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La mission consiste à : - Maîtrise de la donnée et garant de la qualité de son utilisation - Analyser les besoins des utilisateurs et proposer des solutions innovantes - Développer les solutions data - Maintenir les solutions existantes - Mettre en oeuvre des pipelines de données Compétences attendues : - Expériences significatives comme Data Engineer / Data Analyst - Maîtrise de SQL, Python, PowerBI, GCP, CI/CD, Terraform, Github et les ETL/ELT - Anglais un + Mission basée sur la métropole lilloise avec télétravail hybride

Project Manager Digital – Communication Interne & Digital Workplace 1. Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation digitale à l’échelle d’un grand groupe international , le/la Project Manager Digital interviendra sur des projets stratégiques liés à la communication interne et à la digital workplace . La mission couvre notamment : Le pilotage et l’optimisation des outils digitaux de communication interne (réseau social d’entreprise, outils événementiels internes, plateformes collaboratives). La mise en place et l’évolution de la digital workplace du groupe , incluant : migrations de tenants Microsoft pour de nouvelles entités, optimisation de l’usage pour les entités existantes, intégration de solutions d’IA générative (Copilot), développement et déploiement d’agents métiers de niveau L2/L3. 2. Objectifs Communication interne Déployer et optimiser les outils digitaux afin de renforcer la cohésion interne, la fluidité des échanges et l’efficacité opérationnelle. Digital Workplace Piloter les migrations et optimisations des environnements Microsoft 365 pour les filiales. Pour les entités les plus matures (activités industrielles, logistiques, services) : piloter le déploiement et l’adoption de Copilot, optimiser l’usage des nouvelles fonctionnalités, intégrer et gouverner les agents métiers (L2 / L3). Accompagnement au changement Organiser la formation et le support utilisateurs. Faciliter l’adoption des nouveaux outils et processus. Dans ce cadre, le/la Project Manager supervisera une équipe d’environ 12 consultants externes , répartis sur les différents périmètres fonctionnels. Il/elle devra garantir : une compréhension fine des besoins métiers , la traduction de ces besoins en solutions concrètes et adaptées , l’alignement avec les processus de la DSI, la prise en compte des contraintes cybersécurité, architecture, opérations et infrastructures . L’objectif est d’assurer une intégration fluide, sécurisée et à forte valeur ajoutée , dans le respect des standards techniques et de sécurité du groupe.

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

Qualité des données & Gouvernance Identifier et évaluer les impacts des données manquantes, incohérentes ou de mauvaise qualité sur les opérations Intermodal, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, des pratiques de gestion de la qualité des données , incluant : des KPI et seuils de qualité, des règles et contrôles de monitoring, des processus de traitement des anomalies et de correction, des rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalades). Prioriser et formaliser les améliorations de la qualité des données sous forme de user stories dans le backlog (nouveaux contrôles, logiques d’enrichissement, workflows de correction). Veiller au respect des politiques et standards de gouvernance des données et contribuer à la clarification des rôles (data owners, data stewards). Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data : nouvelles sources, tables, métriques et vues attendues par le métier. Animer les réunions de validation avec les équipes IT et métier afin de confirmer l’alignement des livrables avec les exigences et leur bonne documentation (définitions, lignage, règles de qualité). Revoir et approuver les structures de données et transformations implémentées sur la base de critères d’acceptation clairement définis. Garantir la cohérence et la réutilisation entre les initiatives data , en évitant la duplication des jeux de données et des indicateurs. Préparation des déploiements & support (nouveau TMS et autres systèmes) Pour le projet de nouveau TMS, piloter la phase de préparation et de nettoyage des données avant chaque déploiement, avec l’appui du Référent Master Data : identifier et planifier les chargements, migrations et nettoyages de données nécessaires, coordonner les travaux avec les Product Owners, experts régionaux et équipes IT, valider la disponibilité, la complétude et l’adéquation des données pour le déploiement. Assurer le suivi des incidents liés aux données lors des phases de bascule et de démarrage, en garantissant une résolution rapide et la capitalisation pour les futurs déploiements. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux de données, règles de qualité) afin de refléter l’ouverture de nouveaux pays, régions ou périmètres, ainsi que les évolutions des TMS et systèmes sources. Qualifications & expérience requises Diplôme de niveau Licence ou Master en Data / Informatique, Ingénierie, Supply Chain, Business ou domaine équivalent, ou expérience professionnelle équivalente. Plusieurs années d’expérience dans un ou plusieurs des rôles suivants : Data Product Owner / Product Manager, Data Analyst / Business Data Analyst, Projets BI / Data Warehouse dans un contexte opérationnel ou logistique. Expérience confirmée sur des plateformes data, datamarts ou data warehouses (recueil des besoins, modélisation, validation, déploiement). La connaissance des processus transport / logistique / intermodal constitue un atout majeur.

