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Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.

Description de la mission Dans le cadre de l'accélération numérique et du développement des usages de l'intelligence artificielle, un acteur du secteur de l'énergie hydraulique recherche une expertise confirmée en IA, Data Engineering et Web Sémantique. Vous interviendrez au sein d'un centre d'ingénierie hydraulique engagé dans plusieurs initiatives stratégiques destinées à structurer et valoriser son patrimoine de données et de connaissances, afin d'accélérer le développement de nouveaux usages fondés sur l'IA. Les travaux portent notamment sur : La modélisation sémantique des données métiers à travers la conception de modèles d'objets métier. La construction et l'exploitation de graphes de connaissances et de vues encyclopédiques. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour extraire des entités nommées dans des corpus documentaires et réaliser des alignements de données. Le développement de solutions d'IA générative et de recherche augmentée reposant sur des approches RAG textuelles ou GraphRAG. L'intégration de données provenant de sources hétérogènes, notamment des espaces documentaires, des bases de données, des documents techniques et des applications métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Contribuer à la construction d'ontologies et de modèles sémantiques métiers. Mettre en œuvre des traitements informatiques, avec ou sans intelligence artificielle, afin de créer les instances associées aux modèles. Intervenir sur différents cas d'usage métiers, tels que des référentiels électromécaniques, des études d'autonomie de barrage, la description d'événements redoutés centraux dans les études de dangers, ainsi que des référentiels de retour d'expérience projet. Développer, en collaboration avec les utilisateurs finaux, des solutions d'IA s'appuyant sur des techniques de RAG, de recherche sémantique et de LLM. Exploiter les infrastructures internes d'IA générative, les services de RAG et les environnements de développement conversationnel disponibles. Produire la documentation technique et fonctionnelle liée aux solutions réalisées. Participer aux choix d'architecture ainsi qu'à la définition et à l'application des bonnes pratiques Data, IA et DevOps. L'environnement technique comprend notamment : Python pandas rdflib RDF OWL SKOS SPARQL LLM RAG GraphRAG Git GitLab Power Platform et Copilot Studio en complément

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour intervenir sur des projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM au sein d'un grand acteur de la protection sociale en France. L'objectif est de développer et d'optimiser une solution IA capable de générer des réponses automatiques aux demandes des adhérents. Ces réponses couvrent un large éventail de sujets : demandes de renseignement, réclamations et actions diverses sur leurs contrats. Vos missionsDévelopper et optimiser des modèles Machine Learning et LLM Concevoir des solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Industrialiser les modèles et pipelines IA Participer à la mise en place des bonnes pratiques MLOps et LLMOps Produire une documentation technique de qualité

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

Contexte : La mission s'inscrit dans le cadre du projet DatOps. Le Data Engineer interviendra en lien étroit avec les équipes de production applicative / DevOps afin de mettre en œuvre techniquement les demandes métiers et de faire évoluer la plateforme Data. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les opérations de Data Preparation et transformation. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données. Participer aux évolutions techniques de la plateforme. Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes d'évolution. Contribuer au maintien et à l'amélioration des solutions Data existantes. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue de : GCP – Google Cloud Platform BigQuery Cloud Storage SQL Python orienté objet Pandas et/ou Dask Bash scripting Git Une expérience en environnement Agile / Scrum est également attendue. Anglais professionnel indispensable à l'écrit et à l'oral Compétences appréciées / différenciantes Les technologies suivantes constituent des atouts supplémentaires : Cloud Functions – SAS – Alteryx – XLD/XLR – Control-M – Hadoop – Spark.

Vous rejoindrez l'équipe Risk & PNL sur un poste à la croisée des équipes de production et d'infrastructure, des experts techniques et des développeurs. Le poste est orienté à 70% vers les activités Build et projets et à 30% vers le Run et la production. Vous interviendrez sur l'automatisation, l'évolution des stacks techniques, les releases ainsi que la réduction des tâches manuelles et du risque opérationnel. Votre rôle Build (70 %) Industrialisation et automatisation · Automatiser les tâches de production afin de réduire les opérations manuelles et le risque opérationnel · Développer, maintenir et faire évoluer les scripts Python existants · Adapter et faire évoluer les stacks techniques en fonction des besoins · Intervenir sur les environnements Linux Red Hat pour les opérations de configuration et de mise à niveau des systèmes Releases et évolutions des environnements · Préparer et accompagner les releases applicatives · Analyser les problématiques techniques liées à la connectivité, aux ports et à la configuration des environnements · Collaborer avec les développeurs, les équipes infrastructure et les experts techniques lors des évolutions des applications et de leurs environnements Run (30 %) Exploitation et gestion des incidents · Assurer le suivi des applications en production · Analyser et diagnostiquer les incidents rencontrés sur les environnements techniques · Investiguer les problématiques système, réseau ou applicatives afin d'en identifier l'origine · Participer à la résolution des incidents en lien avec les différentes équipes techniques concernées

