visualisation sous Qlik Sense. Il prépare et exécute les tests d'intégration, teste les modèles de données avec SQL et valide les règles fonctionnelles. Il contrôle également les solutions de reporting afin de vérifier les contrats de données, les indicateurs, les dimensions et les visualisations. Il accompagne les utilisateurs métiers pendant les phases de recette UAT. Le consultant organise et suit les mises en production des évolutions, des projets et des corrections d'anomalies. Il assure la communication autour des releases et du traitement des bugs. Il garantit la disponibilité et la qualité des données sur les solutions placées sous sa responsabilité. Il contribue également à la gouvernance des données en maintenant le Data Catalog et en communiquant sur les Data Products destinés à l'analyse en libre-service. La mission comprend la formation et le support des utilisateurs, ainsi que la maintenance corrective et évolutive des solutions. Le consultant produit la documentation nécessaire, notamment les spécifications, guides pratiques et plannings. Dans une démarche d'amélioration continue, il propose des évolutions des méthodes, des processus et des outils afin d'améliorer l'efficacité du périmètre. Il capitalise sur les réalisations, partage les bonnes pratiques et communique les actualités des projets auprès des autres Data Stewards et des équipes concernées. Les activités sont conduites dans un environnement digital, innovant, multiculturel, transverse et Agile, avec l'utilisation d'Office et de JIRA pour la coordination et le suivi des projets.

Contexte : Le client recherche un Ingénieur de Recherche spécialisé en DataOps comportemental, capable de faire le lien entre les équipes scientifiques et techniques. Votre rôle sera de transformer les besoins des chercheurs en solutions techniques concrètes : pipelines de données fiables, environnements Cloud performants, jeux de données exploitables et protocoles expérimentaux reproductibles. Vous interviendrez à la fois sur le maintien de l'existant, son évolution et la création de nouvelles infrastructures de données. 2. Vos principales responsabilités et missions A. Data Engineering et gestion des données scientifiques Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données complexes. Collecter, extraire, nettoyer et structurer des données brutes issues de différentes sources. Transformer les données comportementales en jeux de données exploitables pour les travaux de recherche Mettre en place des traitements automatisés pour garantir la qualité et la cohérence des données. Gérer les données temporelles et spatiales liées aux comportements et déplacements des voyageurs. Constituer et maintenir des datasets de référence pour les phases d'entraînement, de test et de validation (Train/Test/Validation). Mettre en place des dictionnaires de données enrichis et documentés. Garantir la traçabilité, le versionnement et l'intégrité des données. B. Architecture Cloud et environnement AWS Concevoir et faire évoluer l'architecture Cloud du Passenger Cognition Lab. Déployer et administrer des environnements de calcul sur AWS. Construire des environnements d'expérimentation permettant aux chercheurs de tester leurs hypothèses. Mettre en place des infrastructures automatisées avec l'approche Infrastructure as Code (IaC). Développer des environnements isolés et sécurisés pour les expérimentations. Optimiser les performances et les capacités de calcul des infrastructures. Développer des scripts de déploiement et faciliter le passage des prototypes à des environnements capables de monter en charge. Collaborer avec l'IT groupe pour faciliter le transfert des données comportementales vers ses propres environnements. C. Scientific Ops et reproductibilité des expériences Accompagner les chercheurs dans la mise en place de leurs expérimentations. Traduire les besoins scientifiques en solutions techniques adaptées. Garantir la reproductibilité des traitements et des expériences. Mettre en place des méthodes de versionnement et de traçabilité des données. Prendre en compte les biais statistiques et l'intégrité des séries temporelles. Fiabiliser les protocoles techniques utilisés dans les travaux de recherche. Faciliter l'exploitation des données pour les modèles de cognition des voyageurs. D. Documentation et accompagnement scientifique Rédiger la documentation technique des architectures et des pipelines. Formaliser les protocoles permettant de reproduire les expériences. Maintenir un wiki technique et les documents d'architecture. Produire des extractions de résultats, des figures et des métriques pour les publications scientifiques. Apporter un support technique aux chercheurs dans la valorisation de leurs travaux. Environnement technique : Cloud et Data : AWS : S3, Glue, Athena, SageMaker, EC2, Batch, RDS, IAM. SQL. Python avancé : Pandas, Polars et bibliothèques scientifiques. Manipulation de données spatiales et temporelles. Infrastructure et DevOps : Terraform. CloudFormation. Docker. Git. CI/CD. Infrastructure as Code (IaC). Documentation et collaboration : Sphinx. MkDocs. Microsoft Teams.

