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Dans le cadre d’un projet Data à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Data Engineer / Software Engineer orienté Data afin de renforcer une équipe agile SAFe. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de pipelines Data et Machine Learning dans un environnement cloud Azure. Il participera à la transformation de solutions analytiques et prototypes Data Science en solutions robustes, scalables et industrialisées. Missions principales Data Engineering / Pipelines Data & ML Conception et développement de pipelines batch sur Azure Databricks Traitement et transformation de données avec PySpark Mise en place de workflows Data industrialisés Utilisation de Delta Lake pour la gestion des données Intégration de modèles ML en collaboration avec les Data Scientists 2. Industrialisation & performance Optimisation des performances Spark : partitionnement gestion mémoire optimisation des jobs Mise en place de mécanismes de : reprise sur erreur traçabilité des traitements monitoring des pipelines Software Engineering / Développement Développement de packages Python industrialisés Conception d’API (Azure Functions / Container Apps) Respect des standards de développement : tests unitaires qualité du code documentation CI/CD Contribution projet & Agile Participation aux phases projet : étude de faisabilité conception développement mise en production (MEP) Participation aux activités RUN et amélioration continue Contribution active aux cérémonies Agile SAFe

Nous recherchons un Ingénieur OPS DATA pour accompagner les équipes projets dans la mise en place de solutions sur notre plateforme data GCP . Missions principales: Accompagner le choix de la solution de stockage adaptée selon les besoins projets (NoSQL, relationnel, document) Optimiser les performances des solutions déployées sur Google Cloud Platform Déployer et configurer les environnements de bases de données : MongoDB, PostgreSQL , Firestore et Cloud SQL Assurer le support technique lors des phases de mise en production Surveiller l'état de santé de la base via Cloud Monitoring Gérer la restauration en cas d'incident Assurer la continuité de service Gérer les alertes et notifications Résoudre les incidents et problèmes de performance Surveiller les métriques de performance (latence, débit, coûts) Gérer l'authentification et l'autorisation des utilisateurs

Contexte Intégration au sein de l'IA Factory en qualité de Data Ingénieur spécialisé ODM, avec pour objectif de renforcer les capacités de modélisation et d'automatisation des règles métier. Dans le cadre de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein de la banque commerciale en France d'une grande banque internationale. Missions Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée. Responsable de la mise en œuvre du pipeline d’ingestion des données brutes (Data Lake ou autre). Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions ou des données en garantissant l'engagement de service de l'environnement de production. Rédaction et formalisation des règles métier. Test, recette et validation des règles métier développées. Maintenance et évolution des règles au sein des outils de Rule Designer et Décision Center. Analyse des besoins fonctionnels et modélisation des processus décisionnels. Assistance au PO proxy (aide pour planifier les ateliers, rédaction de certains documents projets…). Animation et structuration des ateliers de travail, rédaction des comptes rendus et livrables associés.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Ingénieur H/F à Lille, France. Contexte : Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, Il assure la supervision et l'intégration des données de diverse nature qui proviennent de ces sources multiples et vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake (il recette de la donnée, supprime les doublons, ). SON ACTIVITE : Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité Intègre les éléments Structure la donnée (sémantique, etc.) Cartographie les éléments à disposition Nettoie la donnée (élimination des doublons, ) Valide la donnée Éventuellement, il crée le référentiel de données SES LIVRABLES : Data Lake approprié et partagé et son dimensionnement Cartographie des données Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée

Mission : Un profilData ingénieur / Software ingénieur orienté Data avec une expérience significative sur Azure Databricks, python (software engineering) et PySpark. La connaissance des concepts de Machine Learning, notamment des algorithmes de type bagging et boosting, constitue un atout apprécié. En tant que Data/Software ingénieur, le prestataire interviendra au sein d'une équipe agile SAFe et contribuera, au travers de user stories, aux activités suivantes : -Conception et développement des pipelines Data et ML industrialisées et robustes o Pipelines Batch sous Azure Databricks o Utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLFlow, , Workflows o Optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU o Mise en place de mécanismes de reprise d'erreur, de traçabilité et de monitoring o Collaboration étroite avec les data scientists pour transformer les prototypes en solutions industrielles -Développement logiciel et services o Conception et développement de packages python o Respect des standards de développement du socle (qualité du code, tests unitaires, CI/CD, documentation, …) o API sous Azure Function et/ou Azure Container Apps -Contribution aux phases projets (étude de faisabilité, architecture, conception, réalisation, MEP) et aux différents activités de RUN et d'amélioration continue -Participation active aux rituels agiles 3j/semaine sur site Compétences techniques requises : Azure Databricks PySpark Delta Lake Python