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de son équipe Décisionnel, le client recherche un Concepteur Décisionnel sénior H/F afin d'intervenir sur plusieurs projets liés à la conception, à la validation et au déploiement de solutions décisionnelles. La mission s'inscrit dans un environnement exigeant, nécessitant une forte autonomie, une bonne compréhension des enjeux métiers et une capacité à collaborer efficacement avec les équipes projet, métier et IT. Missions principalesResponsabilités confiées : · Piloter les phases de conception fonctionnelle et applicative confiées dans le cadre des projets décisionnels. · Rédiger les dossiers de conception applicative de la solution décisionnelle, en veillant à leur clarté, leur complétude et leur conformité aux normes internes. · Analyser les besoins métiers et contribuer à leur traduction en spécifications exploitables par les équipes techniques. · Réceptionner les développements Informatica réalisés par les équipes de développement, sans prise en charge directe du développement. · Exécuter les traitements Informatica nécessaires aux phases de validation et de recette. · Préparer, organiser et réaliser les tests de validation afin de garantir la bonne mise en œuvre de la solution. · Vérifier la bonne adéquation des tests réalisés avec les besoins exprimés, les règles de gestion et les exigences de qualité attendues. · Rédiger les documents de mise en pré-production ainsi que les scénarios de tests associés. · Participer aux validations en pré-production et en production, en coordination avec les équipes concernées. · Assurer le suivi des plannings, identifier les risques ou points de blocage et remonter les alertes de manière proactive. · Garantir le respect des normes applicatives internes, des bonnes pratiques projet et des processus de validation. · Produire un reporting régulier sur l'avancement des travaux, les anomalies détectées et les actions de correction engagées. Compétences requisesCompétences techniques· Très bonne maîtrise de l'informatique décisionnelle et des architectures BI. · Bonne connaissance des outils ETL, notamment Informatica, dans un contexte d'exécution, de contrôle et de validation des traitements. · Aisance confirmée avec SQL pour l'analyse, le contrôle de données, la qualification d'anomalies et la validation des résultats. · Capacité à comprendre les flux de données, les règles de gestion, les modèles de données et les processus d'alimentation décisionnelle. · Bonne connaissance des environnements de recette, pré-production et production. · Capacité à produire une documentation claire, structurée et exploitable par les équipes métier et IT. Compétences fonctionnelles· Connaissance du domaine de l'assurance et de ses enjeux métiers. · Capacité à analyser les besoins utilisateurs et à dialoguer avec les interlocuteurs métier. · Compréhension des exigences de qualité, de traçabilité et de fiabilité des données dans un environnement décisionnel. · Capacité à participer aux arbitrages fonctionnels et à sécuriser les phases de validation. Compétences comportementales· Autonomie, rigueur et sens de l'organisation. · Capacité à travailler en équipe projet et à coordonner plusieurs interlocuteurs. · Esprit d'analyse et de synthèse. · Bonne communication écrite et orale. · Capacité à alerter rapidement en cas de risque, d'anomalie ou de dérive planning. · Orientation qualité et sens du service.

