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Mission pour 2027 - TJM défini Développer des interfaces utilisateur (UI) et expériences (UX) pour des applications Data & IA : Créer des tableaux de bord interactifs (ex : Tableau Server, Power BI, Cognos) pour la visualisation de données et l'analyse métier. Intégrer des fonctionnalités d'IA générative (ex : assistants conversationnels, recommandations automatisées, visualisations dynamiques) dans les interfaces. Optimiser l'ergonomie et la fiabilité des indications pour les utilisateurs métiers (ex : parcours d'études, accessibilité des insights). Collaborer avec les équipes techniques : Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers (pipelines ETL/ELT), IA Engineers (modèles LLM, RAG, fine-tuning) et Architectes pour intégrer les composants back-end (API, services Data) aux interfaces front-end. Participer à la conception d'architectures modernes (ex : Modern Data Stack) pour garantir la scalabilité et la performance des applications. Industrialiser et maintenir les solutions : Appliquer les bonnes pratiques DevOps/MLOps (versioning, tests, déploiement continu) pour les composants front-end. Contribuer à la documentation technique (guides d'utilisation, contrats d'interface) et à la collaboration transverse avec les autres domaines du Centre de Compétences. Veille technologique : Suivre les évolutions des frameworks front-end (Angular, React, Bootstrap) et des outils de visualisation (Power BI, Tableau) pour proposer des améliorations. Participer à l'innovation dans le domaine de l'IA Générative (ex : intégration de modèles LLM dans les interfaces).

DevOps Senior Data Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. Nantes (2 jours sur site / semaine) Une expérience significative en environnement Data / DevOps / Production est recherchée, avec une bonne maîtrise de Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. La connaissance de Spark/Scala, Databricks et Azure constitue un vrai plus. Python, TypeScript / JavaScript, SQL / NoSQL, Jenkins, Ansible, Git / GitLab, CI/CD, Spark / Scala, Databricks, Databricks Unity Catalog, Azure Data Lake, Azure Synapse, Datadog, scripting, automatisation, supervision, Cloud, conteneurisation, Scrum / Agile, ITIL Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le consultant interviendra en qualité de DevOps Senior orienté Data au sein d'une équipe Data Engineering. La mission couvre des activités Build et Run : développement et industrialisation des applications, mise en place et amélioration des chaînes CI/CD, automatisation, supervision et maintien en conditions opérationnelles. Le consultant prendra également en charge le support N2/N3, l'analyse des incidents et causes racines, les correctifs, l'amélioration de l'observabilité et l'optimisation des processus d'exploitation. \n\nLe consultant pourra assurer un rôle de Lead Tech / référent technique, accompagner l'équipe et contribuer aux choix et bonnes pratiques techniques. Une expérience significative en environnement Data / DevOps / Production est recherchée, avec une bonne maîtrise de Python, Jenkins, Ansible, Git/GitLab et SQL/NoSQL. La connaissance de Spark/Scala, Databricks et Azure constitue un vrai plus.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Aligne les enjeux métiers et les solutions SINous recherchons un(e) Data Engineer pour renforcer nos équipes et piloter la valorisation de la donnée au sein d'écosystèmes Big Data complexes. Référent(e) technique de premier plan, ton rôle combinera l'intégration massive de flux de données dans un DataLake Azure, la conception d'architectures distribuées scalables et le support avancé des solutions décisionnelles de nos clients. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une entité de pointe dédiée à l'ingénierie des données et aux infrastructures Cloud. En interface directe avec les utilisateurs métiers et les équipes de delivery, tu travailleras sur des environnements Cloud Azure de grande envergure et des technologies de conteneurisation modernes. C'est un cadre idéal pour exprimer ton expertise en développement (Python, Java, Spark), automatiser des cycles de release via des chaînes CI/CD et révéler la valeur ajoutée de données multi-sources. Tes missions clésIngénierie de Données & Architecture Big Data : Assurer la gestion, la modélisation et l'intégration continue des données au sein du DataLake Azure. Analyser, croiser et corréler des flux de données complexes provenant de sources hétérogènes (SQL, NoSQL, Hadoop). Définir l'architecture et maintenir les composants de traitement distribué et de streaming de données en temps réel. Développement, Déploiement & Industrialisation : Rédiger les spécifications techniques générales et détaillées. Concevoir, développer et optimiser les codes de traitement de données (pipelines ETL/ELT). Construire les packages de livraison, gérer les releases applicatives et documenter l'ensemble des processus associés sous JIRA. Collaborer à l'automatisation des déploiements au sein d'environnements conteneurisés et managés. Qualité, Restitution & Support : Élaborer les plans de tests, formaliser les procès-verbaux (PV) de tests et accompagner les utilisateurs lors des phases d'UAT (User Acceptance Tests). Analyser les restitutions responsives et travailler en synergie avec les outils de Dataviz pour mettre en avant la valeur ajoutée des indicateurs. Assurer le support technique de niveau supérieur, la maintenance corrective de la solution et l'assistance aux utilisateurs. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en informatique, Big Data ou Data Engineering. Expérience : Tu justifies d'une expérience significative et réussie en ingénierie de données dans des environnements d'entreprise exigeants. Expertise Cloud & Big Data : Parfaite maîtrise de l'écosystème Cloud MS Azure (Azure DataLake) et des environnements Hadoop et Spark pour le traitement de volumes massifs. Développement & Streaming : Solides compétences de programmation en Python et Java, ainsi qu'une maîtrise de Kafka pour la gestion des flux temps réel. Conteneurisation & DevOps : Pratique opérationnelle des outils Docker, Kubernetes, GitHub, Jenkins et de la plateforme Azure DevOps. Indexation & Dataviz : Connaissance de la suite ElasticSearch & Kibana pour la journalisation/recherche, et maîtrise de Microsoft PowerBI pour la restitution. Systèmes & Bases de données : Maîtrise des environnements Linux et des technologies NoSQL. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur de Développement : Capacité à produire un code propre, documenté et optimisé pour des traitements à forte volumétrie. Esprit d'Analyse et d'Innovation : Aptitude à comprendre les problématiques métiers pour structurer les modèles de données les plus performants. Sens du Collectif : Excellente communication pour collaborer efficacement avec les équipes de recette (UAT) et assurer un support de qualité. 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.

Dans le cadre d'un programme majeur de transformation digitale et de modernisation de sa plateforme Data, DCS recherche un Ingénieur Data / BI spécialisé sur DBT et Snowflake (H/F) pour accompagner l'un de ses clients dans la migration et l'industrialisation de ses usages décisionnels. Vous interviendrez sur des projets Data à forte valeur ajoutée, avec un rôle central dans la conception, le développement et l'optimisation des transformations de données via DBT, au sein d'un environnement Snowflake. La maîtrise opérationnelle de DBT est impérative pour ce poste. Vos missions Au sein des équipes Data, vous aurez pour principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de transformation de données avec DBT (Data Build Tool). Développer et industrialiser des pipelines ELT en s'appuyant sur DBT et Snowflake. Participer à la migration des traitements et usages décisionnels existants vers Snowflake. Concevoir et optimiser les modèles de données et les datamarts métiers. Mettre en place des tests automatisés, contrôles de qualité et documentations directement dans DBT. Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements dans Snowflake. Assurer l'alimentation et la transformation des données issues de différentes sources. Analyser les besoins métiers et proposer des solutions techniques adaptées. Participer aux phases de tests, de recette, de déploiement et de mise en production. Garantir la fiabilité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions Data. Collaborer avec les équipes IT, métiers et les centres de services dans un environnement multi-sites. Environnement technique Compétences indispensables : DBT : maîtrise confirmée et expérience concrète en production (obligatoire). Snowflake : développement, modélisation et optimisation des traitements Data. SQL avancé : requêtes complexes, transformations et optimisation des performances. Modélisation de données, pipelines ELT et architectures décisionnelles. Environnement complémentaire : Kafka, API REST Control-M, Dynatrace Git / SVN, Jenkins, Maven, Sonar Environnement Cloud public

ATTENTION : Seules les candidatures de personnes vivants déjà sur Bordeaux ou en train de démanger seront prises en compte car présentiel chez le client. Nous recherchons un Expert Solution Data / Architecte Data senior pour intervenir sur un programme stratégique de transformation Data dans le secteur financier. Vous accompagnerez le pilotage d'un projet Data d'envergure, depuis l'analyse des besoins jusqu'à la définition et la présentation des solutions, en lien étroit avec les équipes métier, MOA et architecture. Vous serez également amené à participer aux différentes instances de validation, à coordonner les parties prenantes et à contribuer au suivi opérationnel du programme. La mission s'inscrit dans un environnement complexe, avec de forts enjeux autour de la donnée, du reporting Finance et Risque et de la mise à disposition de données fiables et structurées. Le poste nécessite une bonne capacité de synthèse, une vision transverse des sujets Data ainsi qu'une réelle aisance dans les échanges avec des interlocuteurs métiers et techniques.