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Ingénieur H/F à Hauts-de-France, France. Contexte : L’équipe Data Engineering recherche un développeur flux Stambia / Semarchy xDI confirmé pour renforcer ses capacités de conception et d’industrialisation de flux de données. Cette équipe intervient dans un environnement fonctionnel riche couvrant plusieurs domaines stratégiques (supply, commerce, customer, etc.). L’activité se concentre exclusivement sur des échanges de données opérationnels, hors périmètre décisionnel. Vous évoluerez dans une équipe expérimentée, sur des enjeux variés de BUILD (conception, création, évolutions) et de RUN (exploitation, optimisation, astreinte). Les missions attendues par le Data Ingénieur H/F : La mission se structure de la manière suivante : ● Analyse des besoins : ○ Comprendre les besoins en matière d'intégration de données en collaborant avec le Product Owner et les parties prenantes. ● Conception : ○ Concevoir des flux complexes en utilisant l’outil Stambia / Semarchy xDI. ○ Capacité à modéliser une base de données. ● Développement : ○ Développer les flux en appliquant les meilleures pratiques de développement. ○ Produire des scripts (Python, Beanshell, Shell...) pour enrichir ou personnaliser des traitements spécifiques. ○ S’appuyer sur Git pour faciliter la collaboration entre développeurs. ● Tests : ○ Tester ses développements (performance, robustesse, non-régression...) pour garantir qualité et fiabilité. ● Documentation : ○ Documenter et partager les connaissances. ○ Réaliser des spécifications techniques. ● Maintenance : ○ Assurer la maintenance (suivi de production, monitoring, support, astreinte) des flux de données et les mises à jour en cas de besoin.

Un profil avec des connaissances sur les technologies Microsoft BI (SSIS, SSRS et SSAS) ainsi que la maitrise du SQL, doté d’un bon relationnel et ayant la volonté de travailler en équipe. Le profil devra avoir une capacité et une volonté de montée en charge et disposer d’un sens logique avancé. Par ailleurs il devra maitriser les composantes suivantes : • DataViz : rapports dynamiques et Power BI • Datawarehouse : conception et modélisation (y compris cube tabulaires) • Base de Données : SQL Server • ETL/ELT: SSIS Description détaillée des tâches qui incombent : o Migration entrepôt legacy BDD (800 tables) o Migration Datahub BDD (900 tables) o Migration des ETL SSIS (633 packages) o Migration de procédures stockées (1550 ps) o Migration DataViz SSRS, SSAS et power bi (300 rapports)

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Ingénieur DevOps / AWS sur Plaisir. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de : Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi?structurées, non structurées) Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED) Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer). Environnement Technique Data Engineering & Cloud AWS Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh Transformation data : dbt DevOps & Industrialisation Infrastructure as Code : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS Sécurité & Gouvernance IAM, gestion des accès, chiffrement Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

Responsabilités principales 1. Cadrage Animer des ateliers métiers (recueil des besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et définir les priorités Contribuer à la définition des KPI de succès 2. Gestion du backlog, MVP & priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions en collaboration avec l’IA Delivery Lead et les sponsors métiers Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Design fonctionnel des copilots / agents IA Définir les scénarios d’usage et règles métier Encadrer les limites fonctionnelles et les contenus attendus Contribuer aux comportements “safe” (gestion des erreurs, incertitudes, hallucinations) 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en bases de connaissances (périmètre, exclusions, fréquence de mise à jour) avec IA Ready Préparer les éléments nécessaires à Responsible IA (usage, périmètre, traçabilité fonctionnelle) Clarifier les besoins fonctionnels avec la DSI et les partenaires techniques 5. Recette fonctionnelle Définir le plan de tests (cas nominaux, limites, erreurs, scénarios sensibles) Participer au go/no-go avec l’IA Delivery Lead Suivre les anomalies et leur résolution 6. Industrialisation et amélioration continue Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Alimenter le backlog d’amélioration continue Compétences requises Compétences techniques Connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : mécanismes, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau usage/consommation) Bonne compréhension fonctionnelle du RAG Notions de structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, produit digital ou SI) Expérience en product management (backlog, MVP, priorisation) Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Expérience en AMOA : Recueil du besoin Animation d’ateliers Rédaction de spécifications fonctionnelles Modélisation de parcours utilisateurs Capacité à travailler en transverse (métiers, DSI, data, IA) Culture IA, data et processus métiers Compétences en recette fonctionnelle (tests, critères d’acceptation, gestion des anomalies) Livrables attendus Backlog produit (user stories + critères d’acceptation) Spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs Plan de tests, PV de recette et suivi des anomalies Supports de démonstration et d’adoption (guides, FAQ) Retours d’expérience (REX) et backlog d’amélioration continue

Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification des cas d’usage Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les exigences liées aux données, à la traçabilité et aux contrôles 2. Pilotage du delivery & coordination multi-acteurs Construire et piloter le plan de delivery (jalons, sprints, capacité, risques) Orchestrer l’ensemble des parties prenantes (métiers, IT, data, IA) Garantir la qualité des livrables fonctionnels (backlog, spécifications, comptes-rendus de décisions) 3. Recette & décision go/no-go Préparer et animer les revues de jalons Organiser la recette fonctionnelle (UAT) et définir les critères d’acceptation Coordonner les validations finales avec les parties prenantes 4. Adoption, déploiement & mesure de la valeur Définir et piloter le plan de déploiement (pilote, généralisation, support) Contribuer à la formation, communication et support avec le Performance Lab Mettre en place et suivre les KPI d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Mesurer la valeur générée (gains de temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue via des boucles de feedback 5. Qualité & fiabilité Définir les règles de qualité fonctionnelle des solutions IA Mettre en place des contrôles et un suivi des écarts 6. Industrialisation & réutilisation Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Contribuer à la création de templates et référentiels de delivery IA Compétences requises Compétences techniques Bonne connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : fonctionnement, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau utilisateur / consommation) Compréhension fonctionnelle des architectures RAG Connaissance de la structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, digital, produit ou SI) Expérience en environnement transverse (métiers, DSI, data, IA) Compétences en Product Management : roadmap, backlog, priorisation, MVP Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Pilotage multi-projets et gestion des dépendances Compétences AMOA : expression de besoins, animation d’ateliers, rédaction de spécifications Culture data, IA et processus métiers Langues Français : courant Anglais : intermédiaire (B1/B2) – environnement international Livrables attendus Dossier de cadrage (valeur, périmètre, KPI, risques, dépendances) Backlog et roadmap (priorisation, MVP, jalons) Spécifications fonctionnelles (règles métier, conformité, UX) Plan de recette et procès-verbal (PV) Plan de déploiement et d’adoption (avec Performance Lab) Retours d’expérience (REX) et templates de delivery IA

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Data ingénieur sur Massy. Taches: Participation à la définition des solutions applicatives Développement, Intégration et Recette technique Surveiller et améliorer l'efficacité des processus Tenir à jour la documentation des systèmes et des processus. Contexte : Nous recherchons un/une Data Engineer expérimenté(e) pour contribuer à la réalisation des projets de la Squad Usages Data Avancé & IA: Conception et Maintenance de l'applicative Amélioration continue des produits / solutions de la squad Construction nouveaux usages Attendu: Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT pour données structurées et non-structurées Mettre en oeuvre des chaines d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production (DataOps). Préparer des datasets utilisés pour de l'exploration de données Développer et favorise l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning Versionner données/modèles/code et monitorer performance/coûts Collaborer avec les équipiers de la squad et documenter vos travaux Compétences Humaines: Une bonne autonomie et capacité d'adaptation à des projets innovants et rythmés Sens du travail en équipe bonne communication et accompagnement utilisateurs Compétences Techniques: Langages : Python (FastAPI, Pyspark), SQL Qualité de code : Pytest, SonarQube MLOps/CI-CD : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions Data & DB : PostgreSQL, Teradata, MySQL Observabilité : Stack ELK, Prometheus/Grafana, MLflow Plus si compétence en Big Data/Streaming : Spark, Kafka Experience 4 à 7 ans. Date de debut souhaitée :30 Mars 2026, mission longue