Responsabilités clés 1. Product Ownership et pilotage de la convergence mondiale Agir en tant que Product Owner pour le chantier d'harmonisation des données et des processus de l'Assistance Client (Consumer Care) sur Salesforce, englobant 3 CRM répartis sur 3 fuseaux horaires différents. Traduire les objectifs mondiaux et les besoins régionaux en un backlog priorisé, comprenant des exigences claires, des user stories, des critères d'acceptation, des dépendances, des risques et des indicateurs de réussite. Animer des ateliers décisionnels avec les référents métiers (Business champions) et informatiques (IT champions). Définir des principes qui équilibrent la standardisation mondiale et l'évolutivité (scalability) avec les exigences locales dûment justifiées. Maintenir la feuille de route d'harmonisation, le registre des décisions, le plan d'action, les risques, les dépendances et les livrables du groupe de travail (Taskforce). Permettre une collaboration efficace entre les différents fuseaux horaires grâce à des réunions structurées et une documentation asynchrone claire. 2. Évaluation et harmonisation de Salesforce Service Cloud Évaluer et comparer les trois environnements CRM, notamment : les modèles de données, objets, champs, relations, types d'enregistrements et mises en page (page layouts) ; la gestion des tickets (cases), la catégorisation, le routage, les files d'attente, l'Email-to-Case, les canaux numériques et les flux de travail (workflows) ; les parcours utilisateurs, l'expérience des conseillers, la productivité et l'UI/UX ; l'automatisation, les Flows, les anciennes règles de flux de travail (legacy workflow rules), les développements spécifiques, les intégrations et la dette technique ; les rapports, les indicateurs clés de performance (KPI) opérationnels, la gestion des connaissances (knowledge management) et l'accessibilité des données. Utiliser un CRM comme base de convergence initiale, tout en évaluant les forces, les lacunes, les risques et les fonctionnalités réutilisables des deux autres. Définir les exigences métiers, fonctionnelles et de données pour l'état cible harmonisé de Salesforce Service Cloud. Identifier les opportunités de simplification ou de suppression des champs redondants, des personnalisations, des configurations, des processus et des anciennes automatisations. Collaborer avec las équipes techniques Salesforce pour confirmer la faisabilité, les dépendances et les priorités de mise en œuvre. 3. Harmonisation, qualité et enrichissement des données Définir des normes de données communes pour l'Assistance Client, des définitions de KPI, un glossaire métier et les principes du modèle de données cible. Harmoniser les domaines de données prioritaires, notamment : les données des consommateurs, des comptes et des contacts ; les tickets (cases), les motifs de contact, les catégories, les résultats et les interactions de service ; les produits, les marques, les marchés, les connaissances, les commentaires (feedback), le consentement et les préférences ; les KPI opérationnels, de qualité, de productivité et d'expérience client. Profiler les données prioritaires pour évaluer leur exhaustivité, leur exactitude, leur cohérence, leur unicité, leur validité, leur actualité et leur exploitabilité. Définir des vocabulaires contrôlés, des conventions de nommage, des règles de validation, des contrôles de qualité des données, des correspondances source-cible (source-to-target mappings) et des logiques de transformation. Coordonner les activités de nettoyage (cleansing), de standardisation, de normalisation, de déduplication, de résolution d'identité, d'archivage et de rétention des données. Mettre en place des processus de rapprochement (reconciliation) et de suivi de la qualité pour garantir que les données restent fiables, traçables et adaptées au reporting ainsi qu'à l'activation. 4. Gouvernance des données, confidentialité et préparation à l'IA Définir une gouvernance pratique pour la propriété des données (data ownership), l'intendance (stewardship), le suivi de la qualité, la gestion des incidents et le contrôle des modifications. Collaborer avec les parties prenantes des services Confidentialité des données, Juridique, Sécurité, Réglementation, Qualité, Opérations et Data & Analytics à travers les processus de gouvernance appropriés. Identifier les exigences d'accès, de sécurité, de rétention, de traçabilité et de qualité des données pour établir un socle de données mondial de confiance. Préparer les conditions des données et des processus requises pour les futures fonctionnalités, notamment : la classification et le tri automatisés des tickets ; les outils d'assistance aux agents ; les résumés de tickets et les recommandations de réponses ; la découverte et la réutilisation des connaissances ; le routage intelligent et l'automatisation des flux de travail. Garantir que le futur socle prêt pour l'IA (AI-ready foundation) soit construit avec un contexte fiable, un accès contrôlé, une responsabilité claire, des données traçables et une supervision humaine appropriée. 5. Livrables clés potentiels Le consultant devra contribuer à produire : Une évaluation de l'état actuel des 3 CRM, couvrant les données, les processus, la configuration, l'expérience utilisateur, la dette technique, les risques et les opportunités. Une comparaison croisée des CRM et une analyse des écarts (gap analysis), identifiant les fonctionnalités réutilisables, les différences critiques et les priorités de convergence. Un glossaire métier mondial pour l'Assistance Client et un cadre de KPI commun. Les principes du modèle de données cible harmonisé et la documentation détaillée du mappage des données. Une évaluation de la qualité des données, une stratégie de remédiation, un cadre de KPI de qualité et un modèle opérationnel de gouvernance des données. Un backlog Product Owner priorisé contenant les user stories, les critères d'acceptation, les dépendances et la justification de la valeur. Une feuille de route de convergence, comprenant des analyses approfondies (deep dives), des gains rapides (quick wins), les travaux fondateurs et les décisions architecturales à plus long terme. Les supports de gouvernance du groupe de travail, y compris les registres de décisions, les plans d'action, les registres de risques et les points d'avancement destinés à la direction.

