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.
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.
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
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.
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
ContexteRecherche un profil senior avec expertise SI ACHATS (IVALUA) pour accompagner le déploiement du SI et assurer le support technique. Le consultant intervient sur les activités opérationnelles confiées, sous le pilotage de la Responsable MOA. MissionsTraitement et suivi opérationnel du RUN : assurer le support fonctionnel de niveau 2, analyser et qualifier incidents et dysfonctionnements, qualifier/documenter/suivre les tickets d'anomalies jusqu'à résolution, assurer le lien avec les interlocuteurs concernés. Opérations de création des numéros de contrats nécessaires aux modélisateurs, explications aux utilisateurs sur le fonctionnement de l'outil et les processus associés, création/actualisation des supports (pas-à-pas, modes opératoires). Recette fonctionnelle des corrections et évolutions : préparer et réaliser les recettes fonctionnelles avant mise en production, définir et exécuter les cas de tests, identifier et formaliser les anomalies, assurer le suivi jusqu'à correction, formaliser et restituer les résultats à la Responsable MOA. Gestion opérationnelle des utilisateurs et des comptes : prise en charge des demandes de création, modification et suppression des comptes utilisateurs. Gestion et mise à jour des référentiels : mise à jour des données nécessaires au fonctionnement, réalisations de mises à jour en masse et contrôle de la cohérence des données. Suivi et reporting : tenue du suivi consolidé des activités et de leur avancement, identification et remontée des risques et points bloquants, reporting opérationnel hebdomadaire.
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.
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
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
Contexte : Dans le cadre de la création d'une Direction IA & Data en 2026, notre client souhaite renforcer son pôle Transformation IA avec un(e) Change Manager Senior. La Direction a pour mission de définir et porter la stratégie IA du Groupe, d'accompagner les métiers dans l'identification et le déploiement de cas d'usage et de favoriser l'adoption des nouveaux usages. Le poste est à l'interface entre les métiers, les équipes IT/Data/IA et les fonctions support. Des astreintes exceptionnelles peuvent être demandées en soirée, week-end et jours fériés. Missions principales : · Identifier et qualifier les opportunités IA en analysant les besoins métiers, la valeur attendue et la faisabilité. · Cadrer les projets IA : objectifs, périmètre, parties prenantes, critères de succès et trajectoire d'industrialisation. · Piloter les POC et expérimentations, organiser les tests utilisateurs et formuler des recommandations. · Coordonner les équipes métiers, Produits & Technologies, Data/IA, Sécurité, Juridique et RH. · Accompagner la transformation des processus métier en collaboration avec le/la Workflow Designer. · Définir et piloter les plans de déploiement en intégrant les prérequis techniques, organisationnels et humains. · Élaborer et déployer la stratégie de conduite du changement : analyse d'impacts, identification des freins et plans d'accompagnement. · Coordonner les actions de communication, sensibilisation et formation avec le Responsable de Formation IA. · Suivre l'adoption des nouveaux usages à travers les indicateurs d'utilisation, de satisfaction et d'appropriation. · Mesurer la valeur créée, consolider les retours d'expérience et contribuer à l'alimentation de la roadmap IA. Livrables attendus : · Cadrages et feuilles de route des projets IA. · Plans de déploiement et d'accompagnement au changement. · Analyses d'impacts et plans d'actions associés. · Suivi des POC, expérimentations et tests utilisateurs. · Supports de communication, sensibilisation et formation. · Tableaux de bord de suivi de l'adoption et de la satisfaction. · Synthèses des retours d'expérience et recommandations. · Contributions à la roadmap IA et au suivi de la valeur métier.
🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Pilote SI Data Confirmé(e) F/H 📍 Lieu : Le Mans avec déplacements hebdomadaires sur site 🏠 Télétravail : Possible avec présence régulière au Mans 📝 Contrat : CDI, Portage, Freelance 👉 Contexte : Rejoins une grande organisation et contribue à la réussite de projets stratégiques autour de la Data. Tu interviendras au sein d'une équipe en charge des plateformes et socles Data pour piloter des projets à fort enjeu et coordonner les différents acteurs métiers et techniques. Tu auras pour missions de : Piloter des projets Data de bout en bout en garantissant les objectifs Qualité, Coût et Délais Animer et coordonner les équipes projets et les acteurs techniques Construire et suivre les plannings, les budgets et les consommés Préparer et animer les instances de gouvernance (COPIL, comités de suivi) Assurer le reporting projet et la gestion des risques Accompagner le déploiement des solutions et la conduite du changement Participer à l'amélioration continue des méthodes et bonnes pratiques de pilotage
Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Scientist /ML Engineer confirmé a senior sur Grenoble. CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé à senior. L'objectif est de moderniser l'architecture existante, d'améliorer les performances d'inférence, d'étendre la solution à de nouvelles typologies d'images et de renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. PRINCIPALES MISSIONS • Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch / TorchServe. • Faire évoluer les modèles de classification et de détection d'objets, notamment avec des architectures YOLO (You Only Look Once). • Étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images. • Optimiser les performances d'inférence et identifier les goulots d'étranglement CPU / GPU / preprocessing. • Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage pour en faciliter l'utilisation par les métiers. • Industrialiser les composants Data Science : qualité de code, tests, déploiement et documentation. • Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture applicative existante. PROFIL RECHERCHÉ Profil Data Scientist / ML Engineer / Computer Vision Engineer disposant d'une expérience significative en Machine / Deep Learning et en industrialisation de modèles, capable d'intervenir à la fois sur les modèles et sur leur industrialisation, avec un bon niveau d'autonomie. COMPÉTENCES CLÉS • Python. • PyTorch. • Computer Vision / Deep Learning. • CNN (réseaux de neurones convolutifs), classification d'images et détection d'objets. • YOLO. • Optimisation et déploiement de modèles sur environnements GPU. • Git, tests, refactoring. COMPÉTENCES APPRÉCIÉES • TorchServe ou autre solution de model serving. • PyTorch Lightning, DDP (Distributed Data Parallel). • Docker, CVAT, LitServe. Interne • MLOps. • Expérience en Machine Vision industrielle.
Informations Mission Rôle : Product Manager Data Exposition / Platform Product Manager Localisation : Lille (Rythme : 2 jours de télétravail par semaine) Budget / TJM d'achat max : 400 € HT / jour Date de démarrage : Immédiate (ASAP) Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte & Mission Au sein de la Data Factory, la Squad Exposition (1 PM, 2 DataEngineers, 3 Software Engineers) a pour objectif de rendre les collaborateurs autonomes dans l'exploitation de la donnée grâce à des outils d'exposition standards, sécurisés et performants. Le terrain de jeu s'articule autour de la solution interne RACE (Rapid API Creation & Exposure), un moteur générique faisant le pont entre le Data Lake et les applications opérationnelles via des APIs (sans transformation de logique métier). Le challenge du PM sera de construire, faire évoluer et automatiser les offres d'exposition de données afin de réduire le Time-to-Market d'instanciation des APIs tout en garantissant performance, sécurité et adoption. Missions & Responsabilités Cadrage Stratégique & Trajectoire d'Automatisation : Cartographier le processus actuel de déploiement manuel d'APIs et concevoir la trajectoire cible (automatisation de bout en bout). Construire le catalogue des solutions d'exposition et formaliser la roadmap d'automatisation du framework RACE. Analyser les usages et les besoins des équipes internes pour maximiser la valeur et la fluidité de l'accessibilité data. Delivery & Agilité (Scrum/Kanban) : Traduire la vision en backlog, User Stories et tech-specs actionnables (avec Definition of Ready / Definition of Done formalisées). Prioriser les développements en optimisant le ROI de l'automatisation. Animer les rituels agiles (refinements, démos, rétrospectives) et lever les bloquants techniques/organisationnels. Gérer le suivi des incidents et rédiger les post-mortem dans une démarche d'amélioration continue. Product Ops & Adoption : Gérer les dépendances avec la Fast Access Layer (RDS, DynamoDB, Druid, Lakebase) et le Data Lake. S'assurer de la conformité des APIs automatisées avec les exigences de sécurité (QuAPI niveau 3, JWT / API Key). Mesurer le taux d'adoption du self-service, former les utilisateurs et rédiger la documentation produit.
