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2 jours de TT Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield , visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants. La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile , chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée , avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage. Périmètre et responsabilités Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault). Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client. Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible. Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité. Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts. Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile. Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur. Livrables attendus Modèles Logiques de Données (MLD) validés. Mapping source-to-target détaillé. Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation. Matrice de gestion des cas particuliers. Business glossary intégré au Data Catalog. Définition des règles de qualité des données. Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test. Environnement technique Plateforme Cloud moderne BigQuery SQL avancé Data Catalog / gouvernance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault). Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes. Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.). Expérience significative dans des environnements Agile . Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable. La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus. Soft skills attendues Esprit de synthèse Force de proposition Autonomie Pragmatisme Excellentes capacités de communication Informations complémentaires Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.

Prestations demandées La mission consiste à fournir aux équipes Finance les moyens de contrôler / analyser / piloter leurs activités, via une exploitation qualitative de la donnée. Les tâches principales consisteront à : - Accompagner les différentes équipes dans l’expression de leurs besoins - Définir et modéliser les processus data - Concevoir les solutions - Implémenter et automatiser les processus dans les outils les mieux adaptés (extraction et préparation des données ; production des outputs ; historisation et stockage ; tableaux de bord,…) - Accompagner les Métiers dans la prise en main des solutions mises en place - Assurer la maintenance corrective et évolutive des solutions livrées - Identifier, partager et mettre en œuvre les bonnes pratiques sur le traitement des données, dans une démarche d’amélioration continue. Le périmètre recouvre l’ensemble des données de l’activité d’Arval France (systèmes de gestion des contrats, de l’assurance, des frais généraux ; systèmes comptables,…), nécessaires aux travaux de la Finance. Les principaux outils utilisés dans l’existant sont : Excel, SAS, OBIEE Analytics, SQL Dev. Les principaux outils à privilégier en cible sont – conformément aux recommandations internes : Dataiku, Python, Vertica, Tableau. La mission se déroule au sein l’équipe de Data Analysts dédiée au projet Data Finance, celle-ci travaille de manière quotidienne avec l’ensemble des parties prenantes au projet – de la Finance et des autres Directions : - Experts Métier - Architectes et référents IT - Data Engineers - Data Management Officers Exemples de besoins automatisation pouvant être mis en œuvre durant la mission : - Réaliser la migration SAS vers Dataiku du dashboard de pilotage de l’encours stock de commandes - Industrialiser les contrôles et les rapprochements entre les systèmes de gestion et les systèmes comptables - Industrialiser le pilotage des paiements clients / fournisseurs

Vous serez le garant de la qualité et de la cohérence des données pour nos tableaux de bord et audits. Analyse & Modélisation : Concevoir des modèles de données (fichiers plats/CSV) à partir de sources variées et définir les règles de transformation et d'agrégation. Reporting & Visualisation : Alimenter et optimiser les tableaux de bord sous Google / Looker Studio pour assurer un pilotage efficace. Consolidation Internationale : Collecter, vérifier et uniformiser les données de formation issues de différents pays (gestion des UUID, formatage CSV standardisé). Qualité & Documentation : Mettre en place des contrôles qualité rigoureux (audit, nettoyage), documenter les processus de transformation et maintenir le référentiel des règles de gestion. Approche Analytique : Traduire les problématiques business en questions analytiques claires et proposer des recommandations actionnables.

