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Contexte de la mission Dans le cadre d'une transformation majeure de sa chaîne de valeur, un grand groupe international lance un projet stratégique de conception d'une solution interne de gestion du cycle de vie produit (PLM / Référentiel Produit) . L'enjeu est de passer d'une gestion décentralisée (fichiers Excel, emails) à un outil structuré permettant de piloter la création, l’enrichissement et la validation des produits à l'échelle globale. Ce projet démarre "from scratch" et impactera l'ensemble des directions métiers (Achats, Marketing, Logistique, Studio). 🎯 Vos Missions En binôme avec le responsable du programme, vous assurez le cadrage fonctionnel et le pilotage du delivery technique. 1. Analyse et Structuration de la Donnée (Priorité n°1) Auditer et rationaliser les modèles de données existants (environ 150 attributs par produit). Définir les objets métiers, les règles de gestion et le data mapping entre les différents systèmes (ERP, CRM). Challenger les besoins des parties prenantes pour construire un modèle de données évolutif et cohérent. 2. Conception et Workflows Modéliser les processus métiers et les workflows de validation inter-services. Identifier les points de friction dans le cycle de vie actuel et proposer des solutions d'optimisation fonctionnelle. Animer des ateliers avec les experts métiers (en France et à l'international). 3. Pilotage du Delivery Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées . Produire les User Stories (US) et maintenir le backlog. Collaborer étroitement avec le Tech Lead et les équipes QA pour garantir la conformité des développements.

Introduction & Résumé Ce poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. Responsabilités Établir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clés Expérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentaires Connaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres Détails Situation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.

Dans le cadre de sa transformation digitale, notre client recherche un(e) Chef de Projet HUB Data afin de piloter la création et le déploiement d'une plateforme centralisée de données. Ce projet structurant a pour objectif de créer un référentiel unique permettant de centraliser, fiabiliser et redistribuer les données issues des différents systèmes de l'entreprise (ERP, CRM, outils métiers, etc.) afin d'améliorer la performance opérationnelle et le pilotage de l'activité. Vos missions Rattaché(e) à la Direction Transformation, vous serez responsable du pilotage du projet de bout en bout : Recueillir et formaliser les besoins métiers et techniques. Définir la cible fonctionnelle et la roadmap du projet. Piloter les phases de cadrage, conception, réalisation et mise en service. Concevoir l'architecture du Hub Data et les flux d'échanges entre les systèmes. Coordonner les équipes métiers, la DSI, les partenaires et les prestataires. Assurer le suivi des risques, des délais, du budget et des livrables. Préparer les instances de gouvernance et assurer le reporting projet. Accompagner les métiers dans l'adoption de la solution et son amélioration continue.

Dans le cadre des projets de transformation digitale et d’optimisation des processus métiers, nous recherchons un Architecte / Chef de Projet pour intervenir sur des initiatives liées à la Gestion Électronique de Documents (GED), aux solutions RAD/LAD (Reconnaissance Automatique et Lecture Automatique de Documents), aux chaînes de numérisation ainsi qu’aux plateformes de Business Process Management (BPM). Missions principales Piloter les projets de dématérialisation de bout en bout, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en production. Recueillir et analyser les besoins métiers afin de définir les solutions les plus adaptées aux enjeux opérationnels et techniques. Concevoir l’architecture fonctionnelle et technique des solutions GED, RAD/LAD, BPM et des chaînes de numérisation. Définir les principes d’intégration entre les différentes briques applicatives du système d’information (ERP, CRM, outils métiers, référentiels, solutions documentaires, etc.). Assurer la cohérence globale des architectures et veiller au respect des standards et bonnes pratiques de l’entreprise. Identifier les solutions du marché et privilégier les approches standard afin de limiter les développements spécifiques et faciliter la maintenabilité des systèmes. Animer les ateliers de conception avec les équipes métiers, les éditeurs et les intégrateurs. Coordonner les différents intervenants du projet (équipes techniques, métiers, prestataires, éditeurs). Superviser les phases de recette, de déploiement et d’accompagnement au changement. Produire et maintenir la documentation d’architecture, les dossiers de conception et les livrables projet. Être force de proposition sur les évolutions fonctionnelles et techniques permettant d’optimiser les processus de traitement documentaire et les workflows métiers. Compétences recherchées Expérience confirmée en architecture applicative et gestion de projet. Expertise des solutions de GED, RAD/LAD, dématérialisation documentaire, workflow et BPM. Forte expérience des problématiques d’intégration applicative et d’interopérabilité des systèmes. Capacité à prendre de la hauteur sur les enjeux métier et techniques afin de proposer des solutions robustes, pérennes et standardisées. Bonne maîtrise des méthodes de gestion de projet (cycle en V, Agile, hybride). Excellentes qualités de communication, d’animation d’ateliers et de coordination des parties prenantes.

Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier. Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe . Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international