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Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Project Manager Data RH (H/F) à Marseille, France. Contexte : Le programme vise à concentrer la donnée des référentiels RH du Groupe et à créer des data products pour alimenter tableaux de bord via QlikSense, avec une plateforme de data marketplace (Snowflake). Les dashboards existants sont alimentés par la CDP Groupe, qui doit devenir la source unique. Les missions attendues par le Project Manager Data RH (H/F) : Au-delà de sa maitrise technique, il est attendu qu'il soit en capacité de converser avec les acteurs des directions RH et IT pour comprendre les enjeux de chacun. · Rôle de coordination/leadership entre l'ensemble des parties prenantes. A cet effet, une capacité d'animation et de mobilisation des équipes est requise (~20 ETP). A noter que la mission est internationale et que l'anglais est requis. · Le Project Manager DATA sera en charge de la production des tableaux de bord RH via QlikSense ou plus largement avec des outils de PowerBI. · Il sera aussi l'interlocuteur privilégié de la Direction de l'équipe. Il doit être fiable, rigoureux, capable de reporter, d'alerter et de proposer des solutions argumentées pour faciliter les arbitrages. Compétences recherchées : Obligatoires : Expérience en gestion de projets Data & RH Connaissance des enjeux RH Capacité à cadrer, challenger et coordonner des équipes pluridisciplinaires et multiculturelles Connaissance de Qliksense/PowerBi Anglais très bon niveau obligatoire Capacité à anticiper les alertes, les remonter et proposer les argumentaires pour arbitrage Capacité à rédiger des présentations PPT pour exécutifs Capacité à animer des cérémonies et à présenter à des C-Levels Rigueur, organisation et gestion du stress Optionnelles : • Controlling RH Expérience nécessaire : Minimum 10 années d'expérience Langues : Français et Anglais impératif

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un QA Fonctionnel orienté Data pour intégrer une squad travaillant sur des environnements Data. La mission combine des compétences en tests fonctionnels, une bonne compréhension des environnements Data et une capacité à prendre progressivement le lead sur le périmètre QA. Compétences techniques / Data Bonne maîtrise de SQL Connaissance de Python Expérience sur des environnements Databricks / Data Lake Notions sur les API Tests fonctionnels Définition et mise en œuvre de la stratégie de test Conception et rédaction des plans et cas de test Préparation et exécution des campagnes de tests Analyse des résultats et suivi des anomalies Reporting et suivi de l'avancement des tests Utilisation de Jira / Xray Méthodologie Bonne maîtrise des environnements Agile Expérience des méthodologies Scrum / Kanban Participation aux différents rituels : sprint planning, daily, rétrospective, etc. Soft skills Très bonnes capacités de communication Esprit d'analyse et de synthèse Autonomie et capacité à travailler avec différentes parties prenantes Capacité à prendre de la hauteur et à être force de proposition Volonté d'évoluer progressivement vers un rôle de QA Lead / référent QA de la squad Les plus Certification ISTQB Expérience dans le secteur de l'assurance Expérience sur un projet de migration, notamment Data / SI.

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Data Scientist Talend / Power BI H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous rejoindrez un environnement Data transverse, avec pour objectif de consolider, analyser et valoriser les données afin de construire et faire évoluer des outils de pilotage, de reporting et d'aide à la décision. Vous interviendrez sur des solutions existantes à maintenir et améliorer, mais également sur la conception de nouveaux systèmes d'analyse, de prévision et de prédiction. Au cœur des échanges entre les équipes métiers, de production et les équipes techniques, vous contribuerez à transformer des données issues de sources multiples en indicateurs et analyses exploitables. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Reprendre, maintenir et faire évoluer les solutions et outils Data existants - Collecter, consolider et analyser des données issues de sources SQL et NoSQL - Concevoir et développer des flux d'intégration et de transformation de données avec Talend - Créer et faire évoluer des tableaux de bord et rapports sous Power BI - Construire de nouveaux outils de prévision et d'analyse prédictive à partir de données métier, techniques et contextuelles - Définir et suivre les indicateurs nécessaires au pilotage de l'activité et à l'analyse des performances - Participer à l'amélioration continue des solutions Data et identifier de nouvelles pistes d'exploitation des données - Rédiger la documentation technique et fonctionnelle ainsi que les procédures d'exploitation et de maintenance - Collaborer avec les équipes métiers et techniques dans le cadre d'un rôle transverse