Notre client dans le secteur Autre recherche un/une Expertise Data Cloud Azure H/F Description de la mission : Contexte Une organisation souhaite développer et déployer une offre interne de services Cloud fondée sur Microsoft Azure, dans des environnements Cloud privé et hybride. La mission s'inscrit dans un contexte d'agilité à l'échelle et vise à répondre aux besoins des équipes et des clients, tout en respectant les contraintes de sécurité, de conformité et de budget. L'équipe est composée notamment de Product Owners, d'experts techniques, d'administrateurs informatiques et de développeurs. Mission Apporter une expertise Data Cloud Azure en soutien au pilotage du cycle de développement de produits et de solutions. Contribuer à la conception, au développement, au déploiement et à l'exploitation de solutions Cloud performantes, ainsi qu'à la montée en compétences des équipes pour leur permettre de gérer ces solutions de manière autonome. Principales responsabilités Contribuer à la conception, au développement et à la mise en service de solutions Cloud personnalisées sur Azure et d'autres Clouds. Participer au déploiement des solutions et assurer une transition vers le Cloud. Mettre en place des bonnes pratiques et accompagner la montée en compétences des équipes, notamment sur la gestion des SLA/SLO et l'optimisation budgétaire des ressources Cloud. Contribuer à la gestion du backlog projet, des User Stories et au suivi des travaux dans un cadre Scrum piloté via SAFe. Contribuer aux scripts d'infrastructure, notamment avec Terraform. Mettre à jour la documentation technico-fonctionnelle du socle Azure, dont les dossiers d'architecture. Définir et contribuer aux bonnes pratiques et au plan de scalabilité, ainsi qu'aux plans de support et de maintenance. Prendre en compte la sécurité des données et des applications, la souveraineté des données, la maîtrise des coûts et l'intégration aux systèmes existants. Participer, si nécessaire, aux astreintes et interventions en heures non ouvrées. Préparer la réversibilité et le transfert de compétences, avec la documentation et le reporting associés. Environnement technique Cloud : Microsoft Azure, Cloud privé, Cloud hybride, autres Clouds Infrastructure as code et scripting : Terraform, PowerShell, Azure CLI Méthodes agiles : SAFe, Scrum Outils de travail et de suivi : Microsoft 365, Jira, Confluence, Klaxoon Domaines : Cloud Computing, FinOps, réseaux, sécurité des systèmes d'information, observabilité Livrables attendus Contribution à l'offre de services Cloud Backlog projet à jour Reporting, documentation technico-fonctionnelle et tableaux de bord à jour Plan de scalabilité, de support et de maintenance Plan de réversibilité et checklist de validation des étapes Bilan de réversibilité et procès-verbal de recette de la réversibilité Compétences / Qualités indispensables : Services Cloud Azure, Microsoft Azure Administrator Associate (AZ-104), Scripting et infrastructure as code (PowerShell, Azure CLI, Terraform), Cloud Computing et FinOps, Agilité à l'échelle (SAFe, Scrum), Sécurité des systèmes d'information Compétences / Qualités qui seraient un + : Notions en observabilitéInformations concernant le télétravail : Les jours de présentiel et de distanciel peuvent être adaptés selon les besoins.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

Description des Besoins Enjeux et objectifs 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 (DataBricks ) · Base de Données : SQL Server · ETL/ELT: SSIS Description des prestations et résultats attendus Description détaillée des tâches o Migration entrepôt legacy BDD o Migration Datahub BDD o Migration des ETL SSIS o Migration de procédures stockées o Migration DataViz SSRS, SSAS et power bi

