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Dans le cadre d’un programme de modernisation des usages décisionnels et de migration vers une nouvelle plateforme data, nous recherchons un consultant freelance disposant d’une expertise technique avancée en BI et data analytics. La mission s’inscrit dans un contexte de forte autonomie, avec une responsabilité complète sur la conception, l’évolution et la fiabilisation des solutions de reporting. Le consultant interviendra sur des environnements hybrides mêlant SAP et outils Microsoft, avec un rôle clé dans la phase de cadrage et de mise en œuvre de la migration vers une architecture cible reposant sur Power BI et une plateforme data moderne. Il contribuera activement à la sécurisation des données, à la cohérence des chiffres et à l’accompagnement des équipes métiers tout au long de la transformation, dans un objectif de fiabilité, de performance et de pérennité des solutions décisionnelles.

Au sein d'une équipe composée de data analysts intégrée aux rituels Product, vous participez à l'évolution fonctionnelle et technique de nos produits data en environnement Agile. Vous aurez l’opportunité de collaborer avec l’ensemble des équipes product, tech et métiers autour des missions suivantes : Explorer, analyser et documenter les données du data warehouse du groupe; Contribuer à l’amélioration de la qualité du data warehouse : mettre en place le plan d’action défini sur 2026 : contrôles, monitoring et alerting Réaliser des travaux d’automatisation afin de gagner en productivité et efficacité. Notre stack data : GCP, BigQuery, Python, Looker Studio Profil recherché Formation : Diplôme de niveau BAC +4 à 5, en école d’ingénieurs ou université spécialisé en statistiques, data science, informatique décisionnelle ou data management ; Langues : Français et Anglais courant exigés ;

DBA expert(e) SQL Server / MSBI Contexte et objectif de la mission Au sein du pôle infrastructure et production informatique d’un grand groupe bancaire international (environnement Corporate/Investment Banking), la mission vise à assurer l’évolution et le traitement de l’obsolescence des infrastructures de monitoring utilisées à l’échelle mondiale. L’infrastructure concernée permet de gérer environ 20 000 postes de travail et 10 000 serveurs. Missions principales / Responsabilités • Assurer l’évolution et le traitement de l’obsolescence des infrastructures de monitoring utilisées mondialement • Administrer et faire évoluer une offre IaaS/DBaaS on premise incluant : MS SQL Engine, SSIS, SSAS, SSRS, PowerBI Report Server • Participer aux efforts d’automatisation et de fiabilisation, notamment via des API et des déploiements PowerShell DSC / AWX • Contribuer au développement et à la maintenance d’un outil interne d’inventaire des bases (développement maison) • Réaliser des présentations techniques • Assurer le support technique de niveau 3 auprès d’équipes RUN basées à Singapour • Rédiger des dossiers et avis techniques ainsi que des feuilles de route à destination des chefs de projet et équipes opérationnelles • Participer à des astreintes et/ou opérations ponctuelles en heures non ouvrées (HNO)

Objectifs de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement pour assurer le MCO des Infrastructures HDP et CDP, administration des Clusters, Prestations demandées Les missions sont: Les consultants retenus auront pour mission : • Administration et optimisation de clusters HDP/CDP • Installation, configuration et maintenance des clusters. • Gestion des mises à jour et des patchs de sécurité. • Surveillance des performances et optimisation des ressources. • gestion/administration de clusters Kubernetes • Automatisation des déploiements avec Operators…, etc. • Sécurisation et monitoring des environnements conteneurisés. • Orchestration des workflows avec Apache Airflow : • Développement et optimisation des DAGs pour la gestion des pipelines de données. • Gestion des dépendances et optimisation des temps d’exécution. • Intégration avec les autres outils de l’écosystème. • Traitement et analyse des données avec Apache Spark : • Développement et optimisation des jobs Spark (batch et streaming). • Gestion des performances et tuning des jobs. • Intégration avec les systèmes de stockage distribués. • Optimisation des requêtes et accès aux données avec Starburst : • Configuration et administration de Starburst. • Optimisation des requêtes SQL distribuées. • Sécurisation et gestion des accès aux différentes sources de données. Français/Anglais

Cadrer le périmètre du POC (objectifs, hypothèses, livrables, KPIs) Analyser l’existant (architecture, flux DATA, outils, maturité IA) Réaliser un audit des systèmes et des processus concernés Collecter les besoins métiers auprès des différentes directions Organiser des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers Identifier les cas d’usage IA prioritaires et à forte valeur ajoutée Évaluer la faisabilité technique (algorithmes, modèles, data quality) Définir l’architecture cible pour l’intégration IA Mettre en place et piloter le développement du POC Tester et mesurer la performance des modèles (KPIs, ROI potentiel) Documenter les résultats et formaliser les retours d’expérience Élaborer des préconisations stratégiques et techniques Construire un dossier argumenté pour demande de financement Présenter les conclusions auprès des instances décisionnelles Piloter la mission en méthodologie Agile / Lean Préparer la feuille de route d’industrialisation en cas de validation