INGÉNIEUR(E) DEVOPS -INFRASTRUCTURE AS CODE (IaC) ype de mission : Régie Durée : 3 mois (renouvelable) Démarrage souhaité : Immédiat Localisation : Présentiel 3 j/semaine minimum à prévoir sur site client au Havre Contexte : Éditeur de logiciels, environnement cloud hybride Azure/on premisesCONTEXTE DE LA MISSIONDans le cadre de la consolidation de son infrastructure cloud hybride Azure et de sa transformation vers une architecture microservices, notre client recherche un Ingénieur DevOps / IaC spécialisé en automatisation Terraform/Ansible sur environnements Azure pour reprendre, rationaliser et industrialiser l'existant.L'environnement technique repose sur une infrastructure hybride Azure/on premises à dominante Microsoft et Linux (Red Hat, Debian), avec une trajectoire d'évolution vers des architectures conteneurisées sur des distributions Kubernetes cible à statuer (RKE2, K3s, OpenShift). MISSIONS PRINCIPALES1. Reprise et rationalisation IaC (prioritaire) • Auditer les scripts Terraform et Ansible existants sur environnements Azure/on prem, identifier les dettes techniques et risques • Refactoriser en modules Terraform Azure réutilisables (VNet, NSG, VM, AKS, ACR, Key Vault, etc.) et rôles Ansible avec conventions de nommage/versioning • Identifier et automatiser les tâches récurrentes manuelles/semi-annuelles via Azure DevOps Pipelines ou GitHub Actions • Documenter l'ensemble (guides d'usage, runbooks d'exploitation)2. Automatisation cycle de vie des certificats SSL/TLS• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de discovery, renouvellement et déploiement automatisés intégrant Azure Key Vault • Intégrer avec le PKI existant ou ACME le cas échéantImplémenter mécanismes de validation et rollback• Coordination appréciée avec load balancers F5 (LTM/WAF) et pare feu Check Point3. Contribution à la transformation – architecture microservices• Définir et appliquer les bonnes pratiques IaC/DevOps/GitOps sur Azure (stratégies de branches, PR, promotions multi environnements via Azure DevOps ou GitHub)• Mettre en place et administrer un sandbox Kubernetes agnostique (RKE2/K3s/OpenShift) avec intégration Azure (Azure Arc si pertinent)• Outiller l'évaluation des stacks (ingress, CNI/CSI, Azure Monitor, sécurité)• Produire matrices de critères, recommandations et runbooks MCO (Maintien en Condition Opérationnelle) / MCS (Maintien en Condition de Sécurité)COMPÉTENCES TECHNIQUES REQUISESObligatoires• Microsoft Azure : maîtrise des services IaaS/PaaS (VNet, NSG, VM, Storage, Application Gateway/WAF) et expérience fournie en admin Azure• Azure DevOps ou GitHub Actions : pipelines CI/CD, intégration Terraform, gestion des secrets via Key Vault, policy as code• Systèmes Linux (Red Hat/Debian) et Windows Server, virtualisation (proxmox, hyper-v, nutanix) /bare metal• Maîtrise de développement scripts Terraform, Ansible, bash/sh Appréciées• Kubernetes: automatisation distributions agnostiques (RKE2/K3s/OpenShift), Helm/Kustomize, ingress, RBAC, ARGO/CD• Load balancers F5 (LTM/WAF) et pare feu Check Point• Connaissances développement Python• Certification ITIL et Kubernetes (CKA) PROFIL RECHERCHÉIngénieur(e) DevOps / IaC (5–10 ans d'expérience) orienté automatisation sur cloud-hybrid, capable d'auditer et de rationaliser des patrimoines IaC hétérogènes, alliant vision d'architecture cloud, rigueur documentaire et capacité à élever le niveau des équipes internes Windows/Linux. --

