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Nous recherchons un Data Analyst expérimenté pour intervenir sur la conception, le développement et l’industrialisation de dashboards Power BI destinés à des équipes internes. La mission couvre l’ensemble de la chaîne data : recueil des besoins, récupération et intégration des données, modélisation, alimentation de l’entrepôt de données, création de tableaux de bord, livraison et support aux utilisateurs. Vous participerez également à l’administration de l’environnement Power BI et au suivi des activités dans un outil de ticketing. Vous interviendrez sur des données liées au support informatique et aux cycles de vie des incidents. Le rôle nécessite une excellente maîtrise de SQL, Power BI et SSIS, ainsi qu’un esprit analytique, une rigueur forte et une réelle capacité de communication. Compétences techniques SQL – Expert Power BI – Expert SSIS – Confirmé / Important PL/SQL ETL Environnements On-Premise (pas d’Azure / pas de Data Factory) Conception et modélisation de données Intégration de données dans un entrepôt Conception de bases agrégées

Dans le cadre d'une mission longue chez l'un de nos clients à la Defense et pour un démarrage immédiat, nous recherchons un(e) Consultant technique MOE BI / Domaine Socle Data ▪ Type de prestation : Assistance Technique ▪ Expertise métier requise : BI ▪ Nombre d'années d'expérience : 7-10 ans minimum ▪ 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 (le reporting n'est pas dans le scope, il s'agit d'une information)

Concevoir, construire et maintenir des pipelines d'ingestion de données à l'aide d'Azure et d'outils ETL (Talend, Informatica). Intégrer diverses sources de données dans les environnements Azure Data Lake et Databricks. Garantir l'évolutivité, la performance et la sécurité des solutions de données. Optimiser les flux de travail et automatiser les processus afin de réduire les interventions manuelles. Collaborer étroitement avec les analystes métier pour traduire les besoins en solutions techniques. Gérer plusieurs projets simultanément, en assurant le respect des délais et des bonnes pratiques. Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données et des normes de documentation. Contribuer aux initiatives d'amélioration continue au sein de l'équipe DataOps.

Définition du besoin : Accélération de la transformation digitale avec pour mission de devenir le média numérique de référence pour tous, gratuit, utile et adapté à chacun pour s’informer, se cultiver et se divertir ! La Direction Data est rattachée à la direction du Numérique et met en œuvre l’ensemble de la chaîne de traitement et de valorisation des données afin d’en accélérer son usage. Contribuer à la croissance des offres numériques du groupe via plusieurs plateformes en accompagnant les équipes éditoriales, produit, design et marketing (Acquisition, Réseaux sociaux, Partenariats, CRM) dans le développement d’outils de pilotage, la compréhension et la prévision des usages ainsi que l’amélioration de l’expérience utilisateurs. Au sein du pôle Data Gouvernance, rattachée au responsable du pôle, la prestation sera affectée au data domaine utilisateurs (caractéristiques socio-démographiques, consentements, abonnements…) et permettra d’être le catalyseur et le facilitateur pour améliorer l’efficience de la mise à disposition de la donnée aux utilisateurs métier. Prestations attendues : Comprendre et mettre en œuvre la stratégie data gouvernance : Gestion de la qualité des données : Recueillir les data quality rules et coordonner leur mise en œuvre Assurer une vision complète des étapes de transformation de la donnée Gérer la mise en œuvre des contrôles qualité Effectuer la mesure des écarts de qualité par rapport aux objectifs fixés Coordonner la remédiation à la qualité des données avec les différents acteurs Participer à la gestion des métadonnées : Animer le remplissage du glossaire métier en collaboration avec les data owners Veiller au respect des règles et politiques établies par les équipes data gouvernance Coordonner la mise en synergie entre dictionnaire de données et glossaire métier Participer à la politique des accès : Contribuer à garantir la sécurité des données en mettant en application la politique des accès aux données Participer à l’application des normes RGPD et jouer le rôle de facilitateur entre les différents interlocuteurs Animer et jouer un rôle moteur dans la mise en œuvre de la stratégie data gouvernance : Communiquer et accompagner : Expliquer et faciliter la compréhension de la politique de gouvernance data en place Créer une synergie collaborative entre les équipes data et les équipes métier Être en support des Data Owners Animer le Data domaine : Lister les données sensibles à mettre sous contrôle S’assurer de la mise aux normes des Data Sets du domaine