Missions principales: - Gestion des données Material Master - Recueillir et challenger les besoins métiers relatifs aux données articles. - Concevoir les modèles de données et les règles de gestion associées. - Garantir l'harmonisation et la standardisation des référentiels matériels à l'échelle du groupe. - Accompagner les activités de migration et de préparation des données vers SAP S/4HANA. SAP MDG: - Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles SAP MDG. - Participer aux ateliers de conception, de paramétrage et aux phases de tests. - Assurer la coordination entre les équipes métier, intégrateur et équipes techniques. Qualité des données: - Définir les indicateurs et KPI de qualité de données. Identifier, analyser et piloter la remédiation des anomalies de données. Gouvernance des données: - Définir et formaliser les règles de gouvernance des données articles/matériels. - Contribuer à la mise en place des rôles et responsabilités (Data Owner, Data Steward, Data Custodian). - Participer à la définition des processus cibles de création, modification et suppression des données de référence. Livrables attendus: - Dossiers de conception fonctionnelle. - Règles de gestion et de gouvernance des données. - Evolution du modèle de données Material Master. - Backlog et spécifications fonctionnelles SAP MDG. - Cahiers de tests et comptes-rendus de recette.

Dans le cadre d'un programme de transformation SAP, TEKsystems recherche pour son client grand compte un Responsable Technique SAP S/4HANA Senior pour piloter le chantier technique de conversion SAP ECC vers S/4HANA. Vos missionsPiloter l'ensemble du chantier technique de conversion ECC vers S/4HANA. Définir et suivre le planning, les jalons, les livrables, les risques et les dépendances techniques. Coordonner les équipes SAP Basis, ABAP, Architecture, Infrastructure, Sécurité et Intégration. Superviser les prérequis, analyses de compatibilité et adaptations techniques nécessaires à la conversion. Sécuriser la disponibilité, la stabilité et la performance des environnements SAP. Piloter les développements spécifiques et interfaces impactés par la conversion. Préparer les répétitions techniques et le Cutover jusqu'à la bascule. Suivre les incidents, risques et points de blocage et assurer le reporting technique. ⭐ Top 3 skills indispensables1. Conversion SAP ECC → S/4HANA (Brownfield) Expérience confirmée sur un projet de conversion technique vers S/4HANA. 2. SAP Basis / SAP HANA / Architecture technique SAP Solide compréhension de l'environnement technique SAP permettant de challenger les différentes équipes. 3. Pilotage technique SAP Expérience dans la coordination de plusieurs équipes techniques : Basis, ABAP, infrastructure, architecture, sécurité et intégration. Profil recherché

Secteur : Édition Spécialisée & Services Technologiques | Périmètre International Type de contrat : Freelance Domaine : Intelligence Artificielle & Data Engineering Portée : France (Périmètre Européen) 1. Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). 2. Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés. Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source). 3. Profil Recherché & Stack Technologique Diplôme requis : Master, Ph.D, Diplôme d'Ingénieur ou équivalent en Informatique / Data. Stack Technologique Cible (à challenger) : Langages : Python 3.11+ (maîtrise requise), Go. Indexation : Bases vectorielles (pgvector, Weaviate, Qdrant, OpenSearch), recherche hybride / BM25. Embeddings & NLP : sentence-transformers, modèles d'embeddings, tokenisation, parsing de documents. RAG & LLM : LangChain, RAG, reranking, OpenAI, Mistral, Bedrock. Data & Infra : PostgreSQL, Airflow / Spark (ou équivalent), Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes. Tests & Qualité : Pytest, évaluation de la pertinence (recall, nDCG, MRR). Compétences Attendues : Expérience avérée en Data Engineering / Information Retrieval sur des volumes massifs en production. Expertise Retrieval : maîtrise de l'indexation, des embeddings et de la recherche hybride, capacité à mesurer puis améliorer la pertinence. Culture Data : pipelines reproductibles, qualité et lignage des données, versioning des datasets et des index. Solide culture IA / ML : embeddings, NLP et bonne compréhension des LLM (sans nécessairement être un expert serving). Polyvalence appréciée : une appétence pour d'autres langages (Java notamment) pour prêter main-forte sur des sujets transverses est un vrai plus. Anglais fluide requis (contexte européen quotidien). 