Nous recherchons en urgence un(e) Data Manager pour le site de Valréas (secteur Orange / Nyons). Le contexte : Les données ont été centralisées récemment sous la responsabilité du DSI (équipe de 6 personnes). Le projet de migration vient de démarrer, et le rôle de data manager est clé pour la réussite de ce projet. Type de poste : À terme, il s’agit d’un CDI . Pour répondre à l’urgence, nous pouvons envisager une mission ponctuelle le temps du projet. Profil recherché : Si consultant : Connaissance impérative de Microsoft Business Central . Sinon : un(e) spécialiste Data sur des ERP en manufacturing avec gestion qualité et traçabilité.

Profils et Métiers : Métiers : Data Management Fonctions : Data Analyst Spécialités technologiques : Reporting MDM (Master Data Management) Cartographie des données Data quality (qualité des données) Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences techniques : Technologies et outils : Azure (4 ans), SQL (4 ans), Power BI, GCP Méthodes / Normes : KPI Soft skills : Rigueur Secteur d'activité : Énergie Description et livrables de la prestation : Le prestataire intervient dans le cadre du déploiement d’un référentiel centralisé des identités pour garantir la qualité, l’intégrité et la fiabilité des données issues de systèmes variés, support aux processus IAM/IGA. Il couvre : Données RH et organisationnelles, interfaces, flux et pipelines d’ingestion Interactions avec les équipes Data, RH, Sécurité et Métiers Les prestations incluent : Collecte et intégration : cartographie, amélioration des flux, contrôle de conformité, transformation et enrichissement Analyse de la qualité : détection anomalies, rapports, causes racines, actions correctives Mise en qualité et gouvernance : règles de qualité, golden records, dédoublonnage, remédiations Reporting et indicateurs : tableaux de bord KPI, suivi de la qualité, rapports consolidés Contribution au projet IGA : alignement des données, tests, mise en production Livrables attendus : Documentation systèmes sources et flux Catalogue de données et dictionnaire des attributs Règles de qualité et d’unicité Rapports d’analyse (initial et périodiques) Données nettoyées, normalisées et documentées Tableaux de bord Data Quality (Power BI) Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’avancement et d’activité

Contexte Dans le cadre du déploiement de projets d’ Intelligence Artificielle Générative (Gen-IA) au sein d’un grand groupe bancaire international , la mission vise à renforcer la sécurité des implémentations IA sur les environnements Cloud Microsoft (Azure, Microsoft 365, Copilot). L’enjeu principal est d’accompagner les centres de compétences et les équipes métiers dans la sécurisation des usages Gen-IA, tout en maîtrisant les risques spécifiques liés aux LLM (Large Language Models) dans un contexte agile, cloud et international . Objectif de la mission Assurer la sécurisation de bout en bout des projets Gen-IA déployés sur les environnements Microsoft, en combinant cybersécurité cloud, DevSecOps et expertise IA , et en produisant une documentation sécurité complète et exploitable . Missions principales Accompagner les équipes projets et métiers dans la sécurisation des implémentations Gen-IA . Analyser et maîtriser les risques spécifiques aux LLM : Prompt injection Data leakage Model poisoning Concevoir et formaliser les architectures sécurisées IA sur Azure / Microsoft . Définir et produire les livrables sécurité : Dossiers de sécurité Analyses de risques Blueprints sécurité Mettre en œuvre des pratiques DevSecOps adaptées aux projets IA (pipelines CI/CD sécurisés). Intégrer les dispositifs de sécurité Cloud avec les outils SOC / SIEM . Garantir la conformité aux réglementations et normes cybersécurité internationales (RGPD, IA, cloud). Participer à la diffusion des bonnes pratiques de sécurité IA au sein des équipes. Compétences clés (impératives) Sécurité opérationnelle Cloud Azure Expertise DevSecOps Expérience sur architectures Gen-IA Maîtrise des risques propres aux LLM Environnements Microsoft 365 / Copilot Compétences importantes Sécurisation des pipelines CI/CD Documentation cybersécurité (dossiers, blueprints, analyses de risques) Intégration SIEM / SOC sur Cloud Réglementations internationales (RGPD, IA, Cloud) Bonnes pratiques de sécurité IA et Cloud Microsoft Normes de cybersécurité Cloud Capacité à gérer l’ambiguïté et l’incertitude Forte capacité rédactionnelle et analytique Approche agile orientée gestion des risques Compétences rares / expert Sécurité avancée Azure + Gen-IA DevSecOps appliqué aux projets IA Cloud Expertise approfondie sur les risques LLM Architecture sécurisée Azure / Microsoft pour l’IA Sécurisation avancée de Copilot / Microsoft 365

