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Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Analyst / Data Scientist pour accompagner le développement de nouveaux usages autour de la donnée. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant analyse de données, Business Intelligence et Data Science, avec pour objectif de transformer les données en analyses exploitables et en indicateurs permettant d'accompagner les décisions métiers. La mission comprendra notamment la conception et la production de reportings BI, l'analyse de données et la mise en œuvre de traitements sur un environnement Google Cloud Platform. Les consultants travailleront en lien étroit avec les équipes métiers et techniques afin d'identifier les besoins, proposer des analyses pertinentes et contribuer au développement de nouveaux cas d'usage Data.

Consultant fonctionnel Data Migration SAP PS / CSS – WBS et développements spécifiques Secteur Défense / Aéronautique – Démarrage asap Profil : Consultant fonctionnel SAP PS / CSS expérimenté en migration de données transactionnelles, avec une forte connaissance des environnements SAP complexes et spécifiques, idéalement en Défense ou Aéronautique. Mission : préparer la migration des données transactionnelles SAP PS / CSS vers S/4HANA, dans un environnement caractérisé par un très haut niveau de personnalisation SAP. Fonctionnel : maîtrise de SAP PS, des structures WBS (Work Breakdown Structure), des données de gestion de projets et de leurs interactions avec les processus métiers. Le domaine WBS est particulièrement sensible et constitue un élément central du fonctionnement métier. Spécificités : environnement SAP comportant de très nombreux développements spécifiques de type RICEFW (Reports, Interfaces, Conversions, Enhancements, Forms, Workflows). Capacité indispensable à comprendre les règles de gestion et les dépendances liées à ces développements. Data Migration : animer les ateliers avec les Business, collecter et formaliser les règles de gestion, identifier les données transactionnelles à reprendre, analyser les particularités fonctionnelles et les contraintes de migration liées aux spécifiques SAP. Projet : travailler à l'interface Métiers / IT / équipes Data Migration, rédiger les spécifications fonctionnelles et contribuer à la sécurisation des reprises sur les objets métiers critiques, notamment WBS. Consultant autonome, à l'aise côté AMOA et en interaction avec la MOE.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Garantis la qualité de la donnéeNous recherchons un(e) QA Engineer Data pour renforcer nos équipes et accompagner nos clients stratégiques dans la fiabilisation de leurs plateformes de données. Référent(e) de premier plan sur la qualité, ton rôle combinera l'élaboration de stratégies de tests rigoureuses, la validation des flux data et des API, ainsi que l'automatisation pour concevoir des solutions fiables et performantes. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'équipes agiles et pluridisciplinaires, en étroite collaboration avec les Product Owners, les Data Engineers et les développeurs. C'est un cadre stimulant axé sur l'excellence technique et le partage de connaissances, idéal pour un(e) professionnel(le) de la qualité qui souhaite combiner sa maîtrise des tests avec une forte culture de la data. Tes missions clésStratégie de Test & Conception : Collaborer en amont avec le Produit et les développeurs sur la définition des besoins, l'analyse des spécifications et l'évaluation des impacts et des risques. Élaborer la stratégie de tests globale adaptée aux problématiques de gestion de données. Concevoir et rédiger les cas de tests fonctionnels et techniques. Exécution & Gestion des Anomalies : Exécuter les campagnes de tests et formaliser rigoureusement les résultats. Qualifier, documenter et piloter la gestion des anomalies jusqu'à leur résolution. Analyser et investiguer les problèmes complexes rencontrés sur les différents environnements. Automatisation & Amélioration Continue : Participer activement à l'automatisation des tests pour optimiser les cycles de validation et sécuriser les non-régressions. Être force de proposition pour améliorer l'efficacité des processus d'assurance qualité. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en informatique. Expérience : Une expérience réussie sur un poste similaire en assurance qualité de la donnée. Compétences Techniques : Connaissances confirmées en SQL et maîtrise de Python. Expérience solide dans le test d'API et de Webservices. Les plus : Une expérience dans les tests ETL et la manipulation d'environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) constituent des atouts majeurs. Méthodologie & Langues : Maîtrise des pratiques agiles (Scrum, Kanban) et niveau d'anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit analytique : Rigueur scientifique et capacité à déceler les anomalies au sein de volumes de données complexes. Aisance relationnelle : Excellentes capacités de communication pour échanger efficacement avec les équipes techniques et fonctionnelles. Curiosité et Adaptabilité : Passion pour les challenges techniques, esprit entrepreneurial et goût prononcé pour le travail en équipe. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie. Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Le besoin en une phrase Un profil faisant le pont entre le support applicatif de production et le data engineering, pour retirer aux équipes data engineering toutes les activités de support liées à la donnée. Contexte de la mission En tant que Support & Reliability Engineer, vous serez responsable de la gestion et de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les data engineers et les data scientists afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations data : assurer le support de niveau 1 pour les domaines data, en gérant les alertes et les incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables Promouvoir les bonnes pratiques de support et la documentation Agir en tant que garant (gatekeeper) du Data Release Management (processus CMRM) et du Data Reliability Management Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en place un monitoring proactif de la qualité, de l'intégrité et de la cohérence des données Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité) Automatisation et bonnes pratiques Automatiser les tâches récurrentes liées aux données afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les erreurs Mettre en place un monitoring continu pour détecter les anomalies Promouvoir les bonnes pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration transverse Travailler avec les équipes de développement, les quant devs, les data engineers et les data scientists pour comprendre leurs besoins Résoudre de manière collaborative les problèmes liés aux données Apporter des conseils techniques sur la gestion des données, selon les meilleures pratiques

