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Nous recherchons un(e) Chef de projet MOE pour rejoindre un environnement SI complexe et à forts enjeux, avec une forte dimension technique et de coordination. 🎯 Vos missions • Pilotage d'une équipe de 5 à 10 collaborateurs • Organisation, priorisation et suivi des activités • Mise en place et structuration du suivi projet sous JIRA • Animation des ateliers et coordination avec l'ensemble des parties prenantes • Suivi de l'avancement des projets et des plans d'action • Mise en place de tableaux de bord et suivi des KPI • Coordination des différents interlocuteurs techniques et métiers • Accompagnement des équipes sur les sujets techniques et organisationnels

Il s'agit d'assister le client en tant qu'ingénieur DATA sur le service de cloud datawarehouse sous Azure. Nous recherchons un Data Engineer ayant déjà fait du DevOps, capable de travailler à la fois sur les traitements de données (Databricks, architecture médaillon bronze / silver / gold) et sur l'infrastructure cloud associée (Azure, Terraform, Jenkins), dans un contexte d'entreprise avec des standards Git et CI/CD.Du conseil, des études d'opportunité et dossiers d'innovation seront demandés. Missions principales (Data & supervision) • Concevoir, développer et enchaîner des notebooks Databricks en PySpark pour alimenter les zones bronze, silver et gold. • Maîtriser et exploiter les formats parquet, delta et csv, en comprenant leurs impacts sur la performance, la robustesse et les coûts. • Optimiser les notebooks et jobs existants (performance, qualité de données, coûts d'exécution). • Mettre en place et faire vivre la supervision des flux : monitoring des pipelines Azure Data Factory, suivi de la qualité des données, création d'alertes et de tableaux de bord de suivi. • Contribuer à la fiabilisation globale de la plateforme data (détection d'anomalies, reprise sur incident, bonnes pratiques de développement). • Collaborer avec les équipes métier et techniques pour comprendre les besoins, prioriser les évolutions et industrialiser les traitements. Missions annexes (DevOps & infra) • Mettre à jour et faire évoluer les repos d'infrastructure (Terraform, Jenkins) en suivant les templates et bonnes pratiques du git d'entreprise. • Maintenir, paramétrer et exécuter les pipelines Jenkins liés aux déploiements et aux traitements data, en garantissant leur fiabilité et leur traçabilité. • Participer activement à la vie des repos GitHub : revue de code (PR/MR), gestion des branches, compréhension des workflows Git avancés, automatisation et diffusion des bonnes pratiques. Technologies & environnement technique • Cloud & data platform : Azure, Databricks, Azure Data Factory, Azure Storage Account, Azure Key Vault, Power BI. • Infra & CI/CD : Terraform, Jenkins, GitHub (PR/MR, workflows), intégration runtime via VM. • Langages & frameworks : Python, PySpark (DataFrame API, Spark SQL), SQL. • Formats & data : parquet, delta, csv… • Librairies Python courantes : o pyspark (transformations, jointures, agrégations, optimisations). o delta-spark et librairies Delta Lake pour la gestion des tables (ACID, time travel, optimisation). o Packages Azure (azure-identity, azure-keyvault-secrets, azure-storage-blob, etc.) pour l'intégration avec les services cloud.

Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). 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 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 pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – 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 outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et 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 des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