La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : Maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur Développer la connaissance et l’expérience utilisateur Mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Afin d’assurer la coordination de l’ensemble de cas d’usages transverses aux pôles Data. Prestations attendues : En interaction avec l’ensemble de la direction data et des directions métiers consommatrices des données (Produit, Editorial, Partenariats, Marketing, Publicité….) , la prestation consistera à : La Gestion de la coordination intra Data : Assurer la transversalité Data pour les projets transverses entre les pôles (Technique, Intelligence, Mangement, et Gouvernance) Identification des actions pour chaque équipe Suivi des avancées et remontées des alertes Mise en place la coordination, la documentation, la comitologie projet Remontée au mangement le suivi de ces sujets transverses Gestion de la coordination inter Data : point d’entrée pour les principales directions métiers consommatrices des données, et responsabilité de la coordination des différents pôles Data avec les équipes métiers sur leurs besoins (Collecte, tracking, Dashboard, analyses,…) Identification des besoins Représentation de la data dans les instances de coordination projets transverses Suivi des projets en mettant en place la coordination entre les interlocuteurs data et métiers, organisation de la documentation, des ateliers de travail, des réunions de restitution avec les parties prenantes Communication des delivery Data afin d’assurer la promotion des travaux Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Expériences d’au moins 8 ans en tant que Chef de projet data Expériences d’analyse des données sur un environnement GCP Expériences sur SQL/Big Query Expériences sur les principaux métiers de la data : Collecte, tracking, Dashboard, analyses, personnalisation, data science Expériences sur des données digitales sur l’outil Piano Analytics Capacité à fédérer, coordonner des projets transverses, mener plusieurs sujets en même temps Capacité à synthétiser, et présenter des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Architecte Data(H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de l'industrie. Description 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique à forte visibilité, une nouvelle Data Platform doit être conçue sur une infrastructure Kubernetes récemment livrée. 🧩 Missions principales & Rôle Le Data Architecte interviendra sur les activités suivantes : 🏗️ Définition de l’architecture cible de la Data Platform 🗂️ Segmentation et ségrégation des stockages (temps réel, analytique, applicatif) 🐳 Déploiement et orchestration de conteneurs dans un environnement Kubernetes 🔒 Mise en place du socle Data incluant : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data 🧪 Accompagnement sur les choix technologiques , avec priorité aux solutions open source 🤝 Co-construction avec les équipes métiers , utilisateurs d’outils no-code / low-code 🔍 Participation à la définition des patterns d’architecture et bonnes pratiques 🎯 Objectifs de la mission Mettre en place une architecture Data scalable et sécurisée Assurer la cohérence technologique entre l’infra Kubernetes, les composants Data et les besoins métiers Définir les patterns, standards et bonnes pratiques de la future plateforme Préparer l’intégration des premiers pipelines et cas d’usage métiers