Missions principales 1. Gouvernance & conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de conformité Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues DPO et Juridique 2. Analyse de risques IA (HARA) Réaliser les analyses de risques IA Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, cohérence métier Classifier les cas d’usage selon leur criticité Documenter les exigences de conformité associées 3. Contrôles & tests IA (QA Responsible IA) Exécuter les tests non-fonctionnels IA (robustesse, biais, sécurité, hallucinations, dérive) Documenter les résultats de tests Identifier et signaler les non-conformités Préparer les éléments nécessaires à la décision Go / No Go 4. Documentation & audit Contribuer à la documentation IA Act (volet opérationnel) Maintenir à jour les preuves et logs IA Préparer les éléments nécessaires aux audits IA indépendants 5. Supervision en run Suivre les incidents IA post-déploiement Mettre à jour les tableaux de bord de conformité et de risques Participer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) 6. Traçabilité & registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Garantir une journalisation conforme (logs, prompts, décisions) Contribuer à l’amélioration des standards de traçabilité IA 7. FinOps IA (conformité) Suivre la consommation IA (tokens, modèles, API) Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écarts significatifs 8. Policies & acculturation IA Appliquer les policies IA internes Contribuer à l’évolution des guidelines IA Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes Profil recherché Compétences techniques Connaissance des architectures IA (LLM, RAG, agents) Compréhension des principes MLOps (logs, versioning, monitoring) Bonne connaissance des réglementations IA (IA Act, RGPD) Maîtrise des tests IA : robustesse, biais, hallucinations, dérive Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, informatique, école de commerce) Rigueur et sens du détail Esprit analytique et structuré Capacité à challenger les équipes IT, Produit et Métiers Excellentes capacités rédactionnelles Forte sensibilité aux enjeux éthiques, réglementaires et technologiques liés à l’IA Langues Français : courant Anglais : intermédiaire (B1/B2) – contexte international Livrables attendus Analyses de risques IA (HARA) Registre des systèmes IA Documentation IA Act (opérationnelle) Rapports de tests et contrôles IA Journalisation et dispositifs de traçabilité Suivi des incidents IA

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris 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 Cloud Automation & Data Ingénieur junior (H/F) à La Ciotat, France. Les missions attendues par le Cloud Automation & Data Ingénieur junior (H/F) : Automatiser l’intégralité des infrastructures Cloud et des services de données. Industrialiser les déploiements via des pratiques DevSecOps rigoureuses. Concevoir des architectures orientées données (Data Lakes, Streaming) hautement disponibles. Accompagner les équipes projets dans l’adoption des meilleures pratiques Cloud & Data. Responsabilités Principales 1. Automatisation & Infrastructure as Code (IaC) Concevoir et déployer des infrastructures via Terraform. Gérer le cycle de vie complet des ressources sur AWS. Automatiser les services Data (S3, Glue, Kinesis, etc.) et optimiser la performance des environnements. 2. DevSecOps & CI/CD Construire et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab, GitHub ou Jenkins). Intégrer nativement la sécurité (contrôles de conformité, scans de vulnérabilités). Automatiser les tests de qualité de données et la validation des schémas. 3. Platform Engineering & Architecture Data Développer des frameworks internes pour faciliter l'usage du Cloud (Serverless, Conteneurs). Mettre en œuvre des architectures orientées événements (Kinesis, Lambda). Assurer l'ingestion, le stockage et la fluidité des flux au sein du Data Lake. 4. Sécurité, Gouvernance & Conformité Piloter la gestion des identités et des accès (IAM) et le chiffrement (KMS). Appliquer les politiques de gouvernance : catalogage, traçabilité et rétention des données. Garantir l'auditabilité et le monitoring des données sensibles. Compétences Requises Cloud : Maîtrise approfondie d'AWS (Core services & Data stack). IaC : Expertise confirmée sur Terraform. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Data Engineering : ETL/ELT, modélisation de données, cycle de vie de la donnée. Développement : Python (avancé), Bash, SQL. Outils : Écosystème CI/CD, la connaissance de Snowflake est un plus significatif.