Dans le cadre du renforcement du DataLab, nous recherchons un Data Analyst Lead en prestation, rattaché à l’équipe Gouvernance des données. La mission s’inscrit dans un environnement Grande Distribution, multienseignes et multimétiers, avec de forts enjeux de pilotage de la performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle. La connaissance du domaine de la Grande Distribution est un critère essentiel. Objectifs de la mission Apporter une expertise en data analyse et en conception de solutions informatiques orientées données. Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts du DataLab. Accompagner les équipes produits et projets sur des sujets analytiques et techniques avancés. Animer la communauté des Data Analystes. Coanimer la Data Authority et les ateliers associés, en lien avec l’équipe Gouvernance des données. Principales missions Expertise en data analyse et conception de solutions data. Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions). Contribution à la structuration et à l’alignement des KPI métiers. Animation de la communauté des data analystes (ateliers, bonnes pratiques, retours d’expérience). Contribution à la modélisation des données, notamment en faisant vivre le modèle de données communes. Coanimation de la Data Authority et des ateliers associés. Compétences clés attendues Expertise confirmée en data analyse. Capacité à concevoir et challenger des solutions data. Pratique avérée de la modélisation des données. Connaissance significative et opérationnelle de la Grande Distribution (critère indispensable) : enjeux business, indicateurs clés (vente, marge, stock, approvisionnement, performance magasin), compréhension des usages métiers de la donnée. Capacité à accompagner et faire monter en compétence des Data Analysts. Aisance dans l’animation de communautés et d’ateliers transverses. Contexte technique Technologies Big Data : SQL, Databricks, Scala, Python BI / Reporting : Power BI, MicroStrategy Modélisation des données : PowerDesigner Gouvernance des données : DataGalaxy Qualité des données / Data Observability : SODA Méthodologie projet : SAFE (Agilité à l’échelle) Outils Agile : Jira Environnements Big Data : Microsoft Azure & DataBricks Définit, développe, met en place et maintient les outils nécessaires à l'analyse des données par les équipes Data Conçoit les modèles de données et les contrats d'interfaces Est responsable de créer des solutions permettant le traitement de volumes importants de données tout en garantissant leur sécurité MISE EN PRODUCTION Prépare les documents requis pour les Mises En Production (MEP) et pour le Run (document d'exploitation, supervision, ?) Participe à la mise en place des processus et outils de supervision de son produit et des traitements associés Participe au transfert de compétences vers l'équipe en charge du RUN Respecte les bonnes pratiques de développement (optimisation, sécurisation, documentation, etc.) Participe aux différentes cérémonies agiles VEILLE ET SUIVI Assure une veille active sur les technologies et langages utilisés et leurs évolutions afin d'améliorer les compétences des équipes Participe à la résolution d'incidents sur le produit en collaboration avec les parties prenantes

Contexte Au sein du département Artificial Intelligence & Innovation, l'équipe Analytics exploite les données et fournit des tableaux de bord sur l'adoption et la consommation des offres du département. Ceci à destination du management, des offering managers, et des clients de ces offres. Ces tableaux de bord s'appuient sur un pipeline de collecte et de transformation de la donnée organisé de la façon suivante : Collecte des données source : scripts python hébergés dans le cloud interne Stockage des données collectées : base postgreSQL et COS (fichiers Json et parquets) Préparation / enrichissement des données : pipelines Dataiku Production des Tableaux de bord : Tableau Server La fréquence de mise à jour des dashboards varie selon les sources (quotidienne, hebdomadaire et mensuelle). Descriptif des Prestations et des Livrables Le prestataire accompagnera l'équipe dans la préparation, la visualisation et l'analyse des données liées au suivi d'adoption et de consommation des offres IA du département (LLM as a service, Raag as a service, Robot automation, Gen AI, etc). Production de dashboards Tableau Exploration des données et mise en place de KPI pertinents, en concertation avec le Top management d'A3I et les offering managers Création de dashboards permettant un suivi de l'adoption, de l'usage et de la performance des offres Optimisation des dashboards existants (lisibilité, structuration) Préparation de données Transformation et enrichissement des données via Dataiku Exploration et manipulation SQL sous PostgreSQL Contribution à la gestion de la qualité des données

Nous recherchons deux Data Analysts Power BI pour soutenir nos équipes sur des projets analytiques stratégiques. Les missions incluent la création, la rationalisation et le redesign de reportings, ainsi que la participation à des phases de validation et de recette suite à des projets de migration ou de refonte technique. Les candidats devront faire preuve de rigueur, d’organisation et d’autonomie pour produire des analyses fiables et pertinentes. Compétences attendues : Maîtrise de Microsoft Power BI , des modèles de données et du langage DAX pour la création de dashboards et d’analyses. Expérience avec cubes OLAP ou bases analytiques et participation à des projets de migration ou de refonte de reporting.