Vous rejoindrez l'Analytics Factory d'un grand groupe du secteur de la distribution et du retail, au sein de laquelle vous piloterez des analyses data de haut niveau pour soutenir la transformation analytique et la prise de décision stratégique. Vous accompagnerez la direction Supply Chain dans la résolution de ses enjeux business critiques par la valorisation et l'exploitation avancée des données. En s'appuyant sur une expertise analytique reconnue et une solide formation en mathématiques et statistiques, vous assurerez le leadership analytique sur des problématiques complexes de la chaîne logistique. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne et agile, en interaction régulière avec les équipes métier et la direction. Votre mission couvre l'ensemble du cycle analytique : du cadrage des besoins à la restitution formalisée des insights, en passant par l'extraction, le traitement et la modélisation des données. Vous serez garant de la rigueur méthodologique, de la fiabilité des analyses et de la transparence dans la communication des résultats et de leurs limites potentielles. Responsabilités : - Piloter des analyses ad-hoc complexes de bout en bout, en totale autonomie, du cadrage du besoin à la restitution auprès des décideurs - Structurer et exécuter des analyses avec une approche scientifique rigoureuse, en appliquant les principes des statistiques et de la modélisation prédictive - Maîtriser et optimiser BigQuery pour l'extraction, la manipulation et l'analyse de volumes importants de données ; rédiger et affiner des requêtes complexes - Concevoir et mettre en place des KPIs stratégiques pertinents au métier Supply Chain ; piloter la performance via des indicateurs fiables et traçables - Concevoir des dashboards interactifs et des reportings dynamiques sous Looker Studio pour la restitution des analyses et le suivi de la performance - Assurer l'accompagnement au changement : présenter les outils et résultats aux équipes métier avec conviction, tout en explicitant clairement les limitations méthodologiques et les biais identifiés - Mener des interactions régulières et formalisées avec les équipes métier et la direction Supply Chain ; challenger de manière constructive les demandes pour en affiner la pertinence - Respecter les standards élevés de qualité et d'excellence dans tous les livrables ; garantir la cohérence, la fiabilité et la traçabilité des analyses - Collaborer efficacement avec les équipes techniques et métiers pour assurer l'exploitabilité et la pérennité des solutions analytiques Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Contexte de la mission Vous travaillerez au sein des équipes de la Gouvernance des données, en étroite collaboration avec les acteurs métiers (propriétaires, gestionnaires, analyste) et IT (PM, PO, architectes). Vous avez pour mission, d'une part, de définir le cadre des travaux de data quality à lancer, d'accompagner et coordonner les actions de mise en qualité au sein des différentes directions métiers et IT, et de développer la culture de la donnée. Objectifs et livrables Dans ce cadre, vous allez participer au renforcement de la déclinaison opérationnelle de la stratégie de Gouvernance des données pour répondre aux enjeux de qualité des données en : Définissant le cadre normatif conformément aux meilleurs pratiques de la gouvernance, de la collecte de la donnée à l'exploitation, Mesurant et pilotant la mise en application du cadre par les métiers et par les équipes agiles, Enrichissant les processus de gouvernance et de suivi de la qualité des données pour servir les ambitions du client (compléments pour passage à l'échelle), Pilotant les processus de mise sous contrôle de la qualité des données, Accompagnant les métiers et l'IT dans leur montée en compétence sur les processus de gouvernance de la donnée et sur les nouveaux rôles et responsabilités, Créant une communauté de pratiques (cohésion, acculturation, priorisation des travaux, modèle d'animation et de soutien de la communauté). C'est à dire conduire le changement en : Créant, animant et maintenant la vitalité d'une communauté Facilitant des interactions entre les membres, Stimulant un travail collaboratif de la Communauté, construisant et déroulant le plan d'animation, animant des travaux de groupe, proposant des formations ou des situations formatives, Sondant régulièrement les participants sur leurs attentes et besoins Préparant et définissant les contours de sessions de onboarding, et en mettant à disposition des 1er cursus d'acculturation, Accompagnant les métiers pour légitimiser et valoriser leurs nouveaux rôles, Accompagnant et en acculturant les équipes métiers et IT dans leur montée en compétence (les aider à prendre les bonnes décisions sur les données de leur périmètre), Promouvant les principes et stratégie Data Quality / normes et standards, tout en s'assurant de leur bonne diffusion et compréhension (méthodologie et bonnes pratiques), Soutenant le propriétaire/le gestionnaire de la donnée dans la mise en oeuvre des plans de remédiation et d'amélioration continue de la qualité des données. Apportant des compléments opérationnels au cadre de gouvernance défini pour passage à l'échelle Définissant et enrichissant le processus de gouvernance, et la stratégie de qualité des données existantes, Renforcant si nécessaire la comitologie pour prioriser les chantiers de data quality (actions de remédiation) Mesurant et pilotant la mise en application du cadre Qualité des données par les métiers et par les équipes agiles, Synchronisant et ajustant les jalons avec la construction du comptoir Risque et Finance, Contribuant au suivi de l'avancement de l'ensemble des plans de remédiation de la qualité des données, Coordonnant les acteurs mobilisés sur des investigations en cas de non qualité, Orchestrant la gouvernance des données entre le Propriétaire et gestionnaires des données ▪ Une expérience professionnelle d'au moins 3 années en milieu bancaire ou au sein d'un Data Office ▪ Une connaissance des métiers et enjeux de la finance, des risques, de la conformité, des sujets Climatique (ESG, CSRD) ou des activités d'investissement. ▪ Une expérience significative dans la mise en oeuvre opérationnelle d'une mise en qualité des données. A l'aise avec l'agilité, et l'agilité à l'échelle, vous savez travailler en équipe et intervenir en transverse auprès d'une multiplicité d'interlocuteurs que vous pouvez animer, coordonner. Vous savez communiquer, en fonction du contexte (interviews, analyse, restitutions), et adaptez votre discours au public avec un sens du service / orienté client. Vous faites preuve de leadership dans des environnements complexes avec des priorités concurrentes. Structuré.e, rigoureux et méthodique, mener plusieurs sujets de front ne vous fait pas peur. Connaissance des outils de gouvernance peut-être un plus : Datagalaxy, IDQ Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Datagalaxy Avancé IDQ Avancé