🎯 Objectifs principaux Recueillir et formaliser les besoins métiers liés aux données de référence Analyser les données existantes et proposer des modèles de données adaptés et réutilisables Contribuer à la création et à l’évolution des datasets stratégiques Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données Faciliter l’exposition et la consommation des données (API, Data Platform) Participer aux programmes de transformation et de migration 🛠️ Responsabilités clés Rédaction de user stories et critères d’acceptation Analyse fonctionnelle et data (y compris cas complexes) Modélisation des données (référentiels / MDM) Contribution aux analyses ad hoc Support aux équipes techniques (ingénieurs data) Participation à la gouvernance des données (qualité, métadonnées, catalogage) Rédaction de documentation et accompagnement à la mise en production À distance – maximum 3 jours par semaine Le consultant travaillera sur l'ordinateur portable et le système du client.

Architecte Fonctionnel – Île-de-France Localisation : Île-de-France Démarrage : Asap Type : Mission en prestation renouvelable Contexte : Dans le cadre d’un environnement SI Data au cœur d’un écosystème Big Data , nous recherchons un Architecte Fonctionnel / AMOA Data pour intervenir sur des projets allant de la phase de cadrage jusqu’au déploiement en production . Le poste s’inscrit dans un contexte de transformation et de structuration du système d’information décisionnel et opérationnel , avec des enjeux de conception fonctionnelle , urbanisation , modélisation de données , coordination projet et accompagnement métier . Le candidat évoluera au sein d’une équipe dynamique, en interaction étroite avec les urbanistes fonctionnels , chefs de projets , MOA , métiers , ingénieurs Data , éditeurs et experts solutions . Missions : En étroite collaboration avec les urbanistes fonctionnels , les chefs de projets , la MOA et les métiers , vous serez en charge des missions suivantes : Cadrage des besoins Accompagner la MOA et le métier durant les phases de cadrage des besoins Identifier et instruire les demandes d’évolutions et/ou les nouveaux projets S’assurer de la faisabilité de la solution proposée en coordination avec les chefs de projets, les éditeurs, les ingénieurs Data et les experts solutions Conception technico-fonctionnelle Concevoir et porter les solutions technico-fonctionnelles Réaliser la modélisation de données Co-construire les spécifications fonctionnelles avec les ingénieurs Data Accompagner l’équipe sur les aspects fonctionnels tout au long du projet Urbanisation du SI Participer à la tenue à jour de la cartographie applicative du SI décisionnel et opérationnel Participer à la définition de la trajectoire urbanistique du SI décisionnel et opérationnel à court et moyen terme Faire le lien avec les urbanistes Tests et recette Participer à la recette avec la MOA Apporter son expertise fonctionnelle lors de l’élaboration de la stratégie de test Gouvernance et suivi Participer aux comités Communiquer sur les solutions data , les plannings et les chiffrages Contribuer à l’ optimisation des processus Compléter les tableaux de suivi Mettre à jour les informations dans l’outil de suivi des projets et des budgets Communiquer auprès de l’équipe et de son manager l’ état d’avancement des solutions, chiffrages et plannings Remonter les alertes et les opportunités Environnement technique Gestion de projet Gestion de projets Data de la phase de cadrage jusqu’au déploiement en production Périmètre SI / Data SI Data : projets au sein d’un environnement centré sur la Data et le Big Data SI décisionnel : cartographie applicative, trajectoire urbanistique, spécifications fonctionnelles SI opérationnel : suivi des évolutions, cohérence fonctionnelle, accompagnement des projets Données : modélisation de données, contribution à la conception des solutions technico-fonctionnelles Cadre de delivery & pilotage Parties prenantes : urbanistes fonctionnels, chefs de projets, MOA, métiers, ingénieurs Data, éditeurs, experts solutions Pilotage : comités, plannings, chiffrages, suivi des projets et des budgets Qualité : recette, stratégie de test, suivi de l’avancement, remontée des alertes et opportunités Profil recherché Minimum 10 à 15 ans d’expérience sur des sujets Data Expérience confirmée dans des environnements grands comptes Expérience appréciée en mode consulting Bonne compréhension des environnements SI décisionnels et opérationnels Maîtrise de l’ AMOA , de l’ architecture fonctionnelle et de la conception technico-fonctionnelle Capacité à intervenir de la phase de cadrage jusqu’à la mise en production Qualités attendues Rigueur et structuration Bonne communication Esprit d’analyse Capacité de coordination Esprit de synthèse