Dans le cadre du lancement d’un projet interne stratégique à dimension internationale, un grand groupe recherche un Business Analyst / Data Analyst pour accompagner la mise en place d’un outil de pilotage commercial centralisé, orienté data. Le projet vise à fournir aux équipes Sales et Sales Ops une vision consolidée, fiable et exploitable de la performance commerciale. Le rôle est clé et transverse , au cœur des échanges entre les équipes métiers, data et IT. Missions Recueillir, analyser et formaliser les besoins des équipes Sales / Sales Ops (KPIs, reporting, cas d’usage). Analyser les sources de données existantes (dont CRM) et comprendre le modèle de données actuel. Concevoir et faire évoluer le modèle de données dans une logique Medallion (Bronze / Silver / Gold) et Canonical / Shared Data Model . Cadrer et spécifier les pipelines de données (ETL / workflows) avec les outils en place. Définir les règles de transformation et de qualité de données (nettoyage, harmonisation, gestion des doublons, référentiels). Mettre en place et documenter l’historisation et la data lineage de bout en bout. Rédiger la documentation fonctionnelle et le dictionnaire de données. Jouer le rôle de référent data au sein de l’équipe projet (arbitrage fonctionnel, réponses aux questions). Accompagner les utilisateurs (présentation des KPIs, démonstrations, recueil de feedbacks). Contribuer à une démarche d’amélioration continue. Livrables attendus Modèle de données documenté (Medallion / Canonical). Spécifications fonctionnelles des pipelines de données. Règles de transformation et de qualité de données. Documentation data (dictionnaire, lineage, historisation). Vues analytiques et indicateurs métier. Supports de restitution et d’accompagnement utilisateurs. Environnement technique Architecture data de type Medallion Outils ETL / orchestration (exemples) : Fabric Pipeline dbt Alteryx Airflow Logic Apps / Power Automate Environnement CRM et données commerciales Outils BI / analytics (selon stack en place)

Le Business Analyst Pré‑Trade intervient au cœur des activités Front‑to‑Middle sur les marchés de l’énergie (électricité, gaz, pétrole, émissions, garanties d’origine). Il accompagne les desks trading dans l’analyse, la structuration et l’évolution des processus pré‑trade, ainsi que dans la gestion et la qualité des données de marché. Ses missions couvrent l’analyse fonctionnelle, la compréhension des produits énergie, la modélisation des données, et l’amélioration continue des systèmes ETRM/CTRM. Le rôle est orienté trading, opérationnel et data , sans dimension Risk. Missions principales Analyser les besoins des desks Power, Gas, Oil, Emissions et Renewables. Étudier les mécanismes des marchés spot, intraday, day‑ahead, balancing et dérivés énergie. Documenter et optimiser les workflows pré‑trade : saisie d’ordres, enrichissement, contrôles, validation. Analyser les contract features des produits énergie : profils horaires, règles de livraison, indexations, contraintes physiques. Structurer et fiabiliser les market data énergie : prix spot/forward, courbes, données fondamentales, données issues des plateformes (EPEX, ICE, NordPool…). Comprendre et documenter le fonctionnement de l’ order book : profondeur, liquidité, matching. Réaliser des analyses data (SQL, Python) et produire des dashboards pour les équipes trading. Rédiger des spécifications fonctionnelles (user stories, règles métier, mapping de données). Participer aux phases de tests (UAT, non‑régression) et accompagner les utilisateurs lors des déploiements.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Analyst senior (H/F) à Hauts-de-France, France. Les missions attendues par le Data Analyst senior (H/F) : Analyse et modélisation • Analyser les besoins métiers et fournir des recommandations basées sur les données. • Mener des analyses exploratoires pour détecter des tendances et opportunités. Production d’outils d’aide à la décision • Développer des dashboards et outils de visualisation interactifs. • Standardiser les processus de gouvernance des données sur les fronts data. Stratégie et gouvernance • Définir les bonnes pratiques en matière d’accès aux données (Report, Dashboard, Self Service Data…) • Assurer la conformité des analyses aux standards définis par l’entreprise. Accompagnement des équipes • Sensibiliser les équipes métiers à l’exploitation des données. • Former les collaborateurs aux outils de visualisation et d’analyse. Compétences • Analyse : Exploration de données, modélisation prédictive, segmentation. • Techniques : SQL, Python, R, Power BI. • Gouvernance : Qualité des données, standardisation. • Communication : Vulgarisation des résultats analytiques. • Expérience utilisateur : UX/UI, storytelling, accessibilité, Recueils feedback, Design System Indicateurs de performance • Taux de réutilisation des analyses. • Temps moyen de mise en production. • Impact des analyses sur la prise de décision. • Qualité et adoption des outils de visualisation. Data Analyste avec 4 à 5 ans d’expérience minimum dans le domaine de la Supply Chain Solides compétences dans l’analyse, la structuration des données mais également dans la production de KPI et tableaux de bord Capacité à travailler en interaction forte avec les équipes Métiers et Contrôle de Gestion Modalités · Présence sur site obligatoire du lundi au mercredi Environnement technique Cloud & Data : GCP (BigQuery, Dataform) DataViz : PowerBI Gouvernance & Qualité : DataGalaxy Documentation & Pilotage : Confluence, JIRA (Scrum)

