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Bonjour, je suis à la recherche d'un consultant Master Data côté production pour participer à la construction de 2 core model et accompagner le client dans la phase de cadrage, design et conception.

Lieu : Nantes sud (44) Salaire : 55 à 60 K€ annuel brut Rythme : 1 journée de télétravail par semaine Nous recherchons pour notre client, un Tech Lead Data & IA dans le cadre d'une création de poste en CDI. VOS MISSIONS : En tant que Tech Lead Data & IA, vous pilotez techniquement les développements de votre périmètre, contribuez directement à la réalisation des solutions et garantissez leur qualité, leur performance et leur fiabilité. Développement et leadership technique Encadrer techniquement les développements, réaliser les revues de code et diffuser les bonnes pratiques. Contribuer directement au développement des solutions et accompagner la montée en compétences de l'équipe. Participer à l'évolution des API et à l'intégration des applications. Contribuer à la modernisation de notre applicatif historique en PHP et à l'intégration de l'IA dans les pratiques de développement. Data Engineering et reporting Participer à la construction et à l'évolution la plateforme Data : alimentation de l'ODS et du Data Lake, pipelines ETL/ELT et modélisation des données. Garantir la qualité, la documentation, la sécurité et la fiabilité des traitements. Développer et superviser les pipelines de données, en assurant leur performance et leur maintenabilité. Participer à la modernisation des outils de reporting pour répondre aux besoins du siège et du réseau. IA et industrialisation Développer et mettre en production des cas d'usage d'IA générative : RAG, agents, interrogation des données en langage naturel et génération de rapports. Préparer les données et intégrer les solutions IA dans l'environnement applicatif. Mettre en place les tests, les garde-fous et les mécanismes de supervision nécessaires à la fiabilité des solutions. Contribuer à la maîtrise des coûts, à la sécurité et à l'amélioration continue des solutions déployées. Qualité et performance Industrialiser les déploiements avec les pratiques CI/CD et les tests automatisés. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des applications et des pipelines. Optimiser les performances et les coûts des infrastructures et services utilisés. Challenger les prestataires et contribuer aux choix techniques de son périmètre.

Objectifs et livrables : • Modèles data & datamarts Snowflake (tables / vues / conventions) + projet dbt (modèles, tests, documentation). • Pipelines industrialisés (orchestration, CI/CD, contrôles qualité, runbooks). Contexte de la mission : Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data: développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance (incl. RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de l'industrialisation et du run (incidents/post‑mortems), tout en mentorant l'équipe. · Expertise Snowflake/dbt · Aide au cadrage technique sur les initiatives et projets du périmètres. Objectifs et livrables : · Modèles data & datamarts Snowflake (tables / vues / conventions) + projet dbt (modèles, tests, documentation). · Pipelines industrialisés (orchestration, CI/CD, contrôles qualité, runbooks). Compétences demandées · Dbt : Confirmé · Communication : Confirmé · Data Modeling : Expert · SNOWFLAKE : Expert Compétences demandées • Dbt : Confirmé • Communication : Confirmé • Data Modeling : Expert • SNOWFLAKE : Expert

Nous recherchons un Data Manager Lead pour intervenir dans le cadre d'une mission stratégique autour de la gouvernance, de la qualité et de la gestion des données. Vous aurez notamment pour missions de : Définir, mettre en œuvre et faire évoluer les stratégies et politiques de Data Management Piloter les sujets de Data Governance et Data Quality Garantir l'intégrité, la sécurité et la conformité des données Mettre en place et suivre les contrôles et indicateurs de qualité de données Collaborer avec les équipes métiers, IT et Data afin d'identifier et valoriser les données pertinentes Participer à l'optimisation des processus d'intégration de données, ETL, Data Warehouse et BI Mettre en place des principes clairs de Data Ownership et Data Stewardship Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Management Produire des analyses et recommandations permettant d'accompagner la prise de décision

Fiche de Mission: Datascience sur Azure Databricks Data Science & Analyse avancée Cette mission couvre l'ensemble des activités d'analyse avancée de données. Analyse des données afin d'en tirer des insights. Préparation de la donnée. Classification et Segmentation. Conception de modèles d'analyses prédictives et prescriptives. Modélisation, entraînement, évaluation et mise en production de modèles. Mise en place de KPI de suivi de performance et industrialisation / alerting. Qualité & Documentation Tests unitaires et tests de non-régression. Rédaction de spécifications et documentation. Maintenance évolutive et corrective.