Contexte de la mission ASAP Technologies recherche deux Data Engineers seniors aux profils complémentaires pour accompagner un acteur majeur du secteur des transports et de la mobilité dans la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions data. Au sein du pôle Data Services, vous contribuerez à la stratégie Lakehouse et interviendrez sur des enjeux d'architecture, de modélisation et d'optimisation des pipelines à grande échelle. Vos missions Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données batch, streaming et d'ingestion via API. Structurer les transformations selon une architecture Médaillon : Bronze, Silver et Gold. Développer et industrialiser les traitements avec DBT, Spark et Apache Iceberg. Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture Lakehouse. Déployer et maintenir les pipelines sur AWS, notamment avec S3, Glue et EMR. Orchestrer les workflows ETL/ELT avec Airflow. Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform et exécuter les traitements dans des environnements Docker/Kubernetes. Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements. Participer à la résolution des incidents et à l'amélioration continue. Automatiser les contrôles de qualité des données et documenter les architectures, pipelines et règles métier. Veiller à la conformité des flux, notamment en matière de RGPD.

Informations clés Localisation : Lyon (50 % de télétravail) TJM max : 370 € Démarrage : 23/09/2026 Durée : Jusqu'au 28/02/2027 (reductible / renouvelable) Contexte de la missionAu sein du pôle SI, l'équipe réalise des études et développe des produits data innovants autour de la maintenance prédictive, de la mobilité électrique et de l'analyse des charges du réseau. Dans ce cadre, nous recherchons un Lead Tech Java/Angular Senior disposant d'une solide expérience en développement Full Stack, en leadership technique et d'une sensibilité en Data Engineering. Missions principalesDéveloppement & Architecture : Concevoir, développer et maintenir des applications web distribuées (Java Spring Boot / Angular) et contribuer aux choix d'architectures scalables en collaboration avec les équipes Data. Leadership & Accompagnement : Assurer le cadrage technique, guider les équipes projets et les Product Owners, et animer techniquement l'équipe au quotidien dans un contexte Agile. Qualité & Industrialisation : Garantir l'excellence logicielle (Clean Code, principes SOLID, revues de code, tests) et intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des produits, du POC jusqu'à la mise en production. Veille & Innovation : Réaliser une veille technologique continue pour faire évoluer les stacks et les pratiques d'ingénierie.