📢 Appel d’Offre – Développeur Data Integration / Chaîne d’Intégration Comptable (H/F) Programme Finance – Finalisation Core Model | Contexte international Bonjour à tous, Nous recherchons un développeur expérimenté pour participer aux évolutions de notre chaîne d’intégration comptable dans le cadre d’un programme Finance international, afin de finaliser notre Core Model Finance . Le consultant interviendra sur deux composants majeurs : L’interpréteur comptable (transformation, validation, enrichissement des données) Un ETL (transport/conversion des fichiers + appels services web) 📅 Informations clés Type de contrat : Assistance technique Démarrage souhaité : 05/01/2026 Fin estimée : 31/03/2026 Volume prévisionnel : 62 jours Présence sur site : 3 jours / semaine Déplacements : Non Astreintes : Non Langue : Anglais professionnel impératif Code profil : 3.2.2 – Concepteur/Développeur – Medium 🎯 Objectif de la mission Contribuer au développement et à la stabilisation des évolutions nécessaires sur la chaîne d’intégration des données comptables, afin de garantir la qualité , la cohérence et la fiabilité des flux dans un contexte international . 🧩 Responsabilités principales Développer et mettre au point des programmes de transformation et d’enrichissement de données en NodeJS typé TypeScript + SQL sur GCP (interpréteur comptable) Développer et mettre au point des programmes équivalents en Java dans l’ ETL Concevoir et réaliser les tests unitaires Corriger les anomalies et contribuer à la stabilisation des composants Participer à la rédaction / mise à jour des spécifications techniques Respecter les normes, procédures et standards de développement (qualité, sécurité, performance) 💡 Compétences techniques attendues (Impératif) NodeJS (TypeScript) – Expert Java – Expert SQL – Expert GCP – Expert Web Services REST – Expertise solide ⭐ Compétences appréciées Expérience sur des chaînes d’intégration de données / projets Finance Pratique des environnements ETL , flux fichiers, traitements batch & contrôles Autonomie, rigueur, sens du résultat Capacité à évoluer dans un contexte international (échanges en anglais) 🧠 Profil recherché Développeur / Concepteur-Développeur confirmé À l’aise sur des sujets data transformation , intégration, APIs REST Capacité d’analyse, qualité de code, esprit d’équipe Orienté delivery (développement + tests + correction) 📄 Livrables attendus Programmes de transformation/enrichissement de données (NodeJS/TS + SQL + Java) Spécifications techniques (flux, mapping, interfaces, règles techniques) Tests unitaires (jeux de tests, résultats, couverture) Suivi des anomalies / corrections (selon processus interne)

Mission : Mission située au sein de la DSI au niveau de l’équipe Data et Reporting d'un acteur financier. La mission consistera à être Business Analyst sur la plateforme Data du SI. Analyse des besoins : Comprendre les besoins des parties prenantes et des utilisateurs finaux afin de définir des exigences claires pour des projets liés aux données. Cadrage de projet : Travailler avec des équipes techniques de la DSI (architectes, data engineers, MOA/MOE des autres applications), autres DSI du groupe, et non techniques (direction financière, conformité, direction des risques, direction commerciale) afin de cadrer un projet (solution, chiffrage, planning, …) Pilotage de projet : définir et suivre les engagements / assurer le reporting et le dialogue avec les interlocuteurs métiers Analyse des demandes du métier : Sur la base d’une expression de besoins ou de spécifications fonctionnelles générales, réalisation de l’analyse, en lien avec les développeurs, puis établissement des chiffrages et du planning de mise en œuvre des évolutions. Spécifications fonctionnelles : A partir des expressions de besoins, rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées à destination des équipes de développement. Préparation et réalisation des recettes : Rédaction des cahiers de recettes et validation du bon fonctionnement technico-fonctionnels des applications. Assistance et support : Assurer l’assistance auprès des utilisateurs, analyser les dysfonctionnements et proposer des solutions correctives/palliatives chiffrées.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la mise en place d'une plateforme AIOPS. Les missions sont : En tant que DataOps Engineer avec expertise MLOps, les missions sont : - Deploiement et maintenance des pipelines de données scalables et résilients (batch/streaming) en utilisant Kafka, Airflow, Kubernetes. - Industrialisation du cycle de vie des modèles ML (de l’entraînement au monitoring en production) via des pratiques MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.). - Automatisation de l’infrastructure et les déploiements (IaC avec Terraform/Ansible, CI/CD avec Jenkins/ArgoCD). - Garantie la qualité des données (testing, linéage, observabilité) et la performance des modèles (drift detection, monitoring). - Collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers pour aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Responsabilités Clés 1. Pipeline de Données & Orchestration - Développement et optimissation des pipelines Kafka (producteurs/consommateurs, topics ) pour le traitement en temps réel. - Orchestrer les workflows avec Apache Airflow (DAGs dynamiques, opérateurs custom Python/Kubernetes). - Automatisation le déploiement et la scalabilité des pipelines sur Kubernetes (Helm, Operators, ressources custom). - Gérer les dépendances entre pipelines (ex : déclenchement conditionnel, backfills). 2. MLOps & Industrialisation des Modèles - Packager et déployer des modèles ML. - Mettre en place des pipelines MLOps : - Entraînement (MLflow, Pipelines). - Testing (validation des données, tests de modèles avec Great Expectations). - Déploiement (, A/B testing). - Monitoring (drift des features/prédictions, logs avec ELK/Prometheus). - Optimisation des performances des modèles en production (latence, ressources GPU/CPU). 3. Infrastructure as Code (IaC) & CI/CD - Définition l’infrastructure en Terraform (modules réutilisables pour Kafka, Kubernetes, IBM Cloud). - Automatisation les déploiements avec Jenkins/ArgoCD (pipelines multi-environnements : dev/staging/prod). - Configuration les clusters Kubernetes (namespaces, RBAC, storage classes, autoscale HPA/VPA). - Sécurisation des accès (Vault pour les secrets) 4. Qualité des Données & Observabilité - Implémentation des tests automatisés : - Qualité des données (complétude, cohérence, schéma) - Validation des modèles (métriques, biais). - Monitorisation les pipelines et modèles : - Métriques techniques (latence, erreurs) et métiers (précision, recall). - Alertes proactives (ex : Dynatrace ou Grafana). 5. Collaboration & Amélioration Continue Participation aux rituels Agile (refinement, retro) et promouvoir les bonnes pratiques Data/MLOps. Control des équipes sur les outils (Airflow, Kafka) et les processus (CI/CD, testing). Assurance d´une veille technologique (ex : évolutions de Kubernetes Operators pour Kafka/ML, outils comme Metaflow). Collaboration avec les Product Owners pour prioriser les besoins métiers.