Descriptif du poste La mission au sein du Data office d'une institution financière a pour objectif d'accompagner la transformation autour : de la mise en place des Data Domain Manager (DDM) au des équipes Métiers, Fonctions et des tribes (agile) 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.

Contexte de la mission Une grande organisation publique du secteur numérique renforce sa Direction Data, rattachée à la Direction du Numérique. Cette direction a pour objectif de faire de la donnée un levier majeur de croissance et d’optimisation des usages numériques. Le pôle Data Intelligence, composé de 4 Data Scientists et 2 Data Analysts, recherche un Data Scientist senior afin de soutenir l’exploitation des données utilisateurs, la mise en place de modèles avancés et la structuration du socle analytique. Une expérience minimale de 8 ans en data science est requise. Prestations attendues Le consultant interviendra au sein de l’équipe Data Science pour : Analyse et structuration de données • Auditer les nouvelles données disponibles dans le datalake pour enrichir le socle analytique. • Explorer, analyser et comprendre les profils et comportements utilisateurs. • Réaliser des analyses avancées : profils de vidéonautes, comportements par canal, consommation de contenus, impact de la pression publicitaire. Développement de modèles de Data Science • Comprendre les besoins métier, proposer une approche adaptée et vulgariser les résultats. • Développer et industrialiser des modèles tels que : Prévision des audiences. Enrichissement du catalogue via IA générative. Analyse sémantique des commentaires utilisateurs. Prédiction d’inactivité, d’appétence, anti-churn. Segmentation utilisateurs. Contribution au produit Data • Participer à l'amélioration continue des outils et pipelines. • Travailler avec les équipes data, produit et métier dans un contexte agile. Expertises requises Techniques • Expériences concrètes en modèles IA : prévision, recommandation, scoring, analyse sémantique, détection d’anomalies. • Expérience significative sur des sujets d’IA générative (IAG). • Maîtrise impérative de Python et SQL . • Bonne connaissance d’un cloud, idéalement Google Cloud Platform . • Connaissance des données issues d’écosystèmes digitaux (Piano Analytics, Google Analytics…). • Connaissance d’un outil de dataviz. • Un plus : architectures API, Git/GitHub, méthodes agiles. Fonctionnelles • Capacité à comprendre un besoin métier, synthétiser et restituer clairement. • Capacité à gérer plusieurs projets simultanément. • Rigueur, autonomie, esprit d’équipe.

Dans le cadre d’un programme de transformation Finance mondial , nous recherchons un Product Manager Data pour piloter le cadrage puis la mise en place d’un EPM Oracle PBCS au service de la Finance Corporate. 🎯 Votre rôle Porter la vision produit Data Finance Piloter la roadmap Data & EPM (Oracle PBCS) Traduire les besoins Finance Corporate (Budget, Forecast, Performance) en solutions Data Garantir la qualité, la cohérence et la valeur métier des données Travailler en transverse avec les équipes Finance, IT et Data à l’international

