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Au sein de l'équipe produit, vous ferez partie d'une équipe produit enthousiaste (au sein d'une business unit d'environ 120 personnes) qui regroupe des ressources Produits, Business, Data et Engineering. Grâce à votre expertise et votre sens de l'autonomie, vous agissez au service de l'amélioration des indicateurs qualité des datas de la logistique (Service Level Agreement, leadtimes, données de réception entrepôt, ...). Ces datas sont liées à des process métiers critiques et ont un impact immédiat sur le Business. Objectifs et livrables Assurer le Data Knowledge : Je définie les datas et assure de leur bonne documentation fonctionnelle Je connais les cas d'emploi business de mes données et améliore la création de valeur de celles-ci Je suis le point d'entrée sur les sujets concernant ma donnée J'écrie une roadmap et une vision pour mes données Je garantie et gère la bonne qualité de mes données : Je fais le lien entre le business et les règles de qualités de mes données Je monitore la qualité de mes données J'anime un plan d'action en collaboration avec les différentes domaines de compétence (Engineering, Product, Business, Data, Skills) Je garantie l'accessibilité de mes données : J'identifie le niveau d'accessibilité de mes données Je fais le liens entre la technique et les équipes datas pour assurer une bonne accessibilité de la donnée dans le datalake

Vos missionsFaire évoluer le Data Model de l'UDP et gérer son cycle de vie de bout en bout. Définir les standards, bonnes pratiques et méthodologies de modélisation. Accompagner les équipes Data Product dans la conception des modèles de données logiques et physiques. Traduire rapidement les besoins métiers et les données sources vers une structure basée sur le Teradata MLDM. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégration des évolutions du modèle de données. Assurer l'alignement entre modèle de données, glossaire métier et gouvernance des données. Participer aux revues de conception et aux démarches de co-construction avec les différentes parties prenantes. Mesurer l'adoption et la valeur apportée par le Data Model au sein de l'organisation.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e DevOps / Data & Machine Learning pour intervenir chez un de nos clients. 💻💼 Contexte : L'équipe travaille sur des produits Data liés notamment à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges sur les réseaux. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 - Construire et maintenir les outils CI/CD pour les traitements de données en Python / PySpark et les applications web. - Assurer le run et l'exploitation des traitements et applications en production. - Mettre en place et maintenir l'observabilité des applications et traitements : logs, métriques techniques et monitoring. - Gérer les évolutions et corrections techniques : montées de version des dépendances, traitement des vulnérabilités cyber, évolutions de configuration, etc. - Maintenir et améliorer l'Infrastructure as Code. - Administrer les différents environnements : développement, préproduction, production et environnements de type lab Data Science. - Accompagner les équipes Data Science et Data Engineering sur le build et le run de leurs produits. - Assurer un support technique de première ligne et faire le lien avec les équipes externes : infrastructure, cybersécurité, fournisseurs, etc. - Rédiger et maintenir la documentation technique. - Assurer une veille technologique sur les outils utilisés. - Partager les bonnes pratiques et contribuer à la formation des équipes.

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Développer et industrialiser les transformations de données avec DBT. Concevoir et optimiser les modèles de données dans BigQuery. Intégrer différentes sources de données au sein de l'écosystème Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD / DataOps. Contribuer à la documentation technique et au respect des standards Data. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers et équipes Cloud/DevOps. Participer aux problématiques de gouvernance, sécurité et traçabilité des données propres au secteur bancaire.

Vous aimez les plateformes de données qui tournent vraiment en production ? Rejoignez l'équipe qui fait vivre le datalake des fonctions Technologies & Opérations d'un grand groupe bancaire. La DSI fournit aux directions technologiques, aux opérations et à la banque de proximité les applications et les données dont elles ont besoin au quotidien. Le datalake Hadoop en est une pièce centrale : il alimente le pilotage et les usages analytiques de plusieurs directions. Vous intervenez en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps, au sein d'une équipe IT internationale. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting). Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Un datalake en production, avec de vrais volumes et de vrais utilisateurs métier. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Une ouverture vers le cloud (GCP / BigQuery) pour qui veut élargir sa stack. Environnement technique : Hadoop, PySpark, Spark, Hive, Python, SQL, Git, Jenkins, Jira, Unix / Linux — Scrum.

Mission de l'équipe : Le Data Office intervient sur le contrôle et la gouvernance des données au sein d'un environnement CIB, notamment sur des données utilisées par les équipes internes et pouvant être partagées avec les régulateurs. Le périmètre couvre notamment les données liées aux contrôles pré trade, aux communications électroniques, à la voix et au Record Keeping, avec un enjeu de conformité aux réglementations Data, notamment GDPR. L'équipe Strategy, Projects & Governance est responsable de l'alignement de la gouvernance du Data Office et du pilotage de projets stratégiques liés aux réponses réglementaires, aux projets métier et à la transformation des modes de fonctionnement. La mission consiste à accompagner le responsable de l'équipe dans le cadrage, la planification, l'exécution et la clôture des initiatives stratégiques du Data Office, tout en assurant une gouvernance homogène et un reporting transparent auprès du management. 1. Cadrage et planification des projets Le consultant sera notamment responsable de : · Élaborer les Project Charters avec les principales parties prenantes afin de formaliser les objectifs, bénéfices attendus, périmètres et critères de succès. · Structurer les projets en work packages, jalons et livrables et construire les roadmaps associées. · Intégrer les activités de conduite du changement dans les plans projets. · Coordonner la planification des ressources humaines, outils, budgets et prestations externes nécessaires à la réalisation des projets. 2. Pilotage de l'exécution et de la delivery Le consultant assurera la coordination opérationnelle des différentes parties prenantes impliquées dans les projets : · Équipes IT. · Équipes Operations. · Compliance. · Fonctions et équipes du Groupe. · Prestataires et partenaires externes. Il devra également : · Adapter les méthodologies projet aux différents contextes de delivery, en Waterfall et/ou Agile. · Piloter les activités, jalons, dépendances et livrables. · Maintenir les tableaux de bord et indicateurs permettant au management de disposer d'une vision claire de l'avancement. · Identifier, suivre et escalader les risques, problèmes et points bloquants. · Maintenir un Risk Register et contribuer à la résolution des difficultés avec les comités de pilotage. 3. Gouvernance et reporting La mission comporte une forte dimension de gouvernance projet. Le consultant devra notamment : · Préparer les agendas, supports de gouvernance et présentations destinées aux différentes instances. · Structurer et standardiser les artefacts de gouvernance. · Mettre en œuvre les modèles de Terms of Reference, comptes rendus de réunions, Decision Logs et checklists de contrôle qualité. · Garantir l'application des standards internes de gouvernance Data, de conformité réglementaire et de sécurité sur les différents projets. 4. Gestion des parties prenantes et communication Le consultant jouera un rôle central de coordination entre le Data Office et son écosystème. Il devra : · Assurer l'alignement entre le CDO, l'IT, les Operations, les fonctions transverses et les différentes activités. · Communiquer de manière claire sur les objectifs, délais, risques et décisions des projets. · Préparer des éléments synthétiques et orientés données permettant au responsable de l'équipe de prendre rapidement des décisions sur les évolutions de périmètre, allocations budgétaires ou ajustements de planning. · Être le point de contact privilégié des projets, comités de pilotage et partenaires externes. 5. Support opérationnel au Data Office Le consultant interviendra également sur les activités suivantes : · Suivi financier des projets avec comparaison Forecast vs Actual et identification des écarts. · Support à l'intégration et au partage de connaissances au sein de l'équipe Strategy, Projects & Governance et du Data Office. · Identification et mise en œuvre d'améliorations permettant de fluidifier le pilotage des projets, les processus de gouvernance et le reporting.

Raison d'être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun 'SKEMA', développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d'intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l'adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d'identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d'une data plateforme et d'une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l'évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l'univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL

Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique. Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader. Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous. Responsabilités principalesLeadership technique Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.) Planification et livraison de projet Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données Leadership humain et gestion d'équipe Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue

Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs) Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud Orchestration : Airflow Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