Analyse et compréhension des besoins Comprendre et modéliser les problématiques métiers et celles du pôle. Définir le périmètre des données nécessaires à la mise en œuvre des solutions analytiques. Élaborer un plan d’analyse des données adapté aux besoins métiers. Data science et modélisation Concevoir et développer des modèles de machine learning . Mettre en œuvre des techniques statistiques et de data mining . Optimiser les modèles de données des projets data. Développer et maintenir des scripts Python optimisés . Exploitation et valorisation des données Analyser les données et interpréter les résultats pour les métiers . Conceptualiser des solutions autour de problématiques opérationnelles. Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux équipes métiers. Mettre en évidence la valeur des actions proposées. Visualisation et restitution Concevoir des visualisations de données adaptées aux besoins métiers . Produire éventuellement des visualisations cartographiques . Rendre les résultats lisibles, exploitables et actionnables. Collaboration et industrialisation Créer les tables et vues nécessaires aux projets data . Collaborer avec les équipes Data Ops pour l’industrialisation : collecte de données traitements supervision restitution Estimer la charge des traitements techniques et des développements. Recommandations et amélioration Être force de proposition sur les actions à mettre en œuvre. Formuler des préconisations opérationnelles basées sur les analyses.

Compétences techniques : Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Description du poste EVERSA recherche un(e) Consultant(e) Data Microsoft pour intervenir sur des projets de Business Intelligence et de reporting décisionnel . Vous interviendrez auprès de nos clients pour concevoir, développer et structurer des solutions BI performantes, en lien étroit avec les équipes métiers et IT. Le poste est basé à Région Parisienne , Qualifications Concevoir et développer des tableaux de bord Power BI interactifs et performants Participer à l’ intégration, la transformation et l’industrialisation des données (ETL / ELT) Modéliser les données (DWH, datamarts) dans une logique décisionnelle Intervenir sur des environnements Azure Data : Azure Synapse Analytics et Azure Data Factory Travailler en collaboration avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des indicateurs pertinents Contribuer aux bonnes pratiques BI et à l’amélioration continue des solutions existantes

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Concevoir le modèle de données Salesforce (objets, champs, relations) pour l'ensemble des flux de travail du projet. Définir et appliquer les conventions de nommage et les normes de modélisation. Examiner et valider toutes les demandes de nouveaux objets ou champs personnalisés. Gérer l'évolution du modèle pour l'ensemble des flux de travail, en garantissant la rétrocompatibilité. Concevoir la stratégie de migration et de chargement des données pour les jeux de données existants. Garantir la pleine compatibilité du modèle de données avec Agentforce. Documenter et maintenir le dictionnaire de données du projet. Accompagner les équipes concernant la gestion des hiérarchies, les objets à volume élevé et les structures de comptes complexes.

Dans le cadre d’un projet SAP à forts enjeux industriels, nous recherchons un consultant spécialisé en migration de données afin d’intervenir sur un périmètre centré sur les modules PP et QM. La mission consiste à piloter les activités de migration, depuis l’identification et l’analyse des données (matériaux, nomenclatures, gammes, données qualité) jusqu’au chargement dans le système cible. Le consultant prendra en charge le mapping, la définition des règles de transformation et la préparation des données via des outils tels que LSMW ou Migration Cockpit. Il participera également aux contrôles qualité, à la gestion des anomalies et aux différentes phases de tests (SIT, UAT), ainsi qu’aux répétitions de migration en vue du cutover. Le rôle implique une forte exigence en matière de fiabilité et de cohérence des données.

Contexte de la mission : Dans le cadre du déploiement et de l’industrialisation de notre démarche de gouvernance des données, nous recherchons un consultant expert technique Collibra. La mission s’inscrit dans un programme structurant visant à renforcer le catalogage des données et la traçabilité (data lineage). Le consultant intégrera l’équipe Data en lien direct avec les architectes de la DSI qui ont une vision sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, de l’acquisition à la restitution. Tâches à réaliser : · L’operating model de Collibra et la capacité à modifier les settings sur sa partie OOTB ou custom (asset type, attributs, relations…) selon un scope puis mesurer les impacts sur l’existant DEV/PROD et le déployer en PROD · L’asset model du Data Product · Les rôles et permissions (globale, ressources, …) · Les fonctionnalités de migration import/export (par ex. pour les vues) · Le paramétrage des vues de diagramme · Savoir lancer et interpréter les résultats des connecteurs EDGE (technologies Datalake Azure/AWS, Databricks unity) et technical lineage (Databricks, Power BI) · Savoir manipuler les assets en masse (modification d’attributs, déplacements, suppressions), si besoin par import/export · Connaitre les fonctionnalités liées à Edge pour le sampling, profiling, data notebook · Scripting / APIs / Workflow · Trouver et savoir tester les APIs Collibra du portail développeur · Savoir comprendre et modifier un workflow existant (script : Groovy), le rendre paramétrable, le versionner si besoin et déployer DEV/PROD · Scripter des validations rules sur les assets Livrables attendus · Expressions de besoins et documents de cadrage · Workflows Collibra configurés · Catalogues de données alimentés · Lineage modélisé et documenté · Toute l’implémentation est en langue EN, éventuelle doc. technique succincte à réaliser sur les actions menées Compétences recherchées : Obligatoires : Maîtrise avancée de Collibra (Catalog, Lineage, Workflows) Solide expérience en Data Gouvernance et Data Management Bonnes connaissances des environnements Azure/ AWS / Databricks / Power BI /API/ BDD Expérience nécessaire : 5 années minimum Langues : Anglais et français