Il assure le suivi du pilotage opérationnel et du reporting de l'activité d'un domaine (stratégique, portefeuille projets, programmes, activités opérationnelles…). Il pilote les plannings prévisionnels d'affectation des ressources, le suivi des réalisations et le budget du projet. Il alerte les responsables de projet en cas d'anomalie par rapport aux prévisions. Il intervient soit directement dans les projets, soit pour le compte d'une direction pour un suivi transversal du portefeuille de projets. PLANIFICATION • Contribue à l'élaboration du portefeuille de projets, en prenant en compte les contraintes et dépendances des différentes ressources qui doivent être engagées sur les aspects coûts, délais, et compétences pour atteindre la qualité attendue SUIVI DES ACTIVITÉS ET DES RESSOURCES ALLOUÉES • Vérifie l'avancement du projet/programme selon les exigences définies (qualité, coût, délai…) et le respect des engagements • Vérifie l'application de la méthodologie et des bonnes pratiques • Effectue l'analyse des risques PILOTAGE DU PLAN PROJET/PROGRAMME • Évalue la capacité actuelle et prévisionnelle des ressources et des taches, en propose l'optimisation et la possible réallocation • Propose des ajustements et des replanifications si nécessaire SUIVI DU BUDGET ET REPORTING • Suit et actualise le budget • Suit les moyens alloués au regard des prévisions (consommés, reste à faire, planning) • Produit le reporting nécessaire au pilotage des directions concernées et à l'élaboration des dashboards GOUVERNANCE • Il anime le processus d'élaboration des schémas directeurs et le décline en feuille de route

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Nous recherchons un chef de projet déploiement (H/F), pour piloter les projets de déploiement de bout en bout : - Planifier et coordonner les phases de déploiement : cadrage, préparation, installation, paramétrage, tests, formation, mise en production et suivi post-déploiement. - Piloter les plannings, les jalons, les budgets et les livrables associés aux projets. - Coordonner les équipes internes et externes : équipes techniques, intégrateurs, prestataires, support, métiers, clients et directions. - Organiser et animer les réunions de lancement, comités de pilotage, points d'avancement et bilans de fin de projet. - Identifier les risques, blocages et points d'attention, puis proposer des plans d'action adaptés. - Garantir la qualité des déploiements, le respect des délais, des coûts et des standards définis. - Assurer le reporting auprès des parties prenantes : avancement, risques, décisions à prendre et résultats obtenus. - Contribuer à la conduite du changement : communication, formation, accompagnement des utilisateurs et mesure de l'adoption.

Contexte :Au sein de la DSI, le Comptoir Finance et Risques (CFR) recherche un Product Owner Data pour piloter des produits data liés à la gestion des défauts et aux visions client. La mission porte notamment sur le pilotage et la refonte du Moteur Vision Partagé du Défaut, avec des enjeux de modernisation, d'intégration de l'IA et de conformité NDOD, ainsi que sur la refonte des visions client afin de simplifier l'accès aux données et d'améliorer leur ergonomie. Missions principales :Piloter les produits data liés au moteur de détection des défauts et aux visions client. Prioriser les user stories et gérer les backlogs et sprints. Coordonner les parties prenantes métiers Risques. Collaborer avec les équipes Data pour l'intégration des données et la validation des règles NDOD. Accompagner l'exploitation de l'IA pour améliorer la détection et l'analyse des défauts. Accompagner les équipes techniques dans la refonte des moteurs et des visions client. Recueillir les besoins métiers et valider les livrables, notamment les prototypes des nouvelles visions client. Coordonner les dépendances liées à l'intégration des données. Garantir la qualité des données et leur conformité aux exigences NDOD. Identifier les opportunités d'automatisation et d'innovation, notamment autour de l'IA. Contribuer à la modernisation du moteur de détection des défauts et des tableaux de bord clients. Livrables attendus :Backlogs priorisés et user stories. Suivi des sprints et des actions associées. Prototypes et nouvelles visions client. Spécifications et règles métier liées au moteur de défaut. Données intégrées et contrôlées conformément aux besoins métiers et réglementaires. Recommandations d'amélioration, d'automatisation et d'utilisation de l'IA. Livrables validés avec les équipes métiers, Data et techniques.