Dans le cadre de l'optimisation et du déploiement des processus de gestion commerciale et de relation client, nous recherchons un(e) Consultant(e) Fonctionnel(le) Senior Salesforce – Sales & Service Cloud. Rattaché(e) à l'équipe CRM / Métiers, vous serez l'interlocuteur(trice) privilégié(e) des équipes Ventes et Support Client pour recueillir leurs besoins, concevoir des solutions adaptées et configurer la plateforme à l'aide des fonctionnalités déclaratives avancées. Missions : Cadrage & Analyse des Besoins : Animer les ateliers de conception et de recueil des besoins auprès des équipes métiers (Ventes, Customer Service, Support). Traduire les exigences business en spécifications fonctionnelles et rédiger les User Stories au sein du backlog projet. Paramétrage Déclaratif & Automatisation (Low-Code) : Assurer la configuration fonctionnelle avancée sur Sales Cloud et Service Cloud (objets, champs, types d'enregistrements, présentations de page). Concevoir et maintenir le modèle de sécurité (profils, rôles, règles de partage, groupes). Automatiser les processus métiers complexes à l'aide de Flow Builder. Pilotage, Reporting & Expérience Utilisateur : Concevoir des rapports, des tableaux de bord clés et des indicateurs de performance (KPIs) pour le pilotage des activités commerciales et du service client. Optimiser l'expérience utilisateur (UX/UI) pour maximiser l'adoption de l'outil au quotidien. Recette, Conduite du Changement & Support : Préparer et piloter les phases de recette fonctionnelle (UAT). Animer la conduite du changement : rédaction de la documentation utilisateur et formation des équipes opérationnelles. Assurer le support fonctionnel de niveau 3 et le suivi des évolutions.

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d´accompagnement dans l´objectif d´assurance d'un service d´ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. Les missions sont: - Mise en place et définition des mécanismes de collecte, - Définition des patterns d'architectures de la collecte, - Définition et mettre à jour l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) - Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger, - Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible - Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée, - Maintien condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte, - Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en liens avec les responsables des systèmes monitorés, - Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs - Création et évolution de dashboard avec Kibana - Réponse aux audits réglementaires et internes - Support et conseil aux entités utilisatrices des services, - Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité).

En bref : Data Engineer (F/H) - CDI - Marignane - Salaire 35-40k brut annuel Notre client, PME dans le domaine industriel, recherche un Data Engineer (F/H) pour développer son activité à Marignane. Vos missions : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) permettant la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources. - Modéliser et optimiser les architectures de données (data warehouse, data lake) en lien avec les besoins métiers. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données (monitoring, tests, gestion des erreurs). - Industrialiser et automatiser les traitements de données en respectant les bonnes pratiques de développement (versioning, CI/CD, documentation). - Travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers pour comprendre leurs besoins et mettre à disposition des données exploitables. - Participer à la mise en place et à l'évolution des outils et technologies data (bases de données, orchestrateurs, outils de streaming). - Assurer la sécurité et la conformité des données traitées (gouvernance, RGPD). - Optimiser les performances des requêtes et des traitements (tuning, indexation, partitionnement). - Documenter les architectures, les flux de données et les processus mis en place. - Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques data engineering.

