Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Missions : Développer de nouveaux pipelines et transformations de données à partir de spécifications fonctionnelles Créer, maintenir et faire évoluer des rapports et tableaux de bord Power BI Optimiser les performances des traitements et des modèles de données Analyser et corriger les incidents techniques sur les flux de données et les tableaux de bord Garantir des délais de résolution adaptés, notamment pour les incidents bloquants liés aux données clients Assurer le suivi des tickets de bugs et produire un reporting clair à destination du management Animer les revues de code hebdomadaires pour l'ensemble de l'équipe data Accompagner techniquement et méthodologiquement les développeurs plus juniors Être force de proposition et interlocuteur technique de référence pour l'équipe Reprendre temporairement le périmètre d'un autre développeur en cas d'incident, d'urgence ou d'évolution critique Garantir la continuité opérationnelle du RUN data

Data Engineer Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) NANTES Mission dans le secteur de l'assurance qui consiste à intervenir sur la suite Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) pour optimiser l'exploitation des données dans un environnement agile (SAFe). La mission a lieu à Niort et ne peut pas être réalisée en distancielle mais permet 3 jours de télétravail. Activités confiées : - Collaborer avec l'équipe sur la définition des objectifs et KPI’s pour la mesure des fonctionnalités. - Accompagner la définition des besoins en tracking. - Recetter les données en phase de test des fonctionnalités. - Recetter les données après la mise en production des fonctionnalités. - Préparer et ingérer des données dans BigQuery (en Node JS). - Mettre à disposition des données fiabilisées dans Looker Studio. - Participer à l'analyse des données produites et en tirer des enseignements. - Optimisation et amélioration continue : - Veiller au bon fonctionnement de l'ingestion quotidienne des données et appliquer des correctifs si nécessaire. - Ingérer de nouvelles sources de données nécessaires au monitoring global des KPI’s du train. - Gérer et optimiser les processus existants. - Analyse et communication : - Participer à l'analyse des données issues des monitoring pour en tirer des enseignements. - Participer à l'amélioration continue des tracking, des processus ou du fonctionnement de l'équipe. - Communiquer avec les autres corps de métier (PO, UX, testeurs, architectes, développeurs) dans la construction des features. La mission nécessite que le data Engineer soit autonome sur les technologies suivantes : - Script shell. - Python. - BigQuery. - JavaScript. - Piano Analytics (à créer à la place d'Adobe Analytics). - Looker Studio. - Google Tag Manager.

Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation , a la charge de la conception, de la livraison et du cycle de vie des data products supportant les initiatives stratégiques data du Groupe. Le Data Engineer interviendra sur la construction et l’évolution des plateformes et pipelines data , la transformation de données brutes en données à forte valeur ajoutée, ainsi que l’amélioration continue des actifs data, en collaboration avec des équipes internationales. Prestation Attendue Data Engineering & Delivery • Conception et mise en œuvre des pipelines ETL / ELT • Développement de jobs ETL réutilisables • Gestion des chargements Delta / Full / Historique • Debugging et résolution d’incidents en production • Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement à la mise en production Collaboration & Méthodologie • Travail en étroite collaboration avec le Product Owner, les équipes data et plateforme • Contribution aux phases de Data Scoping / Discovery • Méthodologie Agile • Interaction avec des équipes distribuées (multi‑pays) Livrables • Composants data développés et déployés (code source) • Documentation technique et fonctionnelle • Modèle de données documenté • Rapports d’audit et de sanity check • Rapports de tests d’acceptation • Transfert de compétences et support aux équipes

Data Engineer Big Data / BI – Scala, Spark, SQL, Hive, Cloudera (H/F) 💼 Contrat : CDI 🏢 Entreprise : ADBI – Expert en Data Management et transformation digitaleContexte du poste Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes Big Data et décisionnelles, ADBI recherche un(e) Data Engineer pour intervenir sur des projets d’intégration, de transformation et d’industrialisation de données. Vous participerez à la migration et à l’optimisation d’environnements Big Data (Cloudera, Spark, Hive, Scala) et contribuerez à la mise en place de solutions BI performantes et scalables.