4. Soft Skills & Qualités Recherchées Vision Produit : Comprendre les enjeux métiers pour prioriser les fonctionnalités. Vos index et votre moteur de recherche sont gérés comme un produit : vous considérez les autres développeurs comme vos clients. Leadership Technique & Pédagogie : Capacité à évangéliser les bonnes pratiques data, retrieval et IA auprès des autres développeurs. Obsession de la Qualité : Rigueur absolue sur la sécurité des données et la fiabilité des services. Esprit d'Innovation : Curiosité active pour les avancées de l'écosystème IA, NLP et data. Communication : Savoir vulgariser des concepts complexes auprès de différents interlocuteurs. 5. Pourquoi ce poste est unique ? Vous intervenez au moment de la prise de décisions structurantes avec un réel pouvoir d'influence sur la stack finale. Indexer et rendre pertinent un patrimoine documentaire massif et hétérogène au service de l'IA constitue un défi data rare. L'objectif n'est pas de simplement 'livrer une feature', mais de créer le standard industriel du groupe pour les prochaines années.

Nous sommes à la recherche d'un(e) Analytics Engineer pour renforcer l'équipe People Report et piloter la migration vers le Cloud. Vos missions : Migration & Reverse Engineering : Analyser le legacy (SAP Hana) et assurer la transition des flux de données et du corpus de reporting Power BI vers l'écosystème cible Google Cloud Platform (GCP). Cadrage & Nouveaux Usages : Recueillir et cadrer les besoins de la direction RH pour concevoir de nouveaux indicateurs et tableaux de bord décisionnels (effectifs, masse salariale, recrutements, etc.). Expertise BI & Modélisation : Concevoir les modèles de données optimisés, rédiger des mesures complexes en DAX, garantir la sécurité (RLS) et optimiser les performances end-to-end sous Power BI. Industrialisation & Collaboration : Développer les pipelines de transformation (BigQuery, Dataform), appliquer les standards de versioning (Git) et faire le pont entre les équipes techniques (IT) et les métiers RH.

Dans le cadre d'un programme de modernisation de la plateforme décisionnelle pour un client industriel, vous interviendrez sur la conception et la fiabilisation des data products du périmètre Achats. Vos missions consisteront à vérifier les data modèles existants, élaborer les data requirements selon un formalisme client, développer des vues SQL dans AWS Redshift, et effectuer des tests de recette fonctionnelle. Une analyse des rapports Power BI existants pourra également être demandée. Mission basée dans les Yvelines avec 3 jours de présence sur site par semaine. Responsabilités principales Vérifier la complétude des tables dans AWS. Alerter le Data Manager lorsqu'un écart est identifié. Vérifier les data models. Élaborer les data requirements selon le formalisme Client. Interagir avec la Digital Factory Client, qui réalise les data products. Construire les vues AWS. Tester et contrôler les résultats produits. Vérifier que les vues AWS fournissent un résultat équivalent à celui des transactions SAP. Identifier si les écarts viennent : de l'interprétation de l'ABAP ; de la retranscription dans les vues AWS ; de tables manquantes ou incomplètes. En option, analyser les données maîtres et les règles des Power BI afin de connecter Power BI à AWS.