Au sein de la direction Data d'un acteur de la gestion d'actifs, vous piloterez un projet stratégique de cadrage de prestations et de services Data destinés au secteur de l'assurance. Vous recueillerez et formaliserez les besoins des directions Investissements, Finance, Impact et Risques, puis coordonnerez les équipes métiers, Data et Architecture afin de définir le modèle opérationnel cible (TOM), l'architecture cible, les niveaux de qualité et les contrôles attendus, ainsi qu'une offre de services tarifée. Vous élaborerez le planning et le chiffrage de mise en œuvre, en structurant les travaux par domaines de données et selon les priorités métiers. Vous contribuerez également à clarifier les sources de données de référence (« Golden Sources ») et animerez les ateliers de travail, les comités projet et les comités de pilotage.

Mission du posteContexte et enjeuxNous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'optimisation de systèmes Agentic AI avancés. Ces solutions autonomes basées sur l'IA générative constituent un enjeu stratégique pour automatiser des processus complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement d'innovation où l'expérimentation rapide, le prototypage itératif et la prise de risque maîtrisée sont valorisés. L'objectif est de transformer rapidement des idées en solutions tangibles, y compris dans des contextes caractérisés par des ressources limitées et des délais courts. Vos missionsConcevoir et prototyper rapidement des agents intelligents multi-tâches, en itérant rapidement pour valider les hypothèses. Transformer des concepts en prototypes fonctionnels et démonstratifs. Expérimenter avec de nouveaux modèles, frameworks et techniques d'IA générative. Tester et challenger des approches non conventionnelles pour résoudre des problématiques complexes. Identifier des opportunités d'optimisation permettant d'accélérer le développement et la mise en valeur des solutions. Concevoir des architectures permettant de connecter et exploiter efficacement différentes sources de données et différents outils. Conduire de manière autonome des expérimentations et prendre des initiatives pour faire progresser les projets. Documenter les expérimentations, les résultats, les succès comme les échecs, afin de capitaliser sur les apprentissages. Identifier et formaliser les patterns émergents et les bonnes pratiques pour guider les futures implémentations. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA et Produit dans un fonctionnement agile. Partager les connaissances et contribuer à la montée en compétence des équipes. Contribuer au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation.

Bonjour à tous 😀 🚀Nous avons une nouvelle opportunité au sein de notre client. Nous recherchons un(e) Data Engineer BI confirmé(e) pour rejoindre son équipe data. L'objectif : consolider les données de l'entreprise à des fins analytiques et statistiques, sur des projets stratégiques comme les lancements de produits, la consolidation des données et le suivi d'activité. Tu travailleras en lien étroit avec les équipes métiers, dans un contexte agile. Vos missions : Challenger, cadrer, chiffrer et prioriser les besoins métiers Développer et optimiser des traitements ETL et SQL Explorer et analyser les données Industrialiser et déployer les flux de données Assurer le suivi du run et améliorer en continu la qualité des livrables Participer à des POC sur de nouvelles technologies Maintenir la documentation et présenter tes travaux à l'équipe Environnement technique : SSIS SQL Server / Transact-SQL IBM Cognos Analytics Tableau SSAS multidimensionnel Java (un plus)