Data Analyst Lead – Gouvernance & Conception Data Objectif global Renforcer l’expertise en analyse, conception et gouvernance des données au sein d’un DataLab, dans un contexte grande distribution multi-enseignes et multi-métiers. Livrables : - Expertise analytique et conception de solutions data - Contribution à la structuration des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst - Participation à la Data Authority - Contribution au modèle de données commun Contexte de la mission : - Mission au sein d’un DataLab, rattachée à l’équipe Gouvernance des données. Environnement : - Grande Distribution - Multi-enseignes - Multi-métiers Enjeux forts de performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle ⚠️ La connaissance opérationnelle de la Grande Distribution est impérative. Objectifs - Apporter une expertise avancée en data analyse et en conception de solutions data - Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts - Accompagner les équipes produits et projets sur des problématiques analytiques complexes - Animer la communauté Data - Coanimer la Data Authority et les ateliers de gouvernance Missions principales : - Expertise en analyse de données et conception de solutions orientées data - Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions) - Structuration et alignement des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst (ateliers, bonnes pratiques, REX) - Contribution et évolution du modèle de données commun - Coanimation des instances de gouvernance Data Compétences techniques attendues : Impératif : Connaissance confirmée de la Grande Distribution Enjeux business KPI clés : ventes, marge, stock, approvisionnement, performance magasin Usages métiers de la donnée Important Modélisation des données (confirmé) Analyse de données (confirmé) Conception de solutions data (confirmé) Stack & Environnement technique Big Data : - SQL - Databricks - Scala - Python Environnement Azure BI / Reporting : - Power BI - MicroStrategy Modélisation : - PowerDesigner Gouvernance & Qualité : - DataGalaxy - SODA (Data Quality / Observability) Méthodologie & outils : - SAFe (Agilité à l’échelle) - Jira Profil recherché - Data Analyst Senior / Lead - Forte capacité à challenger les solutions - Vision transverse et structurante - Capacité à fédérer une communauté - Aisance en animation d’ateliers - Posture d’expert référent

Contexte de la mission Dans le cadre d’une démarche d’amélioration continue, un grand groupe du secteur de l’énergie souhaite réaliser un audit complet de son environnement Power BI , afin d’évaluer : La performance des jobs de rafraîchissement La fiabilité des datasets et modèles La qualité de la gouvernance Power BI La conformité aux meilleures pratiques Microsoft La scalabilité et la pérennité de l’architecture existante L’objectif est d’identifier les axes d’optimisation et de proposer une feuille de route claire et priorisée. Périmètre de la mission L’audit couvrira l’ensemble de la chaîne Power BI : Scheduled Refresh (Jobs) Datasets / Semantic Models Sources de données & Gateway Transformations Power Query / Dataflows Modélisation DAX & relations Rapports & dashboards Capacity management / Workspaces / Gouvernance Performance Analyzer & outils de monitoring Travaux attendusAnalyse des jobs Power BI Durées d’exécution Échecs récurrents Dépendances et enchaînements Consommation de ressources Analyse des logs d’erreurs Évaluation des modèles Structure des tables Types de stockage (Import / DirectQuery / Dual) Optimisation des mesures DAX Cardinalité & performance du modèle Analyse des sources de données Performance des requêtes Gouvernance des connexions Sécurité & gestion des credentials Optimisation Power Query (M) Gouvernance & sécurité Organisation des Workspaces Gestion des accès Row-Level Security (RLS) Sensitivity Labels Bonnes pratiques Microsoft Plan d’amélioration Recommandations techniques Quick wins & chantiers structurants Architecture cible Roadmap d’évolution Livrables attendus Rapport d’audit complet et structuré Liste priorisée des points critiques Plan d’optimisation détaillé Documentation des bonnes pratiques adaptées au contexte Présentation de restitution aux équipes