Le contexteNotre client, un groupe de l'agroalimentaire, crée un poste de Data Analyst au sein d'une de ses branches. L'objectif : structurer toute l'architecture data de la branche, autour de son CRM et de ses ERP. Une équipe data groupe, chargée de l'administration, est déjà en place. Vous travaillerez en lien étroit avec elle. La mission peut démarrer par un état des lieux de 3 à 6 mois, puis se dérouler en deux temps. La missionTrois axes : collecte, structuration, décisionnel. Structuration et collecte : structurer la donnée et les extractions issues des ERP, et alimenter le datalake AWS. Dossiers de collecte : porter les dossiers de collecte pour chaque sujet. Intégration : travailler avec l'équipe data groupe pour valider les collectes et recetter l'intégration des données. Qualité : assurer la qualité de la donnée. Décisionnel : accompagner les métiers dans la prise en main de Dataiku et la formalisation de leurs tableaux de bord. Formulaires : développer des formulaires maison en Apps Script pour les besoins non couverts par les ERP. IA : accompagner les métiers dans l'usage de l'IA pour leurs développements.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Architecte Data Microsoft Fabric senior – Audit et optimisation H/F Description de la mission : Contexte Une banque indépendante dispose d'une plateforme de données en production depuis un an sur Microsoft Fabric. Elle alimente le reporting bancaire (PNB, cockpits métiers, qualité des données) et des projets réglementaires. L'équipe Data BI analytique compte 9 personnes rattachées au Head of Data : product manager, analytics engineers, data engineers et data analysts. Des key users sont présents dans chaque ligne métier. La plateforme comporte environ 180 pipelines, 600 notebooks et un package Python de fonctions partagées. Elle s'appuie notamment sur OneLake, Lakehouse, Spark / PySpark, SQL endpoint, Direct Lake et une capacité dédiée, avec une architecture médaillon Bronze / Silver / Gold. Les sources incluent le core banking SAB et Salesforce, via une couche API temps réel et DataHub Fabric. La restitution repose sur Power BI et des applications HTML interactives. L'équipe doit assurer le run et les projets 2026-2027, tout en fiabilisant le socle avant d'y adosser Fabric IQ et des agents IA. Les enjeux principaux sont la sécurisation des accès au moindre privilège, la réduction du couplage au socle partagé et la maîtrise des formats de stockage, ainsi que l'optimisation des performances et des coûts. Mission Intervenir en tant qu'architecte Data Microsoft Fabric senior pour auditer, sécuriser et optimiser le socle data. La mission est réalisée au forfait, avec des livrables mesurables et directement exploitables par l'équipe Data. Elle couvre trois chantiers pouvant être engagés indépendamment : sécurité et habilitations, socle de développement, performance, coût et durabilité. Chaque chantier est cadré, mesuré avant et après, puis clôturé par des recommandations opérationnelles et un transfert structuré à l'équipe. L'approche privilégie l'échantillonnage ciblé des traitements les plus coûteux plutôt qu'une revue exhaustive des notebooks. Principales responsabilités Auditer les workspaces, rôles, permissions, groupes Entra ID, partages, RLS / OLS, paramètres de tenant, identités, secrets, permissions des shortcuts et réseau, puis évaluer l'alignement entre Fabric et RBAC Azure. Définir une cible d'habilitations par profil, prioriser les écarts et proposer un plan de remédiation, un standard de nommage et une procédure de recertification des accès. Étudier la centralisation et la gouvernance des accès via OneLake Catalog et OneLake Security, ainsi que l'architecture d'anonymisation des données hors production. Examiner les formats de stockage par couche et définir la doctrine Delta Lake / Parquet, avec une grille de décision et un plan de convergence évaluant les impacts en performance et en coût. Diagnostiquer et optimiser les alimentations quotidiennes de plus de 