Nous recherchons un Expert Looker pour accompagner l'un de nos clients majeurs dans le secteur du transport aérien, dans le cadre d'une étude stratégique sur ses outils de Dataviz.📋 Détails de la mission Démarrage : 04/05/2026 Durée : Jusqu'au 31/08/2026 (Visibilité sur Octobre 2026) Localisation : Paris ou Toulouse (Rythme hybride selon politique site) Expertise attendue : +5 ans d’expérience 🎯 Enjeux et Missions Au sein de la plateforme Data & AI Technology , vous interviendrez sur l'évaluation de Looker comme futur standard de Dataviz du Groupe (contexte de migration Cloud). Vos responsabilités : Accompagnement de POCs : Développement et support aux métiers dans la réalisation de leurs preuves de concept. Expertise Conseil : Apporter un regard critique sur l'architecture, la sécurité et l'optimisation FinOps . Formation & Pédagogie : Acculturation des utilisateurs métiers et échanges techniques avec les équipes IT (Ops, Architectes). Évaluation stratégique : Analyser la capacité de l'outil à répondre aux besoins d'analyses Ad-hoc, aux enjeux d'IA (Conversational Analytics) et au remplacement de solutions existantes (SAP BO, Spotfire). 🛠️ Compétences Requises Looker Core (Indispensable) : Maîtrise parfaite de l'outil (Note : Looker Studio est hors scope). Ecosystème GCP : Excellente maîtrise de BigQuery et du SQL . Culture Data : Compréhension des enjeux de migration "Data Move To Cloud". Soft Skills : Excellent relationnel, capacité à vulgariser des sujets complexes et pédagogie. Langues : Anglais courant (contexte international). Bonus : Une maîtrise de Power BI est un plus apprécié. 💰 Conditions financières TJM Paris : 900 € (selon profil) TJM Toulouse : 700 € (selon profil)

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

Bonjour à tous 👋 Dans le cadre d’une mission longue en environnement bancaire, je recherche un consultant Data expérimenté sur SQL / T-SQL / SSIS , pour intervenir sur une mission stratégique. Il aura pour rôle central de consolider, fiabiliser et valoriser les données clients afin de produire des analyses stratégiques et des indicateurs clés pour l’entreprise. Il intervient sur des projets à fort impact : lancement de produits, consolidation financière, analyses de risques, pilotage de l’activité, et contribue directement à la prise de décision. Au cœur de l’écosystème data, il collabore étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, Architecture, ainsi qu’avec les experts métiers Finance, Risque, Marketing. Il sera en charge de vulgariser ses analyses, comprendre les enjeux business et proposer des solutions adaptées. Livrables attendus : Challenge, cadrage, chiffrage et priorisation des besoins métiers. Exploration, analyse et fouille de données Développement et industrialisation de traitements data. Suivi opérationnel du RUN et amélioration continue. Rédaction et mise à jour de la documentation technique et fonctionnelle.

Bonjour, 🚫 𝐏𝐀𝐒 𝐃𝐄 𝐒𝐎𝐔𝐒-𝐓𝐑𝐀𝐈𝐓𝐀𝐍𝐂𝐄!🚫 Je recherche actuellement pour un de mes clients un profil : 🔔 𝐋𝐞𝐚𝐝 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐌𝐢𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 & 𝐈𝐧𝐭𝐞́𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐴𝑦𝑎𝑛𝑡 𝑑𝑒 𝑏𝑜𝑛𝑛𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑛𝑎𝑖𝑠𝑠𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆𝐴𝑃 𝑆𝑜𝑙𝑖𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑒́𝑟𝑖𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑓𝑜𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑛𝑒𝑙𝑙𝑒 𝑒𝑡 𝑡𝑒𝑐ℎ𝑛𝑖𝑞𝑢𝑒 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖𝑠𝑒 𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑛𝑛𝑒́𝑒 𝑀𝑎𝑖𝑡𝑟𝑖𝑠𝑒 𝑑𝑒𝑠 𝑜𝑢𝑡𝑖𝑙𝑠 𝑑𝑒 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝐿𝑆𝑀𝑊, 𝑀𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐶𝑜𝑐𝑘𝑝𝑖𝑡, 𝐸𝑇𝐿) 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖𝑠𝑒 𝑒𝑛 𝑖𝑛𝑡𝑒́𝑔𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆𝐴𝑃 (𝐼𝐷𝑂𝐶...) 𝐵𝑜𝑛𝑛𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑟𝑒́ℎ𝑒𝑛𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑢𝑠 𝑚𝑒́𝑡𝑖𝑒𝑟 : 𝐹𝐼 𝐶𝑂, 𝑆𝐷 𝑀𝑀, 𝐻𝑅 🎯 𝐌𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐫𝐯𝐞𝐧𝐢𝐫 𝐝𝐚𝐧𝐬 𝐮𝐧 𝐞𝐧𝐯𝐢𝐫𝐨𝐧𝐧𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐥𝐞𝐱𝐞, 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐫𝐧𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥, 𝐦𝐮𝐥𝐭𝐢-𝐬𝐲𝐬𝐭𝐞̀𝐦𝐞 (𝐒𝐀𝐏 & 𝐬𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐭𝐢𝐞𝐫𝐜𝐞𝐬) 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐝𝐞𝐬 𝐞𝐧𝐣𝐞𝐮𝐱 𝐟𝐨𝐫𝐭𝐬 𝐚𝐮𝐭𝐨𝐮𝐫 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐢𝐧𝐮𝐢𝐭𝐞́ 𝐛𝐮𝐬𝐢𝐧𝐞𝐬𝐬 𝐞𝐭 𝐥𝐚 𝐪𝐮𝐚𝐥𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐞 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬. - Assurer la cohérence et la fiabilité des intégrations - Piloter les activités de migration de données et de cutover - Garantir la continuité des processus métiers (Finance, RH...etc.) - Avoir un rôle de référent transverse 🔊 𝐀𝐧𝐠𝐥𝐚𝐢𝐬 𝐜𝐨𝐮𝐫𝐚𝐧𝐭 obligatoire 📍𝐈𝐃𝐅 - 2/3j semaine sur site 🕐 ASAP - 3 𝐦𝐨𝐢𝐬 𝐫𝐞𝐧𝐨𝐮𝐯. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Localisation : Région lilloise Disponibilité : ASAP Contexte : Projet stratégique de transformation et modernisation Data Objectif de la mission Dans le cadre d’un programme de modernisation de la plateforme data, la mission consiste à analyser, documenter et faire évoluer des flux de données existants, avec une perspective de transformation vers des solutions plus modernes basées sur Python. Missions principales Réaliser un inventaire complet des flux de données existants (ODI) Analyser les dépendances, les logiques métiers et les enjeux associés Produire une documentation détaillée des flux (rétro-documentation) Améliorer la lisibilité, la maintenabilité et la gouvernance des traitements Contribuer à la transformation et à la migration des flux vers une nouvelle plateforme Participer à la modernisation de la stack data (orientation Python) Collaborer étroitement avec les équipes techniques et data Environnement technique Oracle Data Integrator (ODI) – expertise impérative Python (manipulation de données, automatisation, ETL) Environnements Data / ETL / flux batch

Au sein d’une direction data en pleine transformation pour un acteur majeur du conseil et de l’audit, vous rejoignez une équipe stratégique dont l'objectif est de passer d'une gestion de la donnée "support" à une vision "Data as a Product" . En tant qu' Architecte Data Fonctionnel , vous êtes le chef d'orchestre de la valeur. Votre mission consiste à concevoir les fondations des premiers produits data de l'organisation. Vous ne vous contentez pas de dessiner des flux ; vous concevez des actifs de données réutilisables, fiables et à forte valeur ajoutée pour les métiers. Vos principales missions : Conception & Stratégie : Définir l'architecture fonctionnelle des Data Products (modélisation, lignage, interopérabilité) en cohérence avec la stratégie globale. Binôme Product : Travailler main dans la main avec les Product Owners (PO) et Product Managers (PM) pour traduire les besoins business en spécifications techniques actionnables. Gouvernance & Qualité : Garantir que chaque produit respecte les standards de qualité, de sécurité et de conformité, tout en facilitant son adoption par les utilisateurs finaux. Acculturation : Porter la vision "Data Product" auprès des équipes techniques et métiers pour favoriser une culture orientée résultat et efficacité.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris, un Data Ingénieur Cloud H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la DSI, vous contribuez à la conception, à l'industrialisation et à la fiabilisation de la plateforme data de l'entreprise. Votre rôle est clé pour garantir la disponibilité, la qualité et la sécurisation des données utilisées par les équipes BI, analytics et métiers Vos principales missions : Développement et gestion des pipelines data * Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation des données * Contribuer à la structuration et à la performance du Data Lake et du Data Warehouse * Assurer la disponibilité et la fiabilité des flux de données Industrialisation de la plateforme data * Participer à la mise en place de standards de développement et de déploiement * Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des pipelines data * Garantir la robustesse et la performance des traitements Qualité, sécurité et gouvernance des données * Mettre en place des contrôles de qualité et de traçabilité des données * Contribuer au monitoring et à l'observabilité de la plateforme * Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité (RGPD) Collaboration transverse * Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data Analytics et IT * Participer à la documentation et au partage de bonnes pratiques * Contribuer à la structuration et à l'amélioration continue de la Data Factory

Contexte du poste Vous êtes passionné par l'innovation et l'intelligence artificielle ? Rejoignez une entreprise en pleine croissance spécialisée dans le développement de solutions numériques avancées, située en plein cœur de Paris. Notre département R&D, composé d'une équipe pluridisciplinaire de talents, cherche à agrandir ses rangs avec un Lead Developer Backend afin de piloter des projets stratégiques liés à l'IA et aux systèmes agentiques. Ce poste clé est à pourvoir pour renforcer notre expertise technique et soutenir notre croissance face aux défis complexes du numérique, tout en collaborant étroitement avec la direction et les équipes de base de données. Missions Missions principales - Concevoir, architecturer et implémenter notre nouveau système avec une forte composante IA. - Assurer le pilotage technique et l'accompagnement de l'équipe dans la réflexion et l'optimisation technologique. - Travailler en étroite collaboration avec la direction R&D pour aligner les objectifs stratégiques. - Prendre en charge l'intégralité du cycle de vie des projets, de la définition des besoins à leur déploiement. Missions annexes - Participer activement à la gestion des incidents et à l'amélioration continue. - Contribuer à la veille technologique et à l'innovation au sein de l'entreprise.

Je recherche un(e) consultant(e) pour intervenir chez l'un des clients, acteur majeur du secteur assurance / protection sociale, engagé dans un programme de transformation Data structurant. Vous intervenez directement chez le client, intégré(e) à l'équipe projet de la direction métier concernée. Vous êtes le relais opérationnel entre les équipes métier, les équipes Data et la DSI sur l'ensemble des chantiers Data qui vous sont confiés. Ce que fait le client : Le client déploie une feuille de route Data ambitieuse : structuration des référentiels, fiabilisation des flux, consolidation d'une plateforme de données, montée en qualité de la donnée. Plusieurs dizaines de projets sont en cours simultanément, à différents stades d'avancement. La direction métier qui porte ces projets a besoin de renfort pour tenir la cadence sur le cadrage des besoins, la formalisation des spécifications, la documentation des flux et surtout la recette fonctionnelle. Ce que vous faites concrètement : Vous prenez en charge, en binôme avec l'équipe projet interne, plusieurs chantiers Data de bout en bout côté MOA. En phase de cadrage, vous animez les ateliers avec les métiers et la DSI, vous formalisez les expressions de besoin, vous documentez les flux de données (sources, transformations, règles de gestion, contrôles qualité, destinations), vous produisez les dossiers de cadrage et les cahiers des charges. En phase de recette — et c'est le cœur du poste — vous concevez les plans de test, définissez les cas de test et les jeux de données, exécutez les campagnes UAT, qualifiez les anomalies, en assurez le suivi jusqu'à résolution, validez la conformité des livrables et produisez les PV de recette. En transverse, vous participez aux instances de pilotage, produisez le reporting d'avancement, identifiez les risques et facilitez la circulation de l'information entre métier, Data et IT. Ce qu'on attend de vous : Sur le plan technique : · Vous savez manipuler et analyser des données. SQL est un outil quotidien pour vous, pas un mot-clé sur un CV. · Vous comprenez les architectures de données, les flux d'échange (ETL, APIs, XML, JSON), les modèles de données et les schémas de flux. Vous savez les lire, les questionner, les documenter. · Vous maîtrisez les concepts de qualité de données : contrôles, fiabilisation, réconciliation, cohérence entre référentiels. Sur le plan fonctionnel : · Vous avez une expérience solide en rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques. · Vous avez déjà piloté et exécuté des recettes fonctionnelles complexes sur des projets Data. Pas survolé le sujet : réellement conçu les plans de test, joué les cas, qualifié les anomalies, tenu le suivi jusqu'au bout. · Vous savez naviguer entre des interlocuteurs métier qui raisonnent en règles de gestion et des interlocuteurs techniques qui raisonnent en modèles et en flux. Vous faites le lien sans déformer. Sur le plan comportemental : · Vous êtes rigoureux dans la production documentaire. La mission génère beaucoup de livrables : expressions de besoin, comptes-rendus, cahiers de recette, PV, reporting. Chacun doit être exploitable. · Vous êtes autonome. Vous n'attendez pas qu'on vous dise quoi faire sur chaque sujet. Vous comprenez le contexte, vous avancez, vous alertez quand c'est nécessaire. · Vous communiquez clairement, aussi bien en atelier qu'en comité de pilotage. Ce qui fait la différence : · Une connaissance du secteur assurance, protection sociale ou d'un environnement réglementé comparable. · Une expérience sur des projets de type DataPlatform ou impliquant des volumes importants de flux et de référentiels. · Une familiarité avec des dispositifs comme la DSN, la MSA, le SNGI ou l'AGIRA. Cadre de la mission : · Démarrage : mai 2026 · Durée : jusqu'à fin décembre 2026 · Charge : temps plein · Localisation : Paris intra-muros, avec possibilité de distanciel partiel selon organisation convenue avec le client

Ta mission sera de Garantir la robustesse de la platforme Monitorer et prendre des actions proactive de management de la plateforme de compute Assurer le support et l'accompagnement d'équipes sur Spark, Databricks et EMR Travailler sur les optimisations des traitements Athena/Pyspark Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques de software engineering et de data engineering sur les technologies proposées au sein de l'équipe participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Travailler sur le concept d'accessibilité et de gouvernance de la donnée Tester de nouveaux outils / features intéressants à intégrer dans notre stack

Nous recherchons un Data Engineer pour industrialiser un prototype d’application existant. Le projet implique une forte dimension infra et scalabilité , avec l’objectif de passer d’un prototype à une architecture robuste, maintenable et industrialisée. Le candidat interviendra également sur des sujets de refonte de la codebase et de préparation du déploiement en infrastructure as code . 🎯 Missions principales Industrialiser un prototype d’application data en environnement SaaS Revoir la codebase existante pour anticiper les enjeux de scalabilité Concevoir et mettre en place une architecture data robuste et évolutive Participer à la mise en place d’une approche Infrastructure as Code Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables Travailler sur des problématiques d’architecture cloud et d’industrialisation Collaborer avec des interlocuteurs techniques (profil très orienté tech) 🛠 Stack technique Cloud : AWS (GCP apprécié mais non obligatoire) IaC : Terraform Orchestration : Airflow Langage : Python Environnement : SaaS / Data Engineering / Infra scalable

Contexte de la mission Le projet est réalisé pour le compte d’un client resté anonyme, permettant de préserver la confidentialité de ses activités et de ses données stratégiques. La mission s’inscrit dans un environnement où l’analyse précise des données joue un rôle clé pour orienter la prise de décision et optimiser les processus internes. Le candidat doit disposer d’une expérience professionnelle comprise entre 2 et 5 ans, ce qui garantit une maîtrise suffisante des techniques d’analyse tout en étant capable de s’adapter rapidement aux spécificités du projet. Objectifs et livrables Collecte de données : Recueillir des données provenant de diverses sources, telles que bases de données internes, fichiers Excel, API tierces ou autres systèmes d’information. Assurer la qualité et l’intégrité des données dès la phase de collecte pour faciliter leur utilisation ultérieure. Visualisation et analyse : Développer des tableaux de bord interactifs et des visualisations dynamiques à l’aide d’outils comme Power BI, Tableau ou QlikView. Effectuer des analyses exploratoires pour détecter des tendances, anomalies ou opportunités spécifiques, conformément aux enjeux fixés par l’entreprise. Extraction et structuration des données : Mettre en œuvre des techniques avancées de traitement de données pour extraire des informations pertinentes. Organiser ces données sous des formats structurés, tels que des bases de données relationnelles ou des modèles multidimensionnels, en utilisant des langages comme SQL ou Python. Construction de modèles et rapports : Développer des modèles analytiques robustes, notamment des modèles prédictifs ou descriptifs, adaptés aux besoins métiers. Produire des rapports standardisés et des outils autonomes destinés à une communauté d’utilisateurs élargie, facilitant la prise de décision collective. Ce projet exige une communication fluide avec les parties prenantes, une capacité à documenter clairement le processus de traitement des données, ainsi qu’une vigilance constante pour garantir la pertinence et la qualité des livrables, dans le respect des délais impartis.