Contexte : Secteur de l'énergie Mission : En tant que tech lead d'une "Squad DATA", vous serez le point d'entrée privilégié de l'équipe produit. Vous porterez la vision technique globale, vous veillerez à aligner les choix de conception avec les architectures globales de l'entreprise et garantirez l'excellence opérationnelle des livrables Vous animerez par ailleurs l'équipe de développeurs de la squad Missions & Responsabilités : Vision technique, cohérence & alignement produit Prise de décision & arbitrage Animation & Rituels agiles : Participer activement et co-animer les rituels de la squad (Daily, Refinement/Poker planning, Sprint Planning, Rétrospectives, Démos) pour garantir l'alignement technique au quotidien et la fluidité du delivery. Mentoring : Accompagner la montée en compétences des développeurs, promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie. Représenter la squad au sein des autres équipes transverses Qualité & Amélioration continue : Piloter l'amélioration continue des standards de développement Sécurité & Conformité : Veiller à ce que les choix technologiques et les conceptions respectent les exigences de cybersécurité, de gouvernance et de confidentialité des données (Security & Privacy by Design).

Contexte Le DPO du Groupe souhaite un accompagnement afin de construire et piloter la feuille de route privacy 2030 qui sera co-construite avec l'équipe en place. Expertises spécifiques : Expérience sénior dans la privacy et l'approche par les risques ainsi que dans la conduite de projet et de changements La connaissance du secteur bancaire est un plus Forte autonomie de travail Capacité d'analyse et prise de hauteur MISSIONS • Définir les politiques et stratégies de sécurité (Sécurité des SI et/ou Protection des données personnelles), piloter la roadmap SSI et le plan SSI annuel • Animer et apporter un support à la filière SSI et/ou Protection des données personnelles de l'entité • Former, communiquer et sensibiliser à la SSI ou à la Protection des données personnelles • Identifier et évaluer les risques de sécurité sous un angle Métier (Risques et impacts sur le métier, dispositifs de maitrise des risques) • Elaborer le référentiel de contrôles permanents, réaliser les contrôles permanents de niveau 2 • Contribuer ou piloter des revues de sécurité et tests d'intrusion • Suivi des plans de remédiation permettant de réduire les risques • Audit IT basé sur des référentiels normatifs (type ISO, PCIDSS, SOC2, ...)

Au sein d'un client majeur du secteur de la protection sociale et de l'assurance, vous interviendrez sur un projet stratégique de transition cloud vers Google Cloud Platform (GCP). Votre mission consistera à concevoir et déployer des pipelines ETL/ELT pour centraliser les données métiers (comptabilité, achats, pilotage budgétaire) dans des data pools sécurisés et partagés. Vous serez responsable de l'automatisation des flux multi-sources, de la modélisation des données sous dbt et SQL dans BigQuery, ainsi que de l'optimisation des performances et des coûts. Vous contribuerez également à des initiatives GenAI (RAG, assistants internes) et accompagnerez les équipes métiers dans la gouvernance des données. Poste basé en Île-de-France.

Data Platform – Cloud – Analytics Engineering À propos de JEMS JEMS est une société de conseil et d'ingénierie spécialisée dans la Data et l'Intelligence Artificielle. JEMS accompagne les grandes entreprises dans la conception, la construction et l'industrialisation de leurs plateformes data, de la collecte des données jusqu'à leur valorisation métier. À travers ses expertises techniques et fonctionnelles, JEMS intervient sur des projets de transformation data ambitieux, dans des environnements innovants et à forts enjeux. Contexte de la mission Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer / Analytics Engineer spécialisé(e) en DBT et Starburst. Vous intégrerez une équipe Data chargée de concevoir, développer et optimiser les traitements de données, tout en garantissant leur qualité, leur fiabilité et leur mise à disposition auprès des équipes métiers. La mission s'inscrit dans un environnement technique moderne, orienté vers la transformation et l'exploitation de données à grande échelle. Vos missions Concevoir et développer des pipelines de transformation de données avec DBT. Mettre en place et maintenir des modèles de données robustes, performants et réutilisables. Exploiter Starburst / Trino pour interroger et fédérer des données provenant de différentes sources. Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements. Participer à la structuration et à l'industrialisation de la plateforme Data. Mettre en place des tests de qualité, de validation et de fiabilité des données. Assurer la documentation des modèles et des flux de données. Collaborer avec les équipes Data Engineering, Analytics et métiers. Participer aux bonnes pratiques de développement, de versionning et de CI/CD.

Nous recherchons un(e) data engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : ig41idtxu3