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser, conseiller, et faire des recommandations de façon à améliorer l’efficience et l’efficacité de la solution Databricks chez ton client. - Préconisation, conception et mise en œuvre du LakeHouse Databricks - Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques - Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Databricks - 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

Votre rôle s'articule autour de trois grands axes : 1. Définir le cadre de gouvernance : - Établir des standards et principes communs pour la gestion des données : Documentation et qualité des données Master Data Management Politiques d'accès et sécurité sur la plateforme data Clarification des rôles et responsabilités Garantir une mise en œuvre cohérente dans les différentes entités. 2. Accompagner la mise en œuvre opérationnelle : Piloter l'application des règles de gouvernance Animer et fédérer la communauté des référents data Coordonner les initiatives locales avec la vision centrale Mettre en place des outils, rituels et tableaux de bord pour le suivi. 3. Soutenir les projets stratégiques : Apporter votre expertise sur les projets data pour assurer la conformité aux bonnes pratiques Contribuer à la définition des critères de qualité et de responsabilité pour les cas d'usage à fort impact (IA, R&D, MDM, etc.). LocalisationPoste basé sur plusieurs sites en région (possibilité de télétravail partiel).

Nous recherchons un Data Engineer AWS / Snowflake confirmé pour intervenir au sein d’une équipe Data sur un environnement cloud moderne, fortement orienté industrialisation, performance et qualité des données. 🎯 Contexte de la mission : Vous serez en charge de maintenir, optimiser et faire évoluer les pipelines et architectures Data existants, dans un écosystème AWS & Snowflake à forte volumétrie. La mission inclut également la prise en main de sujets de développement et d’industrialisation en cours. ⚙️ Vos missions principales : Ingestion & Transformation Développer et maintenir des pipelines Python / PySpark (batch, transformations, industrialisation). Implémenter des processus d’ingestion Snowflake ( Snowpipe, procédures stockées, tables dynamiques, datamarts ). Gérer le datalake, les flux d’ingestion et les orchestrations associées. Architecture & AWS Intervenir sur les services AWS : S3, Lambda, Step Functions, EMR, DynamoDB, RDS, EventBridge, IAM, API Gateway… Optimiser et sécuriser les flux Data sur AWS. Assurer la résilience, les performances et la montée en charge des environnements Data. CI/CD & Infrastructure Maintenir et faire évoluer les pipelines GitLab CI , Travailler avec Docker & Pulumni pour l’industrialisation et l’infrastructure as code. Monitoring & Qualité Mettre en place ou améliorer les mécanismes de monitoring , d’observabilité et de data quality . Documenter, partager les bonnes pratiques et contribuer à l’amélioration continue.

Support Technique Niveau 2 et 3 sur Cloudera Data Platform • Analyser, diagnostiquer et résoudre les incidents complexes impactant la plateforme Cloudera. • Assurer un support de niveau 2 et 3 pour les équipes techniques et métiers. • Gérer les escalades des incidents critiques et collaborer avec l’éditeur si nécessaire. • Implémenter et améliorer les outils de monitoring avancés pour détecter et anticiper les problèmes. • Optimiser la performance des services et traitements Hadoop, Spark et Kafka. Gestion et Optimisation de Kafka • Administrer et optimiser l’infrastructure Kafka sur Cloudera. • Gérer la scalabilité et la résilience des clusters Kafka. • Assurer une supervision efficace des topics, brokers et consommateurs. • Résoudre les incidents liés à la latence, au throughput et à la gestion des offsets. • Mettre en place des stratégies de sécurisation et de haute disponibilité de Kafka. Automatisation et Développement • Développer et maintenir des scripts Shell, Ansible et Python pour automatiser le support et l’exploitation. • Automatiser la gestion des incidents récurrents et les procédures de maintenance. • Déployer des pipelines CI/CD pour les services Cloudera, Kafka et les bases de données associées. Optimisation et Dimensionnement de l’Infrastructure • Travailler sur le dimensionnement et le tuning des clusters Cloudera pour une meilleure gestion des charges de travail. • Dimensionner les divers clusters ElasticSearch en fonction des consommations des ressources. • Analyser et proposer des évolutions d’architecture en collaboration avec les architectes en fonction des besoins métier. • Assurer une veille technologique et être force de proposition pour améliorer la plateforme. Documentation et Transmission de Connaissances • Documenter les incidents récurrents, les procédures de résolution, les bonnes pratiques et le manuel d’utilisation de l’offre. • Former les équipes internes sur les outils de monitoring, Kafka, Cloudera et l’analyse des incidents. • Rédiger des guides de troubleshooting pour faciliter le travail des équipes de support niveau 1 et 2.

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation de la plateforme data , notre client recherche un Data Engineer expérimenté (5 à 10 ans d’expérience) pour renforcer son pôle Data & Cloud Engineering. La mission s’inscrit dans un environnement à forte composante technologique, reposant sur une architecture cloud-first hébergée sur AWS , et visant à industrialiser, fiabiliser et automatiser les traitements de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur la conception et l’optimisation des pipelines de données (Snowflake, DBT, Pandas), la gestion de l’infrastructure via Terraform , et la mise en place de processus de monitoring, sécurité et SLA . L’objectif principal est de garantir la performance, la qualité et la traçabilité des données tout en accompagnant la transformation digitale de l’entreprise dans un cadre agile et collaboratif .

Nous recherchons pour l’un de nos clients grands comptes un Tech Lead spécialisé Data Engineering afin de rejoindre une squad produit au sein d’un environnement moderne et exigeant. 🎯 Objectif de la mission Contribuer au delivery des produits data, piloter les choix techniques, encadrer les bonnes pratiques, et garantir la qualité logicielle au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Software Engineers…). 🎤 Soft skills Leadership technique + accompagnement d’équipe Communication structurée et vulgarisation technique Rigueur, autonomie et sens du delivery Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes

Pour le compte d’un acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un Data Manager spécialisé dans le domaine des Ressources Humaines. La mission consiste à rationaliser le parc applicatif RH et à accompagner les projets de migration d’outils, en veillant à l’optimisation des processus et à la qualité des données. Le consultant devra collaborer avec les équipes métier RH et IT pour définir les standards de données, structurer les flux d’information, et garantir l’intégrité et la fiabilité des systèmes. La maîtrise des outils ORACLE et PeopleSoft est indispensable, ainsi qu’un excellent niveau d’anglais pour les échanges internationaux.