Renfort DataOps sur une plateforme Data AWS pour un client industriel en forte croissance des usages Data et IA. La mission consiste à industrialiser l'exploitation en fiabilisant les pipelines, automatisant les déploiements, outillant l'observabilité et structurant l'exploitation avec des procédures robustes. Localisation : Ile de France (Essonnes, 91). Contexte et enjeux de la mission : notre client exploite une plateforme Data sur AWS dont les usages (analytics, science des données, cas d'usage IA) croissent rapidement. Cette montée en charge exige d'industrialiser l'exploitation : fiabiliser les pipelines, automatiser les dépôtêtements, outiller l'observabilité et structurer l'exploitation avec des procédures et runbooks robustes.

Contexte du Projet: Dans le cadre de la bascule vers un nouvel outil de gestion (effectuée en juillet 2026), le programme de refonte du Data Warehouse (DWH) d'une filiale en Assurances Collectives entre dans sa phase de finalisation et de stabilisation. Le DWH alimente des usages critiques (Finance, Actuariat, Commerce avec ~400 reportings) ainsi que des services exposés aux partenaires/clients (courtiers, assureurs). Grands Chantiers à Porter: Remédiation & Stabilisation : Périmètre déjà livré (socle produits, contrats & bénéficiaires). Développement & Mise en Production : Flux d'alimentation sur les flux cœur de métier (Prestations, Indemnisations, Cotisations, Commissions). Migration & Portage : Migration des reportings et des usages du périmètre restants + développement de nouveaux traitements (ex. calcul du Sinistre sur Prime - S/P). Transfert de Connaissance : Reprise rapide de l'historique et du patrimoine fonctionnel auprès des ressources internes réaffectées.

Un grand acteur du secteur de la grande distribution recherche un Data Architect expérimenté pour rejoindre son équipe Core au sein de sa Data Platform. Vous contribuerez à la conception et au développement d'une infrastructure data moderne sur GCP, centrée sur l'accessibilité des données, l'accélération des traitements analytiques et l'alignement entre les équipes opérationnelles et décisionnelles. La Data Platform fournit aux équipes produit des applications standardisées, des frameworks de développement (Java, Scala, Python), une infrastructure CI/CD robuste et des services APIs fiables. Le projet phare, Phenix, vise à transformer ce socle technique en une usine d'agents IA autonomes, capables de gérer l'intégralité du cycle de vie des traitements : de la conception à la mise en production, en passant par le rollback et l'observabilité. Vous serez au cœur de la construction et de l'outillage de ces agents, en collaboration avec des équipes cross-fonctionnelles. Le périmètre englobe : l'architecture et l'instrumentation d'agents IA (MCP, skills, pipeline orchestration), la modernisation continue de l'infrastructure (migrations, sécurisation, observabilité), l'implémentation de standards d'ingénierie logicielle robustes, et le support aux développeurs pour garantir une expérience fluide et des déploiements sûrs. L'environnement technique repose sur une stack polyglotte (Python, Scala, Java), des moteurs de traitement batch (DBT, BigQuery) et streaming (Kafka Streams), une orchestration sophistiquée (Dataproc) et une plateforme cloud-native GCP. Responsabilités : - Concevoir et architcter des agents IA de production, utilisés par plusieurs équipes, avec un focus sur l'autonomie, la scalabilité et la maintenabilité - Participer à la création et à l'évolution de serveurs MCP et de frameworks d'agents, en ligne avec la stratégie de plateforme - Assurer l'implémentation de standards d'ingénierie solides : CI/CD, tests automatisés, observabilité end-to-end et gestion du rollback - Supporter les équipes produit dans la conception de pipelines batch (DBT, BigQuery) et streaming (Kafka Streams) - Contribuer à la modernisation du socle infrastructure : migrations, sécurisation et réduction de la dette technique - Définir et mettre en place des évaluations de performance et de qualité sur les agents IA et systèmes LLM - Documenter et diffuser les bonnes pratiques et patterns d'implémentation auprès des équipes - Collaborer en méthodologie Agile avec les équipes Core et produit pour délivrer des solutions performantes et sûres Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

Mission : Piloter les étapes nécessaires à l'intégration des derniers établissements au sein du RCIF. Assurer le suivi des relations avec les providers de données financières. Rationaliser les processus de facturation et de refacturation des charges du RCIF. Traiter les factures fournisseurs et piloter les campagnes de règlement après contrôle. Concevoir et mettre en place un reporting dédié au RCIF ainsi que les reportings nécessaires aux instances de pilotage budgétaire. Identifier les risques de non-conformité contractuelle et proposer des plans d'actions. Auditer les processus de gestion existants et formuler des recommandations d'amélioration. Animer la communauté RCIF et favoriser le partage des bonnes pratiques. Profil : Bac+5 en contrôle de gestion, finance, audit ou organisation. Plus de 9 ans d'expérience. Très bonne connaissance des providers Bloomberg et Refinitiv ainsi que de leurs produits. Solide expérience en contrôle de gestion, reporting financier et pilotage budgétaire. Expérience des audits et du contrôle des processus. Excellentes capacités d'analyse, de synthèse et d'organisation. Très bon relationnel et capacité à collaborer avec de multiples interlocuteurs. Des compétences juridiques constituent un plus.

Dans le cadre du renforcement de notre pôle Data, nous sommes à la recherche d'un(e) Data Engineer Semarchy pour garantir la qualité, l'intégration et la gouvernance de notre patrimoine de données. Vos missions : Qualité & Maîtrise des données : Garantir un accès qualitatif aux sources de données, assurer leur normalisation, leur référencement et leur qualification pour en faciliter l'exploitation par les Data Analysts et Data Scientists. Intégration & Data Lake : Superviser et intégrer des flux de données multi-sources, et vérifier rigoureusement la qualité des données entrantes (recette, suppression des doublons, etc.). Gouvernance & Politique Data : Contribuer à la définition de la politique de la donnée et structurer son cycle de vie dans le respect strict des réglementations en vigueur. Livrables : Produire les spécifications techniques détaillées, les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés.

La mission est chez un client à Liège, en Belgique. Nous recherchons donc quelqu'un mobile pour pouvoir y résider. 1. Contexte du poste Dans le cadre du développement et de l'évolution de notre plateforme Data, nous recherchons un Data Engineer spécialisé dans les environnements AWS et Snowflake. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des flux de données, afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données. 2. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL / ELT). Collecter, intégrer et transformer des données issues de différentes sources. Développer des traitements et transformations de données en SQL et Python. Concevoir et optimiser les modèles de données dans Snowflake. Mettre en œuvre les services AWS, notamment S3, Glue, Lambda, IAM et CloudWatch. Assurer l'orchestration, la supervision et la fiabilité des traitements. Optimiser les performances des requêtes et les coûts d'exploitation. Mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation et de CI/CD. Participer à l'évolution de l'architecture Data et à l'amélioration continue de la plateforme. 3. Compétences techniques requises Snowflake : ingestion, transformation, modélisation et optimisation des données. AWS : maîtrise des services S3, Glue, Lambda, IAM et CloudWatch. Langages : SQL avancé et Python. Data Engineering : ETL / ELT, Data Warehouse, Data Lake et modélisation de données. Industrialisation : Git, CI/CD et automatisation des déploiements. Outils complémentaires appréciés : dbt, Airflow, Terraform, AWS Step Functions. 4. Profil recherché Formation supérieure Bac+5 en informatique ou Data Engineering. Expérience de 3 à 5 ans minimum sur un poste de Data Engineer. Expérience significative sur les environnements AWS et Snowflake. Bonne maîtrise de SQL et Python. Capacité à concevoir et industrialiser des pipelines de données. Bonne compréhension des enjeux de qualité, sécurité et performance des données. Autonomie, rigueur, esprit d'analyse et capacité à travailler en équipe. 5. Environnement technique Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Développement : SQL, Python Stockage : Amazon S3 ETL / ELT : AWS Glue, dbt Orchestration : Airflow / Step Functions DevOps : Git, CI/CD, Terraform

Dans le cadre d'un projet de migration de ses logiciels, notre client recherche un(e) Consultant(e) Master Data / Référencement Junior pour accompagner la reprise, la mise à jour et la fiabilisation des données. Le poste est principalement opérationnel et nécessite une bonne maîtrise des outils informatiques, de la rigueur et une capacité à manipuler, contrôler et structurer des volumes de données. Missions principalesReprise et migration des données : coordonner les opérations de reprise des données dans le cadre de la migration des logiciels et vérifier leur bonne intégration dans les nouveaux systèmes. Référencement des articles et des clients : créer, paramétrer et mettre à jour les fiches articles et clients dans les outils de gestion. Gestion des données techniques : assurer le référencement, la saisie, la mise à jour et la cohérence des données techniques. Contrôle de la qualité des données : vérifier l'exactitude, la cohérence et la complétude des informations ; identifier les anomalies et participer à leur correction. Paramétrage opérationnel : intervenir, selon les besoins, sur l'étiquetage des articles et la configuration des masques d'étiquettes. Activités de RUN : assurer les opérations courantes de gestion, de mise à jour et de correction des données après ou pendant la migration. Suivi et reporting : mettre à jour les fichiers de suivi, les tableaux de bord et les indicateurs de qualité des données.

Nous recrutons – Consultant RGPD / Accompagnement opérationnel DPONous recherchons pour l'un de nos clients un Consultant RGPD capable d'intervenir en autonomie dans l'accompagnement opérationnel du DPO. 🔹 Compétences recherchées : Expertise RGPD Réalisation d'AIPD en autonomie Cartographie des risques RGPD Élaboration et suivi des plans de mise en conformité Bases légales / finalités / durées de conservation Gouvernance RGPD Sensibilisation et formation des collaborateurs 💼 Niveau d'expérience : Confirmé : 3+ ans Senior : 5+ ans Expert : 10+ ans 📍 Localisation : Paris – La Défense

Dans le cadre du renforcement de son équipe Produit, notre client recherche un Product Analyst pour accompagner les équipes Produit dans leurs prises de décision grâce à la donnée. L'objectif du poste est de faire le lien entre les usages clients, la performance des produits et les enjeux business, afin d'identifier des opportunités d'amélioration et de contribuer à faire évoluer les parcours et fonctionnalités. Au sein de l'équipe Produit, vous serez notamment amené à : Analyser les usages et comportements clients : activation, adoption, conversion, rétention, engagement, funnels… Mesurer la performance des produits et fonctionnalités et identifier les principaux irritants. Analyser le coût et la valeur des fonctionnalités et parcours proposés aux utilisateurs. Construire et faire évoluer les dashboards et KPI Produit. Accompagner les Product Managers dans la définition, le suivi et l'interprétation des indicateurs clés. Identifier des opportunités d'amélioration à partir des données et formuler des recommandations concrètes et actionnables. Contribuer aux décisions Produit : faire évoluer, améliorer, investir ou arrêter une fonctionnalité ou un parcours.