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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiExpert Data Informatica / DBT H/F

INFOTEL CONSEIL
Publiée le
Cloud
DBT
ETL (Extract-transform-load)

3 ans
40k-45k €
400-550 €
Le Mans, Pays de la Loire
Dans le cadre de projets de transformation et de modernisation de son patrimoine Data, notre agence du Mans recherche un Expert Data Informatica / DBT H/F. Vous intervenez comme référent technique, architecte de solutions Data et véritable chef d'orchestre des travaux de transformation, dans des environnements Data complexes et en évolution vers de nouvelles architectures technologiques. Vous serez notamment amené(e) à : Être le référent technologique sur le socle Data Accompagner les projets de transformation et de modernisation des plateformes et flux Data Réaliser les études techniques et concevoir les architectures cibles Participer aux choix d'architecture et définir les trajectoires de transformation Concevoir et mettre en œuvre des chaînes de traitement ETL/ELT Coordonner les échanges avec les architectes, experts techniques, équipes infrastructure, observabilité et sécurité Préparer et présenter les dossiers auprès des instances de gouvernance et comités d'architecture Identifier les risques techniques et proposer des solutions adaptées Contribuer à la définition des bonnes pratiques de développement, industrialisation et exploitation Accompagner la mise en œuvre des pratiques CI/CD Animer des ateliers et groupes de travail pluridisciplinaires Produire les dossiers d'architecture et la documentation technique
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Freelance

Mission freelanceData architect Databricks/Unitycalatolg

UCASE CONSULTING
Publiée le
Databricks
Unity

1 an
400-760 €
Paris, Île-de-France
Bonjour à tous 😀 Nous recherchons un Architecte Data Senior – Databricks / Unity Catalog (H/F) Dans le cadre d'une potentielle mission chez l'un de nos clients, nous recherchons un Architecte Data Senior pour intervenir au sein du pôle Big Data de la DSI. 📌 Contexte de la mission : Vous interviendrez sur des projets Big Data intégrant différents cas d'usage autour de l'ingestion, du traitement et de l'exposition des données, ainsi que sur l'administration et la gestion des environnements de production. 🔎 Profil recherché : Expérience confirmée en architecture Data et environnements Big Data. Minimum 8 ans d'expériences. Maîtrise indispensable de Databricks en environnement de production. Maîtrise avancée d'Unity Catalog, notamment sur l'administration du metastore. Expérience en administration de workspace Databricks en production. Bonne connaissance de SQL, XML et JSON. Connaissance de Jira et de la suite Office 365, notamment Excel et Power BI. Une expérience sur Azure, Azure Blob Storage, Power Automate ou Power Apps serait un plus. 📍 Modalités : Démarrage prévisionnel : début décembre 2026. Mission longue durée. Temps plein. 2 jours de TT/Semaine Vous êtes intéressé(e) ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en message privé ou à partager cette annonce autour de vous !
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CDI

Offre d'emploiGestionnaire Paies et analyse Data F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Microsoft Excel

Arras, Hauts-de-France

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Freelance

Mission freelanceSenior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior

VORSTONE
Publiée le
Business Process Model and Notation (BPMN)
Data governance
Data integrity

12 mois
650-800 €
Hauts-de-France, France
Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.
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Freelance

Mission freelanceIngénieur Data Collect - Cybersécurité

VISIAN
Publiée le
Ansible
Apache Kafka
Elasticsearch

1 an
400-470 €
Île-de-France, France
ContexteLe Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. MissionsMise en place et définition des mécanismes de collecte Définition des patterns d'architectures de la collecte Définition et mise à jour de l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée Maintien en condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en lien avec les responsables des systèmes monitorés Mise en place et évolution d'un système de monitoring de l'infrastructure et alerting sur la collecte des logs Création et évolution de dashboards avec Kibana Réponse aux audits réglementaires et internes Support et conseil aux entités utilisatrices des services Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité) Outils & EnvironnementTechnologies/produits composants l'infrastructure : Kibana, Ansible, ElasticSearch, ElasticBeats, Logstash, Kafka, KSTREAM DevOps : Gitlab, Jenkins, Ansible Administration des systèmes (Linux et Windows) Développement en Python, Java Logstash Connaissance / Maîtrise Data Connaissance / Maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise Java, Python Expertise ETL, Bash Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka) Expertise Python Expertise Elastic Stack (+ développement Logstash) Maîtrise des outils de dev/devops (Git, Ansible, Artifactory, Jira, Java) Bonne connaissance système RHEL/CentOS Docker
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CDI

Offre d'emploiData Engineer GCP (H/F)

CELAD
Publiée le

42k-48k €
Nantes, Pays de la Loire
CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Scientist IA – H/F

STORM GROUP
Publiée le

1 mois
50k-60k €
500-550 €
75002, Paris, Île-de-France
#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. 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. 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.
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Freelance

Mission freelanceIngénieur Data Ops

VISIAN
Publiée le
DevOps

1 an
100-570 €
Paris, France
Au sein d'une équipe spécialisée dans les usages décisionnels de la Data, l'Ingénieur DataOps assure l'exploitation quotidienne et le maintien en conditions opérationnelles des environnements hors production (développement, recette et préproduction). Il veille à la disponibilité, à la cohérence et à la fiabilité des plateformes Data, en garantissant la qualité des environnements et la stabilité des traitements. À ce titre, ses principales missions sont les suivantes : Gestion des environnements Data : réaliser les rafraîchissements de données sur les différents environnements et assurer leur cohérence. Déploiement et installation applicative : installer et mettre à jour les traitements Spark/Scala, les ETL, les scripts SQL/PL-SQL Oracle et les scripts Shell. Synchronisation des environnements : garantir l'alignement des versions applicatives, des composants logiciels, des configurations et des paramétrages. Monitoring et observabilité : concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord de supervision permettant de suivre les exécutions, les volumes de données et les indicateurs de fonctionnement. Automatisation des opérations : développer des scripts et des outils afin de limiter les interventions manuelles, notamment pour le contrôle des écarts entre environnements, la validation des installations et des rafraîchissements, ainsi que la vérification de la cohérence des bases de données. Maintien en conditions opérationnelles : exécuter et superviser les traitements Spark, analyser les logs, contrôler les dépendances, suivre les traitements batch via l'ordonnanceur et assurer les relances nécessaires. Gestion des alertes et reporting : mettre en place et suivre les alertes, produire des rapports d'exploitation et communiquer sur l'état des environnements. Amélioration continue : contribuer à la fiabilisation des déploiements, à l'optimisation des procédures d'exploitation et à la qualité des livraisons Data. Collaboration transverse : accompagner les équipes de développement et de production en apportant un support opérationnel, des analyses techniques et des outils adaptés à leurs besoins.
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