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 Les missions attendues par le Data ingénieur H/F : 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

A propos de JEMS Chez JEMS, nous ne sommes pas simplement une entreprise. Nous sommes des créateurs, des innovateurs et des rêveurs résolument déterminés à changer le jeu. Notre passion est d'apporter des solutions exceptionnelles à nos clients et de bâtir des relations durables. Nous sommes le seul industriel de la donnée en Europe. Notre métier est de créer, manager et exploiter le patrimoine data de nos clients. Vos missions En tant que Business Developer H/F vous aurez la charge de : • Créer et développer de nouvelles relations d'affaires avec des clients potentiels et des partenaires stratégiques • Identifier et explorer de nouvelles opportunités de marché pour nos produits et services • Travailler en étroite collaboration avec nos équipes internes pour élaborer des solutions sur mesure pour nos clients • Prévoir les tendances du marché et anticiper les besoins des clients pour façonner notre stratégie de croissance • Représenter JEMS lors d'événements, de conférences et de réunions pour élargir notre réseau et renforcer notre présence sur le marché • Garder un œil sur la concurrence et élaborer des stratégies pour rester en tête Avantages à travailler chez JEMS : • Un accompagnement personnalisé pour développer votre carrière • L'opportunité de travailler dans un environnement dynamique et stimulant • Une culture d'entreprise qui encourage la créativité, l'innovation et la croissance personnelle • Un package de rémunération compétitif avec des avantages exceptionnels • Un soutien continu pour développer vos compétences et avancer dans votre carrière • Des séminaires d'intégration inoubliables Pour Postuler Si vous êtes prêt(e) à relever le défi et à devenir un acteur clé de notre équipe en tant qu'Ingénieur d'Affaires chez JEMS, envoyez nous votre CV accompagné d'une lettre de motivation convaincante qui montre pourquoi vous êtes la personne idéale pour ce poste. Montrez nous votre passion, votre détermination et votre vision pour l'avenir. Diversité Le Groupe JEMS porte fièrement sa valeur "Diversité" en se mobilisant pour l'inclusion et l'égalité des chances et en luttant contre toutes formes de discrimination. Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap. Chez JEMS, nous croyons que les meilleurs candidats sont ceux qui partagent notre passion pour l'innovation et notre engagement envers l'excellence. Rejoignez notre équipe et soyez prêt à changer le jeu ! Référence de l'offre : nq7r56vfue

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un groupe d'assurance de premier plan, vous intégrez l'équipe dédiée à la gestion courante et au pilotage du socle décisionnel. Dans un écosystème Big Data d'envergure collectant les données des différents back-offices métiers pour alimenter un lac de données (Data Lake) et un entrepôt communautaire hébergé sur une architecture de haute performance (Oracle Exadata), vous garantissez la continuité d'activité, la qualité de service et l'évolution des pipelines de traitement. Vos principales responsabilités : Suivi de production & exploitation : Assurer la supervision et le monitoring quotidien des chaînes de traitement de données distribuées (batch et streaming). Gestion des incidents & reprises de données : Diagnostiquer, instruire et résoudre les incidents fonctionnels et applicatifs sur les jobs Spark / Scala, en orchestrant les reprises de données nécessaires sans altérer la qualité de service. Maintenance évolutive & corrective : Développer et implémenter les correctifs et les évolutions mineures demandées par les métiers ou les équipes projets. Recette, tests et déploiements : Rédiger les plans de tests, exécuter les scénarios de validation unitaire et d'intégration, puis assurer la livraison sécurisée des patchs en environnement de production. Documentation & gouvernance : Rédiger les spécifications des correctifs, maintenir à jour la documentation d'exploitation et assurer un reporting rigoureux auprès du chef de projet.

Contexte : Mission full présentiel en périphérie lyonnaise Notre client accélère sa transformation Data & IA ! Son portefeuille d'initiatives est en pleine croissance (fondations de données, gouvernance, plateformes, analytique, IA). Face aux fortes attentes de ses métiers, sa conviction est claire : le défi n'est plus seulement technologique, il est avant tout culturel, organisationnel et humain. Pour accompagner cette dynamique ambitieuse et aligner les dirigeants de notre client, nous recherchons un(e) Change Manager Transformation Data & IA. Votre mission : En tant que chef d'orchestre du changement chez notre client, vous collaborez avec leur leadership team Data & IA pour faire de l'adoption de ces technologies un véritable levier de création de valeur. En vous appuyant sur la méthodologie PROSCI, vos responsabilités clés sont : Stratégie & Gouvernance : Définir la stratégie de conduite du changement de bout en bout, fixer les KPI d'adoption et assurer la cohérence des actions sur l'ensemble des projets. Engagement : Fédérer les parties prenantes (décideurs, managers, experts) et structurer un réseau mondial de "Data Agents". Communication : Construire un récit de transformation inspirant et piloter la stratégie de communication globale. Acculturation : Concevoir des parcours d'apprentissage segmentés (des bases aux parcours experts) et coacher les équipes sur les pratiques du changement.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie