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Notre client, filiale bancaire d’un grand groupe industriel international, recherche un(e) Business Analyst Data confirmé(e) pour renforcer ses équipes. Vos missions principales Assurer la qualité des données dans le respect des standards définis Traiter et suivre les tickets liés aux anomalies ou demandes d’évolution des données Travailler en interaction étroite avec les métiers Data (Data Stewards, Data Owners) pour garantir la cohérence et la fiabilité des données Participer aux comités de pilotage et aux ateliers métiers/IT pour la mise en œuvre des actions correctives Suivre et documenter les processus de data quality et les indicateurs de performance associés Contribuer à l’amélioration continue des outils et des process de gouvernance de données

Mon Client recherche un Customer Data Modeler expérimenté pour intervenir dans le cadre du projet MDV . Cette mission, à réaliser en full remote , débutera dès que possible et se poursuivra jusqu’au 30 juin 2026 . Le consultant aura pour mission principale de concevoir et documenter les modèles de données clients (Customer Master Data), tout en définissant les processus de gouvernance , les rôles associés et les règles de qualité . Une forte capacité à collaborer avec les équipes métier et IT est essentielle afin d’assurer la cohérence du modèle et son alignement global avec les besoins de l’organisation. Le profil recherché justifie d’au moins 5 ans d’expérience en Master Data Management , avec une expertise avérée sur la donnée client (modélisation, gouvernance, qualité). Une bonne compréhension des processus du domaine client est indispensable. La connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG constitue un plus. La mission requiert une excellente maîtrise du français et de l’anglais . Le prix d’achat maximum est fixé à 1000 € par jour .

La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Expertise DATAIKU DSS avec certifications : • Core Designer • Advanced Designer • ML Practitioner • MLOps Practitioner • Developer • Generative AI Practitioner

Les principales missions s’articuleront autour des axes suivant: • Gouvernance o Gestion du plan de capacité des ressources du périmètre o Gestion des entrées et sorties des prestataires o Production de reportings mensuels consolidés des activités du périmètre o Consolidation des indicateurs au sein de tableaux de bord • Coordination o Suivi de la consommation CPU Batch des traitements applicatifs o Suivi de la volumétrie des unités d’œuvre de facturation des environnements systèmes o Élaboration du planning annuel des opérations mensuelles de redémarrage des partitions, en coordination avec les parties prenantes o Animation du comité mensuel de planification de capacité o Représentation du périmètre dans les différentes instances de gouvernance et de pilotage o Gestion documentaire, partage de la connaissance et lutte contre l’obsolescence documentaire • Supervision et participation aux activités suivantes, en collaboration avec l’équipe : Exploitation applicative (RUN) o Vérification de la bonne exécution du planning et mise en œuvre des actions nécessaires pour assurer la reprise des traitements et le retour au fonctionnement nominal o Qualification, traitement et résolution des incidents, avec mise à jour de la base de connaissance et sollicitation des équipes tierces si nécessaire o Maintien à jour de la documentation, de la CMDB, des consignes de pilotage et des référentiels associés o Traitement et exécution des évolutions et des changements, incluant la gestion des demandes associées

1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Mission Overview La mission au sein du Data office a pour objectif d'accompagner la transformation autour de la démarche des Data products et des Vues organisées métiers pour exposer et consommer la data. Cette mission est là pour accélérer le déploiement des rôles autour de la Data du producteur au consommateur. Construction d'un Kit/book de déploiement des data products auprès des producteurs et consommateurs (méthodologie, documentation …) Animation de meetings de vulgarisation (Support & CR) Préparation et organisation d'un Meet Up d'acculturation (jalon mai 2026)

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Au sein d’un grand groupe industriel international spécialisé dans les solutions électriques, vous intégrerez le pôle Data rattaché à la DSI. L’équipe Data Quality, composée de 4 personnes, a pour mission de garantir la fiabilité et la cohérence des données (Customer, RH, Produit, etc.) dans un contexte multiculturel. L’enjeu est d’assurer la mise à disposition de données fiables, exploitables et de haute qualité au service des équipes métiers et des partenaires distributeurs. Missions qui vous serez conférés : Assurer la qualité, la cohérence et la complétude des données sur l’ensemble des périmètres (client, RH, produit…). Mettre en œuvre et superviser les processus ETL avec l’outil Informatica , validé comme solution principale au sein du pôle Data. Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir, analyser et formaliser les besoins en matière de données. Organiser et animer des ateliers métiers afin de traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques. Participer aux projets d’ AMOA Data : rédaction des spécifications, accompagnement des utilisateurs, suivi de la mise en production. Contribuer à la modélisation et à la gouvernance des données , dans une logique d’amélioration continue. Créer et maintenir des rapports et tableaux de bord dans Power BI.

Collecte, Traitement de données avec analyse, nettoyage, complétion, correction, uniformisation Proposition et mise en œuvre d’outils et d’algorithmes de traitement de données Modèles avancés pour des analyses prédictives précises Mise en oeuvre des tableaux de bord pour visualisation des métiers Maitrise modélisation objet UML Maîtrise langage SQL, Python, R, Visual Studio Code et EXCEL skills for Data analyst (Power query, Pivot tables, Power Pivot) Exploration et requêtage des différents types de bases de données

Contexte de la mission Vous accompagnerez la modernisation des infrastructures logicielles et serveurs, tout en soutenant les projets IA/Data en production. Vous garantirez leur scalabilité, sécurité et traçabilité dans des environnements critiques du secteur financier. Vos missions • Moderniser et sécuriser les environnements applicatifs et serveurs • Automatiser les déploiements et configurations via Infrastructure as Code (IaC) • Assurer la scalabilité et la sécurité des projets IA/Data en production • Collaborer avec les équipes Data Scientists, DevOps et Sécurité • Participer aux audits et garantir la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001) • Mettre en place des solutions de monitoring et traçabilité des modèles IA

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

Objectifs de la mission Analyser les parcours GPS sur plusieurs journées, en tenant compte des variations de contexte (charge de distribution, secteurs, conditions terrain), afin d’identifier des tendances récurrentes. Comparer les itinéraires, temps de parcours, distances parcourues et arrêts entre différents scénarios, pour comprendre les écarts de performance observés. Identifier et qualifier les écarts, notamment en termes de séquencement, de choix d’itinéraires, de durées d’arrêts et d’adaptations terrain. Détecter les points d’anomalie et de rupture dans les parcours (arrêts non prévus, détours, points GPS aberrants, pertes de signal) et en évaluer l’impact opérationnel.

Compétences techniques marketing - Expert - Impératif Product management - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Responsabilités Principales 1. Stratégie de Contenu et d'Audience Identification et Cartographie des Personas : En collaboration avec le Product et l’UX, aider à définir et documenter les différents clients/utilisateurs de la plateforme (Développeurs, Product Owners, Data Engineer, Leaders PTF et BU, etc.) et leurs besoins spécifiques en information (y compris en situation de crise). Audit et Structuration du Contenu Existant : Analyser les supports actuels et recommander une architecture de contenu logique et unifiée pour améliorer l'accessibilité et la clarté. Définition des Messages Clés : Traduire les fonctionnalités et les avantages de la plateforme en messages clairs, orientés bénéfices pour chaque persona. 2. Création et Gestion du Contenu Produit Production de Contenu Ciblé : Élaborer des supports structurés et didactiques pour l'adoption et la compréhension des produits et services de la plateforme. Cela inclut, sans s'y limiter : Fiches Produit/Service détaillées (pour les équipes Product Management). Guides d'Utilisation et tutoriels (pour les utilisateurs). Notes de version ( Release Notes ) et FAQ claires. Contenu pour l'onboarding des nouveaux services. Optimisation des Canaux de Contenu : Gérer et optimiser les plateformes et outils de partage de contenu pour s'assurer que le contenu arrive aux bonnes personnes au bon moment. Mesure de l'Impact : Suivre les indicateurs clés (fréquence de consultation, feedback utilisateur, taux d'adoption) pour évaluer l'efficacité des contenus et itérer. 3. Contribution à l'Amélioration de l'Expérience Utilisateur Boucle de Feedback : Mettre en place des mécanismes pour recueillir le feedback des personas sur le contenu et les services afin d'alimenter les équipes Product Management. Aide à la l’animation du collectif de nos utilisateurs. Appui aux Événements d'Engagement : Aider à structurer les sessions d'information (ateliers, showcases, démos) en s'assurant que le contenu présenté est pertinent et adapté à l'audience. 4. Alignement Coordination avec la Communication Groupe : S'assurer que le contenu produit est en accord avec la charte éditoriale et graphique du groupe (utilisation des logos, des templates, etc.) tout en restant focalisé sur le contenu technique et l'adoption produit de la plateforme. Compétences Requises : Compréhension Technique et Pédagogie : Capacité avérée à décortiquer des sujets complexes (Data, Cloud, API, développement) et à les simplifier. Capacité d'Analyse et de Synthétisation : Aisance pour identifier les besoins d'information d'une audience (persona) et structurer un contenu en conséquence. Maîtrise de la Rédaction et des Outils de Contenu : Excellent niveau rédactionnel (précision, concision). Connaissance des outils de documentation et de gestion de contenu.

Objectif de la mission Accompagner les activités Cloud et Bases de Données , en assurant la construction, l’administration et le maintien en conditions opérationnelles des infrastructures systèmes et SGBD. Missions principales Construction et MCO du socle technique (VMs, systèmes, bases de données). Support N2 / N3 systèmes et bases de données. Administration des environnements Linux et Windows . Gestion du PRA et de la continuité de service. Réalisation des mises en production . Rédaction de la documentation d’exploitation. Scripting et automatisation des tâches récurrentes. Déploiement et exploitation Cloud (une expérience chez un provider type OVH est un plus). Déploiement et MCO des bases de données (Oracle, PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MSSQL). Mise en œuvre de la métrologie et supervision . Utilisation d’outils d’ orchestration . Participation à l’homologation et à la veille technologique . Participation aux astreintes de production . Environnement technique Parc : ~4 000 serveurs physiques et virtuels Windows / Linux Virtualisation : VMware, OpenStack Automatisation / IaC : Bash, Ansible, Git, Terraform Orchestration : Rundeck, Control-M Bases de données : Oracle, PostgreSQL, MySQL/MariaDB, MSSQL Supervision / Métrologie : Zabbix, Grafana Compétences techniques Impératives : Bases de données (Oracle et/ou PostgreSQL et/ou MySQL) – Confirmé Cloud – Junior SGBD & exploitation en environnement de production Appréciées : Infrastructure as Code Automatisation & scripting Connaissance d’un orchestrateur