Description du besoin Pour un client grand compte, dans le cadre d'un projet de gouvernance Data sponsorisé par la direction générale, nous recherchons un Data Architect pour structurer et piloter la démarche. À l'interface entre les métiers et les équipes IT, vous vous appuierez sur votre connaissance fonctionnelle de SAP pour organiser les données et concevoir les modèles cibles sur GCP. Missions principales Piloter la démarche de gouvernance : cartographier les données, identifier les responsables par domaine et définir les règles de qualité. Animer les échanges avec les métiers pour comprendre les processus SAP, les données associées et les règles de gestion. Formaliser le dictionnaire de données, les référentiels et les responsabilités. Concevoir les modèles de données du Data Warehouse et des datamarts à partir de SAP et des autres applications du SI. Accompagner leur mise en œuvre avec les Data Engineers et les équipes BI. La maîtrise de GCP est un atout mais n'est pas indispensable : la priorité porte sur SAP, la gouvernance Data et la capacité de modélisation.

Consultant fonctionnel Data Migration SAP PP – Master Data Manufacturing vers S/4HANA Secteur Défense / Aéronautique – Démarrage asap Profil : Consultant fonctionnel SAP PP / Master Data Manufacturing, expérimenté en migration de données de référence industrielles, idéalement en Défense ou Aéronautique. Mission : finaliser la migration des données de référence Manufacturing vers S/4HANA. Environ 90 % des données ont déjà été chargées. La mission consiste à traiter les 10 % restants, correspondant aux cas les plus difficiles. Fonctionnel : maîtrise de SAP PP et des Master Data Manufacturing : nomenclatures, gammes, postes de travail, versions de fabrication et autres données de référence industrielles. Bonne compréhension des processus de planification, MRP et exécution de la production. Data Migration : animer les ateliers avec les Business, identifier et formaliser les règles de gestion nécessaires à la reprise des données résiduelles, analyser les cas complexes et les blocages, définir les traitements fonctionnels permettant de finaliser les chargements. Périmètre : les règles de transcodification (Transco) ne sont pas à réaliser. La mission est centrée sur l'analyse des données difficiles, la compréhension des règles métier et la résolution des problèmes de reprise. Projet : travailler à l'interface Métiers / IT / équipes Data Migration, contribuer à la résolution des anomalies, aux contrôles de cohérence, à la qualité des données et à la validation fonctionnelle des chargements restants. Consultant autonome, à l'aise côté AMOA et en interaction avec la MOE.

Missions principalesAxe 1 — Collecte et structuration des données Structurer les données issues des différents ERP et organiser les extractions. Préparer et piloter les dossiers de collecte pour chaque sujet métier. Contribuer à l'alimentation du datalake AWS. Définir et formaliser les besoins en données en fonction des usages attendus. Garantir la cohérence et la bonne structuration des données collectées. Axe 2 — Intégration et qualité des données Collaborer avec l'équipe data groupe pour valider les collectes. Recetter l'intégration des données et vérifier leur conformité aux besoins. Identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Mettre en place des contrôles permettant de fiabiliser les données. Axe 3 — Décisionnel et accompagnement métier Accompagner les équipes métier dans l'exploitation de leurs données. Faciliter la prise en main de Dataiku. Formaliser les besoins de reporting et concevoir les tableaux de bord adaptés. Transformer les besoins métier en indicateurs et outils d'aide à la décision. Axe 4 — Développement d'outils complémentaires et IA Développer des formulaires internes avec Google Apps Script pour répondre aux besoins non couverts par les ERP. Accompagner les métiers dans l'utilisation de l'IA pour leurs développements. Identifier les cas d'usage permettant d'améliorer les pratiques et les outils existants.

Pour l'un de nos clients, un grand groupe du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour rejoindre son service OCR à Nanterre. L'équipe conçoit, industrialise et exploite des solutions de lecture automatique de documents et d'IA générative (LLM, RAG, services conversationnels) pour les directions métiers. Elle opère sept applications (six API et un moteur de recherche) déployées sur OpenShift. Le consultant intervient sur toute la chaîne, du build au run. Il participe aux ateliers avec les métiers, cadre les besoins, développe les API Flask et les pipelines de traitement documentaire (ingestion, OCR, extraction, restitution), conçoit les architectures LLM et RAG (chunking, embeddings, recherche vectorielle et hybride), versionne les prompts et évalue la qualité des réponses avec les métiers. Il industrialise les POC pour les passer en production. Côté run, il automatise les déploiements (GitLab CI/CD, Docker, Terraform), assure le maintien en condition opérationnelle et le support N1/N2, et suit la supervision, les logs, les certificats et la consommation de tokens. Méthode agile (SAFe), documentation sur Confluence et GitLab. COMPÉTENCES EXIGÉES : Python (Expert), OCR (Expert), LLM (Confirmé), RAG (Confirmé).

Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Pilote SI Data H/F 📍 Lieu : Niort 🏠 Télétravail : à définir selon les modalités du projet 📝 Contrat : CDI, Freelance, Portage 👉 Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Pilote SI Data pour accompagner et coordonner des projets stratégiques autour de l'assurance IARD. Tu interviendras sur des sujets à forte visibilité, en lien avec les équipes métiers et techniques. Tu auras pour missions de : Piloter plusieurs projets Data en garantissant le respect des objectifs Qualité, Coût et Délais Animer et coordonner les équipes projets dans un environnement multi-projets Élaborer et suivre les plannings ainsi que l'avancement des projets Assurer la planification dans ITBM et le suivi des consommés / restes à faire Préparer les instances de gouvernance et présenter les reportings projets Coordonner les acteurs MOE et accompagner les changements liés aux projets Contribuer à l'amélioration continue des méthodes, outils et bonnes pratiques de gestion de projet

RésuméNous recherchons un Data Analyst qualifié avec au moins 5 ans d'expérience pour rejoindre l'équipe centrale Data Insights & Analytics. Ce rôle est intégré au sein de la tribu CRM pour combler le fossé entre la stratégie métier et l'exécution des données. Responsabilités :Encadrement des exigences : Collaborez avec les responsables des parties prenantes métier et les chefs de projet pour définir et aligner les KPI, concevoir des maquettes, définir les périmaux MVP et identifier les actifs de données réutilisables. Analyses stratégiques : Exécutez des analyses métier interfonctionnelles à fort impact pour guider la prise de décision, vérifier la conformité des données afin d'assurer l'exactitude, et évaluer la valeur commerciale apportée par les produits de données. Analyse exploratoire : Mener des explorations ciblées des données afin de valider les hypothèses commerciales et d'identifier des opportunités de croissance. Habilitation, adoption et support des utilisateurs : Guider les utilisateurs sur les produits de données, les méthodologies et les outils en libre-service afin de maximiser l'intégration et l'adoption analytiques. Intégration IA et LLM : Utilisez des outils d'IA et des LLM populaires pour supporter des fonctionnalités intelligentes dans les produits de données, ainsi que pour optimiser les tâches quotidiennes. Indispensables :Minimum de 5 ans d'expérience professionnelle dans un poste d'analyste de données ou similaire. Une forte capacité à comprendre les processus métier et à traduire les défis opérationnels en besoins en données. Maîtrise avancée de SQL et expérience pratique avec Snowflake. Quelques fonctionnalités de tableau de bord et de visualisation dans Tableau. Maîtrise professionnelle de l'anglais. Bons à avoir :Expérience préalable dans les environnements CRM et e-commerce. Autres détails :Localisation : équipe Central Data Insights & Analytics. Structure d'équipe : Intégrée au sein de la tribu CRM.

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

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation des systèmes d'information et de modernisation des référentiels de données, nous recherchons un Directeur de Programme MDM / Data Senior pour piloter le déploiement d'un nouveau référentiel produits au sein d'un environnement international. Ce programme vise à fiabiliser les données de référence, harmoniser les processus métiers et moderniser les architectures existantes, tout en garantissant la continuité des opérations. Vous interviendrez sur un projet à forte criticité, impliquant de nombreuses équipes métiers, Data, Produit et IT. Votre rôle ne se limitera pas au pilotage et à la coordination : nous recherchons un véritable leader opérationnel, capable de comprendre les problématiques techniques, d'identifier les blocages et d'intervenir concrètement pour sécuriser les différentes étapes du programme. Vous jouerez également un rôle clé dans les instances de gouvernance, avec une participation aux comités de direction et aux arbitrages stratégiques. Vos principales responsabilités1. Direction et pilotage du programme Piloter un programme de transformation MDM à forte criticité, de sa phase d'exécution jusqu'à sa mise en production. Définir et suivre la trajectoire du programme, les jalons, les livrables et les engagements. Coordonner les différentes parties prenantes : équipes métiers, Product Management, Data et IT. Identifier les dépendances entre les différents chantiers et anticiper les risques. Assurer le suivi opérationnel des actions et garantir leur bonne exécution. Produire des reportings fiables permettant d'éclairer les décisions des instances de gouvernance. 2. Expertise MDM & Data Accompagner la transformation et la modernisation des référentiels produits. Comprendre les flux de données, les règles de gestion et les problématiques de qualité des données. Analyser les anomalies et identifier leurs causes avec les équipes techniques et fonctionnelles. Piloter les plans de correction et valider la résolution des anomalies critiques. Contribuer à la fiabilisation des données et à l'amélioration des processus de gouvernance. 3. Sécurisation des migrations et des déploiements Piloter la préparation et l'exécution des migrations de données. Définir et sécuriser les stratégies de bascule vers les nouveaux systèmes. Coordonner les campagnes de tests, les recettes fonctionnelles et les validations métiers. Identifier et traiter les risques liés aux déploiements. Garantir la cohérence et la qualité des données migrées. Accompagner les mises en production et leur stabilisation. 4. Leadership et coordination transverse Fédérer les équipes métiers, techniques et produit autour d'objectifs communs. Faciliter les prises de décision et lever les points de blocage. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils et processus. Piloter les actions de conduite du changement. Faire le lien entre les enjeux stratégiques du programme et leur traduction opérationnelle. 5. Gouvernance et pilotage stratégique Participer aux instances de direction et aux comités de pilotage. Présenter l'avancement du programme, les risques et les décisions à prendre. Préparer et porter les arbitrages auprès des parties prenantes. Fournir une vision factuelle de l'avancement et des difficultés rencontrées. Garantir l'alignement entre les objectifs métiers, les contraintes techniques et la trajectoire du programme. Livrables attendusPlanning détaillé du programme et suivi des jalons. Registre des anomalies et plans de résolution. Plans de migration et de déploiement. Procès-verbaux de validation. Cartographie des risques et plans d'atténuation. Tableaux de bord de pilotage et supports de présentation aux instances de direction. Bilans de déploiement et d'adoption métier.