Contexte : Dans le cadre de la transformation Data du Groupe , pilotée par le Group Data Office, un référentiel Client Groupe a été mis en place afin de garantir la cohérence, l’interopérabilité et la fiabilité des données clients à l’échelle de l’ensemble des entités. Dans un contexte de forte croissance via des opérations de fusions-acquisitions , chaque entité dispose aujourd’hui de ses propres systèmes d’information et bases clients. L’enjeu stratégique est désormais de déployer et intégrer ce référentiel Client Groupe sur l’ensemble des entités afin de soutenir les processus transverses et les usages analytiques. Nous recherchons un(e) Client Master Data Lead pour piloter cette démarche de déploiement et d’intégration. Missions En tant que Client Master Data Lead , vous serez en charge de : Définir et piloter la stratégie de déploiement du référentiel Client au sein des différentes entités du Groupe Assurer le rôle de coordinateur central entre le Group Data Office, les équipes IT et les équipes métiers Garantir l’alignement sur les modèles de données clients , les règles de gouvernance et les interfaces techniques Piloter la planification, les priorités et la communication auprès des parties prenantes Mettre en place un reporting structuré (KPI, tableaux de bord, suivi des risques) à destination de la Direction Data Groupe et du Comité Exécutif Responsabilités principales1. Stratégie & Gouvernance Définir la roadmap de déploiement (par entité, par domaine, par lots) Contribuer à la définition du Target Operating Model de la gestion des données clients Identifier les risques, dépendances et enjeux de conduite du changement Mettre en place les indicateurs de suivi et de performance du programme 2. Coordination & Pilotage Être le point de contact unique entre l’équipe référentiel et les équipes locales IT/métiers Coordonner les projets d’intégration (mapping, migration, synchronisation des données) Animer les comités de pilotage et groupes de travail Assurer le suivi des décisions, actions et livrables 3. Conduite du changement Promouvoir l’adoption et la valeur du référentiel Client Accompagner les métiers dans l’adaptation de leurs processus Contribuer aux supports de formation, communication et reporting Localisation 📍 Paris – La Défense (hybride, 2 jours de télétravail par semaine) Rattachement Rattaché(e) au Head of Group Data Office , avec des interactions fortes avec les équipes IT, Data Governance, Data Stewards et Architecture.

Dans le cadre de la transformation digitale des processus RH pour notre client du secteur distribution/retail , nous déployons une plateforme RH globale , couvrant un HR Core et plusieurs modules de gestion des talents dans de nombreux pays. Pour assurer le succès de cette migration à grande échelle, nous recherchons un Data Steward expérimenté et organisé , intégré à l’équipe Data Governance People . Vous serez le lien entre les fournisseurs de données, les Data Owners et l’équipe Data Migration, avec pour objectif principal de préparer et garantir la qualité des données pour le Go-Live . Vos missions principales : Accompagner les équipes locales pour la collecte, extraction et intégration des données RH . Assurer la compréhension et le respect des templates de données , des formats et des standards de qualité. Vérifier les formats et contenus des fichiers collectés (contrôles d’intégrité, conformité aux types de données). Coordonner la collecte et le suivi des livraisons de fichiers de données. Assister les Data Owners et fournisseurs locaux pour identifier et corriger les anomalies détectées. Maintenir la documentation du data catalog incluant métadonnées, règles métier et data lineage. Collaborer avec les équipes techniques et digitales pour garantir le respect des normes de qualité et de sécurité des données (RGPD). Missions secondaires : Contribuer à la mise en place des standards et KPI de qualité des données. Participer à la formation et au support des équipes locales pour assurer l’adoption des processus de gouvernance des données.

Description de la mission La mission est au sein du Data Office d'une organisation majeure. Elle a pour objectif de cadrer le stream Data de la plateforme Marketing pour le plan stratégique d'accélération digitale : Besoins en données, modèle de données. Règles d'exposition, de stockage des données. Adhérence avec les uses cases Métiers et les autres chantiers de l'accélération digitale. Planning de construction du stream Data. Organisation du stream data.

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)

Descriptif du poste Au sein du support applicative dédié à la ferme de calcul et la génération des rapports de PNL & Risk pour les produits dérivés (EQD), la mission consiste à contribuer en plus d'un travail de support de production applicatif, au suivi et à l'amélioration de l'utilisation des applications via un travail sur des données de monitoring et applicatives dans un environnement Big Data. Ratio run/projet: 50%/50% Responsabilités Assurance du bon fonctionnement des applications Monitoring de la grille de calcul Contribution à la mise en place du DEVOPS