La prestation apportera support et conseil pour : - Collecter et analyser les besoins des projets pour les modélisations Data. - Conceptualiser via des diagrammes les contrats d'échanges à considérer entre les différents providers. - Analyser les exigences techniques et fonctionnelles pour pouvoir les retranscrire dans la modélisation Data. - Animer et communiquer auprès des équipes projets, aussi bien métiers qu'« IT » avec lesquels il faut interagir. - Concevoir et mettre en place des modèles (conceptuel, physique, scripts si applicables) de données pour des applicatifs donnés et pour une vision Data transverse au sein de l'entreprise. - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise. - Réaliser les mappings de données lors de la mise en place des flux tant synchrones qu'asynchrones. - Documenter ces mappings dans les outils de data gouvernance et d'architecture d'entreprise. - Accompagner le client dans la mise en place de la modélisation Data au sein de la gouvernance Data et au travers des outils associés. - Proposer une méthodologie et des modèles qui s'adaptent aux use cases et aux solutions de stockage associées (approche incluant les optimisations tant au niveau du modèle que des traitements associés). - Enrichir la documentation existante. - Participer aux spécifications détaillées permettant d'implémenter de nouvelles évolutions demandées par le projet. - Supporter les projets et fournir des supports de présentation permettant de présenter les problématiques et les méthodologies Data. - Fournir les sources d'implémentation et les « versionner », quand c'est applicable. La prestation s'inscrira dans une parfaite coordination avec les contraintes réglementaires liées à la BCE, une technologie de la stack Google Cloud Platform et un outillage tel que Collibra. Attendus de la prestation : - Enrichir la documentation du mapping des données des Use Cases réglementaires dont FINREP et COREP. - Intégration des Use Cases dans le Core Model de l'entreprise (conceptuel, logique, physique). - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise (Collibra).

Dans le cadre d'un programme de rationalisation et d'optimisation du parc logiciel, notre client renforce son équipe Data dédiée à la métrologie des environnements de travail. L'équipe intervient notamment sur la production de tableaux de bord, rapports analytiques et indicateurs de suivi des usages, afin de mieux piloter l'adoption et l'utilisation des solutions mises à disposition des collaborateurs. Nous recherchons un Data Analyst disposant d'une bonne connaissance des environnements poste de travail / applications, capable de transformer des données issues de sources variées en analyses et indicateurs à forte valeur décisionnelle. Vos missions1. Recueil des besoins & collaboration métierParticiper aux ateliers avec les équipes métiers et techniques Recueillir et analyser les besoins en matière de reporting et de métrologie Comprendre les enjeux métier et les traduire en problématiques analytiques Rédiger les cahiers des charges des rapports et indicateurs attendus Être force de proposition sur les indicateurs permettant de mesurer les usages et l'adoption 2. Analyse & valorisation de la donnéeCollecter, exploiter et croiser des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires Identifier les tendances, usages, anomalies et axes d'optimisation Concevoir et développer des tableaux de bord décisionnels Mettre en place des indicateurs fiables et pertinents pour le pilotage des usages Travailler notamment avec des données issues de : Bases de données SQL Active Directory Azure Cloud Microsoft Graph ServiceNow Sources liées aux environnements postes de travail et applications 3. Documentation & accompagnementRédiger les dossiers d'architecture technique associés aux cas d'usage Documenter les tableaux de bord, indicateurs et règles de calcul Garantir la compréhension et la traçabilité des données utilisées Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation des indicateurs Participer à l'amélioration continue des dashboards et des processus de reporting

Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par le développement et le traitement des données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le candidat doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. Les tâches suivantes seront confiées au consultant : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipelines de données (Pyspark + shell scripting) Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme

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 Montigny le Bretonneux, un Data ngénieur H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la Data Factory, dans l'équipe « Applications et Innovations ». L'objectif principal est de concevoir, développer, maintenir et sécuriser les flux et plateformes de données métiers, principalement dans un environnement Microsoft Azure. 🔧 Missions principales Le poste couvre 6 grands axes : * Plateformes Data : mettre en œuvre, piloter et maintenir les infrastructures et plateformes de données. * Flux de données : développer et maintenir les échanges entre les différents systèmes, avec supervision et monitoring. * Modélisation & architecture : documenter, modéliser et organiser les flux de données. * Data Quality : mettre en place des contrôles et des solutions pour garantir la qualité des données. * Relation avec les métiers : travailler directement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et résoudre leurs problématiques data. * Support & projets : assurer du support de niveau 3 et participer/conduire des projets liés à la donnée. ☁️ Technologies recherchées Le cœur technique de l'annonce est clairement Azure Data Engineering : * Azure Data Factory → ETL / orchestration des pipelines * Azure Functions → traitements et automatisations * Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) → stockage des données * Azure PostgreSQL → bases de données * SQL → requêtage, transformation et exploitation des données * Outils de modélisation de données * Concepts de modélisation et d'entrepôts de données ⭐ Technologies « plus » Ce sont des atouts mais semblent moins indispensables : * Talend * Power BI * Salesforce * SAP