Pour accompagner l'un de nos clients, nous recherchons un consultant expert en pilotage budgétaire d'au moins 9 ans d'expérience qui a également travaillé sur les market data. Rôle : • Conception et mise en place du pilotage budgétaire et des autres reportings de suivi. • Identification des risques de non-conformité contractuelle et plans d'action pour les réduire. • Audit des processus de gestion en place et préconisations d'amélioration. • Rationalisation des processus de facturation et de refacturation des charges entre les entités utilisatrices. • Suivi de la relation avec les fournisseurs de données financières. Mission en Île-de-France, en hybride, avec deux jours de télétravail par semaine.

ContexteDans un secteur bancaire ultra‑compétitif, la capacité à exploiter rapidement les données et les modèles d'intelligence artificielle tout en garantissant la sécurité, la conformité et la souveraineté des systèmes constitue le principal facteur différenciant. Le département AI Innovation ambitionne d'alimenter les équipes Factory Produit avec des insights IA fiables et sécurisés, afin de concevoir des fonctionnalités à fort ROI. Expertise mobilisée pour la définition de l'architecture souveraine des modèles LLM, la mise en place d'une gouvernance robuste et le pilotage du cycle de vie complet des solutions IA, en étroite collaboration avec les équipes Produit, UX et IT. MissionsTransformation des données en insights actionnables : mise en place de pipelines de scoring, de RAG et d'agents autonomes capables de fournir des recommandations précises aux équipes produit. Priorisation des features IA à fort ROI via l'évaluation de l'impact économique, la faisabilité technique et la valeur client, et la traduction de ces priorités en user stories détaillées. Instauration d'une gouvernance du cycle de vie des modèles : fine‑tuning, déploiement, monitoring (drift, performance), gestion des incidents et procédures de rollback sécurisées. Fourniture de KPI clairs et mesurables (précision, latence, taux d'incidents, adoption, revenu moyen par client) via des tableaux de bord actualisés mensuellement, afin de démonstration de l'efficacité des nouvelles fonctionnalités IA. Facilitation de la collaboration inter‑disciplinaire (Produit, UX, IT) par la garantie que les exigences data‑driven et sécuritaires soient pleinement intégrées dès la conception jusqu'au déploiement. Périmètre d'interventionContribution à la mise en œuvre d'un pipeline CI/CD sécurisé – Scripts GitLab/Jenkins, tests d'intégration, validation de sécurité (scans de vulnérabilité, signature des artefacts) et procédures de rollback automatisées. Participation à l'élaboration d'un backlog IA‑driven enrichi – User stories techniques (OpenAPI), critères d'acceptation, priorisation ROI/feasibility, estimations d'effort et planning sprint. Intervention sur le déploiement des modèles IA en production : Modèles fine‑tuned (LLM, RAG, agents) déployés sur la plateforme Kubernetes. Scripts de déploiement (Helm/ArgoCD) et monitoring (Prometheus, Grafana, Langfuse). Contribution à l'établissement de tableaux de bord KPI AI & Security – Dashboard mensuel (Power BI / Grafana) affichant : précision, latence, dérive du modèle, taux d'incidents de sécurité, adoption des features, revenu moyen par client. Participation aux analyses d'impact ROI – Analyse post‑déploiement des fonctionnalités IA (gain d'efficacité, valeur client, retour sur investissement) présentée aux parties prenantes. Accompagnement et support aux équipes Produit, UX et IT – Supports (slides, notebooks) et sessions “AI‑Ready” afin d'assurer une adoption cohérente et sécurisée des solutions IA.