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Data ingénieur sur Massy. Taches: Participation à la définition des solutions applicatives Développement, Intégration et Recette technique Surveiller et améliorer l'efficacité des processus Tenir à jour la documentation des systèmes et des processus. Contexte : Nous recherchons un/une Data Engineer expérimenté(e) pour contribuer à la réalisation des projets de la Squad Usages Data Avancé & IA: Conception et Maintenance de l'applicative Amélioration continue des produits / solutions de la squad Construction nouveaux usages Attendu: Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT pour données structurées et non-structurées Mettre en oeuvre des chaines d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production (DataOps). Préparer des datasets utilisés pour de l'exploration de données Développer et favorise l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning Versionner données/modèles/code et monitorer performance/coûts Collaborer avec les équipiers de la squad et documenter vos travaux Compétences Humaines: Une bonne autonomie et capacité d'adaptation à des projets innovants et rythmés Sens du travail en équipe bonne communication et accompagnement utilisateurs Compétences Techniques: Langages : Python (FastAPI, Pyspark), SQL Qualité de code : Pytest, SonarQube MLOps/CI-CD : Docker, Kubernetes, GitHub/GitLab Actions Data & DB : PostgreSQL, Teradata, MySQL Observabilité : Stack ELK, Prometheus/Grafana, MLflow Plus si compétence en Big Data/Streaming : Spark, Kafka Experience 4 à 7 ans. Date de debut souhaitée :30 Mars 2026, mission longue

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Dans le cadre d’un projet SAP Finance en cours, notre client recherche un Consultant SAP FI/CO confirmé , capable d’intervenir à la fois sur la conception fonctionnelle , l’accompagnement des métiers et les travaux de migration de données . Le consultant interviendra en renfort sur un périmètre critique pour la bascule de fin d’année . Responsabilités principales Participation aux ateliers avec les équipes Finance & Controlling Analyse des besoins et rédaction de la documentation fonctionnelle (spécifications, process…) Contribution aux activités de Data Migration : mapping, validation, reprise, contrôle de cohérence Accompagnement des utilisateurs, support UAT, correction des anomalies Collaboration étroite avec les équipes techniques (ABAP, Data, Basis) Suivi d’avancement et reporting auprès du chef de projet

🎯 Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre du renforcement de la gouvernance et de la structuration du paysage data, nous recherchons un Data Manager Senior intervenant de manière transversale sur le domaine Customer et les autres domaines data. Le Data Manager joue un rôle clé d’interface entre les équipes métier, produit et techniques. Il garantit la cohérence, la standardisation et la qualité long terme des données tout en accompagnant la conception des data products. 🧩 Responsabilités principales1️⃣ Cadrage & Conception des Data Products Accompagner les équipes Customer dans le cadrage et la conception des data products. Apporter une forte compréhension fonctionnelle des processus Customer. Conseiller sur les choix de modélisation, la complexité, la faisabilité et les impacts transverses. Garantir l’alignement avec les standards data et l’architecture cible. 2️⃣ Gouvernance & Standards Data Définir, maintenir et promouvoir les standards de data management (règles de modélisation, conventions de nommage, documentation). Co-construire des guidelines et patterns lors de nouveaux cas d’usage. Assurer l’adoption et la cohérence des standards au sein du domaine Customer. Être référent sur la qualité de la documentation et les bonnes pratiques de gouvernance. 3️⃣ Urbanisation & Cohérence Transversale Assurer l’interopérabilité entre les domaines data. Identifier et corriger les duplications, chevauchements et fragmentations (notamment autour des concepts Customer). Fournir des recommandations pour simplifier et rationaliser le paysage data. Promouvoir la réutilisation, l’harmonisation et la qualité long terme des données. 4️⃣ Data Management Opérationnel Support aux activités continues de gestion des données. Maintien de la documentation, des modèles et des définitions de données. Coordination des parties prenantes. Mise en place et suivi des règles de qualité, contrôles et réconciliations.