30 minutes, avec mesures avant et après. Auditer les traitements les plus coûteux : configuration et dimensionnement Spark, autoscale, sessions haute concurrence, partitions, shuffle, AQE, petits fichiers, rétention, purge, archivage, OPTIMIZE et VACUUM. Revoir le code, les tests, la documentation et les bonnes pratiques ; identifier des quick wins chiffrés et refactorer des jobs pilotes. Préparer les tables pour Direct Lake et industrialiser un plan de maintenance OPTIMIZE / VACUUM. Transférer la documentation et les bonnes pratiques à l'équipe, et animer un atelier de restitution à l'issue de chaque chantier. Environnement technique Plateforme data : Microsoft Fabric, OneLake, OneLake Catalog, OneLake Security, Lakehouse, Spark, PySpark, SQL endpoint, Direct Lake, pipelines, DataHub Fabric Stockage et formats : Delta Lake, Parquet, Bronze / Silver / Gold Sécurité et Azure : Entra ID, RBAC Azure, Key Vault, RLS, OLS, private endpoints, workspace identity, service principals Traitement et performance : pools Spark, autoscale, AQE, OPTIMIZE, VACUUM Ingénierie logicielle et données : Python packagé (wheel), tests automatisés, Git, CI/CD, Power BI, modèles sémantiques Assistants de code : Claude Code, Copilot Sources et métier : SAB, Salesforce, données bancaires et comptables Livrables attendus Cartographie des accès par item et rapport d'écarts priorisé. Matrice cible des habilitations par profil, matrice Fabric / RBAC Azure, plan de remédiation séquencé, standard de nommage et procédure de recertification. Proposition de centralisation et de gouvernance des accès via OneLake Catalog et OneLake Security, ainsi qu'une proposition d'architecture d'anonymisation des données hors production. Doctrine Delta / Parquet par couche avec grille de décision et plan de convergence intégrant les impacts sur les performances et les coûts. Diagnostic et optimisation des alimentations quotidiennes de plus de 30 minutes, mesurés avant et après. Audit de performance des jobs les plus coûteux et préconisations de configuration Spark. Doctrine de partitionnement et politique de rétention par table ; plan industrialisé de maintenance OPTIMIZE / VACUUM. Revue de code, quick wins chiffrés, refactoring de jobs pilotes et mesures avant / après. Documentation, bonnes pratiques diffusables, recommandations opérationnelles et atelier de restitution à l'issue de chaque chantier. Profil recherché Expérience 8 ans et plus en data engineering ou architecture data. Avoir mené un déploiement Microsoft Fabric en production. Une expérience du contexte bancaire et des données comptables est appréciée ; la connaissance de SAB est un plus. Compétences techniques Expertise de Microsoft Fabric : Lakehouse, OneLake, Spark / PySpark, Delta Lake, SQL endpoint, Direct Lake, pipelines et gestion de capacité. Maîtrise de la sécurité Azure : Entra ID, RBAC, Key Vault, stockage et réseau, notamment les private endpoints. Compétences en ingénierie logicielle : Python packagé (wheel), tests automatisés, Git, CI/CD et revue de code. Maîtrise de l'architecture médaillon, de la modélisation, de la qualité des données et des modèles sémantiques Power BI. Usage courant des assistants de code, notamment Claude Code et Copilot. Les certifications DP-600 ou DP-700 sont appréciées. Compétences personnelles Capacité à produire des résultats mesurés avant et après. Capacité à formaliser des recommandations opérationnelles et à transférer les connaissances à l'équipe. Langues Aucune exigence linguistique précisée. Compétences / Qualités indispensables : Microsoft Fabric et architecture Lakehouse, Data engineering Spark / PySpark et Delta Lake, Sécurité Fabric et Azure (Entra ID, RBAC), Optimisation des performances et des coûts, Python, Git et CI/CD Compétences / Qualités qui seraient un + : Certifications DP-600 ou DP-700 ; expérience bancaire et des données comptables ; connaissance de SAB.Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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