Contexte : Un groupe européen de services techniques B2B, présent dans une dizaine de pays et adossé à un fonds d'investissement, engage un programme de création de valeur sur son périmètre opérationnel. Le diagnostic est achevé et le plan d'action est arrêté. La mission s'inscrit dans la phase d'implémentation de ce plan, conduite aux côtés d'un cabinet de conseil en stratégie qui en assure la coordination. Le programme couvre trois domaines fonctionnels distincts, chacun porté par un consultant dédié. La présente annonce concerne le domaine excellence commerciale. Le programme est structuré en trois vagues successives de six mois : design détaillé d'un sous-ensemble de leviers, puis pilotage de pilotes dans deux à quatre pays européens, avant déploiement en cascade par l'organisation elle-même. · Démarrage : à partir de mi-septembre 2026 · Durée : 18 mois, engagement par tranches de 6 mois · Localisation : Paris / Île-de-France (siège du client), environ 80 % de télétravail · Déplacements : Europe de l'Ouest (France, Allemagne, Italie, Espagne, Royaume-Uni, Pays-Bas selon les vagues), quelques jours par vague pour l'animation des workshops · Langue de travail : français et anglais. Anglais courant indispensable — les workshops pays se tiennent en anglais · Charge : temps plein Missions principales : · Conduire le design détaillé des leviers d'efficacité commerciale : organisation des forces de vente par pays, animation et pilotage de la performance, segmentation clients · Structurer la démarche key account management : identification des comptes clés, gouvernance, plans de comptes · Analyser les écarts de performance entre pays et organiser le déploiement de l'offre : réplication des offres et des pratiques de vente qui fonctionnent dans un pays vers les autres, développement du cross-selling · Concevoir, animer et répliquer les formations des équipes commerciales locales, en autonomie complète · Animer les workshops avec les directions commerciales pays, porter la contradiction et embarquer les équipes locales · Piloter les pilotes pays, suivre les indicateurs commerciaux et arbitrer les ajustements · Produire en autonomie l'ensemble des livrables : analyses, modèles Excel, supports de présentation, comptes rendus

Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLa mission de Data Scientist en Maintenance Prédictive concerne la réponse aux besoins en data science liés à l'ingénierie et à la maintenance, au sein du département Data / OR & AI de la Direction Informatique de la Data Factory Responsabilités :Développer des modèles de maintenance prédictive. Utiliser l'OCR et le RAG pour analyser des données. Must Have :Maîtrise de Python. Autonomie et capacité à prendre des initiatives. Nice to Have : Capacité à travailler en anglais. Autres détails :Durée: Plus d'1 an. Disponibilité: 2 jours par semaine sur site ( Île-de-France ) Taille de l'équipe: 12 personnes Proportions de l'innovation vs continuité: 80% d'innovation.

Projet Développement et industrialisation d'une plateforme Data sur GCP permettant l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données pour des outils de recherche et d'analyse métier,. Activités - Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données publiques et internes. - Développer et industrialiser les traitements et transformations de données avec SQL, Python et dbt. - Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration avec Argo Workflows / Airflow. - Stocker, structurer et exposer les données via BigQuery et GCS, puis assurer leur connexion aux outils d'analyse métier. - Déployer et maintenir les composants Data sur GCP, notamment via Cloud Run, et gérer les droits d'accès avec IAM. - Industrialiser l'infrastructure avec Terraform et contribuer aux chaînes CI/CD GitLab. - Participer au monitoring, à la gouvernance et à la qualité des données ainsi qu'à l'amélioration de l'expérience utilisateur des outils internes.

Dans le cadre de la modernisation de son offre DATA à destination des caisses régionales, on recherche un(e) collaborateur(rice) pour accompagner sa mise en oeuvre. Elle(il) interviendra sur le périmètre SAS, au sein de la squad, pour accompagner le passage à SAS VIYA. Tâches : Il(elle) participe à l'implémentation et à la recette de la nouvelle solution et à l'accompagnement à la migration du patrimoine SAS VIYA. Il(elle) a pour responsabilité de : - Cadrer de nouvelles fonctionnalités ou évolutions et participer à l'enrichissement de la roadmap produit - Gérer le backlog (rédaction de récits, priorisation) en lien avec les membres de l'équipe - Réaliser la recette métier afin de valider les solutions mises en place et garantir le respect des besoins métiers et des standards de l'entreprise. - Participer à l'accompagnement des utilisateurs, à la conduite du changement ainsi qu'au recueil des feedback utilisateurs en coordination avec le Pole Utilisateur Data. - Organiser et animer des ateliers pour lesquels il(elle) devra préparer différents types de livrables (support de présentation, bagage utilisateur etc.) - Rédiger et maintienir la documentation fonctionnelle de nos produits, - Participer à l'assistance fonctionnelle de Niveau 2

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Vos principales missions consisteront à : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données