Mission : Lead Transformation Data Contexte de la missionAu sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un grand groupe, intervention sur la transformation de la plateforme Data afin d'accompagner son évolution vers une architecture hybride, orientée Data Driven et Data Product. La mission s'inscrit dans une équipe d'expertise Data transverse, en étroite collaboration avec les équipes métiers, les équipes Data Platform, DataOps et les architectes SI, avec pour objectif de définir les standards d'architecture et de garantir la cohérence des solutions Data à l'échelle du système d'information. MissionsDéfinir les trajectoires d'évolution de la plateforme Data et contribuer à la stratégie de transformation Data. Concevoir les architectures cibles en garantissant leur alignement avec le schéma directeur du SI. Définir et formaliser les standards, normes et patterns d'architecture Data réutilisables. Challenger les choix d'architecture sous les angles de la performance, de la scalabilité, de la maintenabilité et de la gouvernance. Participer à l'évaluation des solutions techniques et aux décisions d'architecture structurantes. Accompagner les projets lors des phases de cadrage et réaliser des revues d'architecture. Assurer une veille technologique sur les solutions Data et les architectures Cloud hybrides. Collaborer avec les équipes Data Platform, Data Engineering, DataOps et Architecture afin de garantir la cohérence des implémentations. Promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de gouvernance et de Data Engineering auprès des différentes équipes.

Profil recherché : Ingénieur data confirmé/senior, avec une solide expérience sur Google Cloud Platform, pour rejoindre une nouvelle équipe projet. Anglais minimum 3/5 mandatory. Contexte : Les Data Engineers travaillent sur les systèmes sources (GTM, Shopping Data Hub), sur une plateforme de données centralisant l'ensemble des données nécessaires ainsi que sur le composant Personnalisation Context Service. La personne rejoindra une nouvelle équipe de Data Engineers chargée de développer le Personnalisation Context Service et sa plateforme de données, afin d'alimenter les modèles de machine learning avec des données de personnalisation plus pertinentes. Dans un premier temps, elle viendra renforcer une équipe travaillant sur les données Google Tag Manager (GTM) afin d'améliorer cette source essentielle pour le Personnalisation Context Service. Elle contribuera ensuite à la mise en œuvre de la plateforme de données, élément central du projet. Compétences techniques : GCP (DataProc, DataFlow, BigQuery, BigTable) Terraform Kafka set-up Github actions Scala/Java Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Au sein d'un acteur majeur de l'aéronautique et du transport aérien, nous recherchons un Data Engineer confirmé (5 ans d'expérience minimum) pour renforcer les équipes Data basées à Toulouse dans le cadre d'un programme de modernisation et de transformation des plateformes décisionnelles. Cette mission s'inscrit dans un contexte stratégique de migration progressive des environnements historiques Teradata on-premise vers Google Cloud Platform (GCP), avec une cible centrée sur BigQuery et les services cloud associés. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant à la fois ingénierie de données, analyse fonctionnelle et technique, reporting et accompagnement à la migration. Une part importante de l'activité sera consacrée au développement et à l'optimisation de requêtes SQL dans l'environnement BigQuery et Dataform, représentant environ 70 % de la charge. Le profil recherché devra également contribuer à la production et à l'évolution des outils de datavisualisation via Business Objects et Power BI, tout en participant à l'amélioration des flux de données gérés par Informatica IDMC. Une connaissance des infrastructures GCP et des mécanismes d'automatisation via Terraform constituera un véritable atout. Cette mission, démarrant le 31 août 2026, offre un mode de travail hybride avec 3 jours sur site et 2 jours en télétravail, jusqu'au 31 décembre 2026, avec possibilité de prolongation.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Dans le cadre d'un programme de migration DataPlatform, nous recherchons un Chef de Projet / Product Owner orienté Data pour piloter la migration d'un patrimoine décisionnel vers une plateforme Data SaaS. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge du socle Data, comprenant notamment les chaînes ETL, le Datawarehouse et les outils de Data Visualisation. Votre rôle sera de piloter le produit, son Backlog, d'animer les cérémonies Agile, de challenger l'existant afin d'identifier les meilleures solutions et de coordonner les travaux de l'équipe de développement. Vos principales missions :Piloter le projet sur les volets planning, comitologie, budget et suivi des actions. Assurer le suivi de la recette et contribuer à la conduite du changement. Construire et prioriser le Backlog produit. Rédiger et suivre les User Stories. Animer les cérémonies Agile / Scrum / Kanban. Organiser et coordonner les travaux de l'équipe de développement. Challenger l'existant et contribuer à la définition des solutions cibles. Coordonner les différents interlocuteurs : équipes IT, architectes, infrastructure, sécurité, métiers et éditeur. Assurer une maîtrise rigoureuse des risques, actions, délais et budgets.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.

Nous recherchons un Ingénieur de Données qui sera responsable de la gestion, de l'analyse et du reporting des données au sein de l'entreprise. Ce poste nécessite une solide expérience en ETL et une connaissance approfondie des technologies de données. Vous serez chargé·e de garantir la qualité et l'intégrité des données, ainsi que de fournir des informations stratégiques pour soutenir les décisions d'affaires. Responsabilités Principales Collecter, organiser et stocker les données de l'entreprise de manière sécurisée et accessible. Analyser les données pour extraire des informations utiles, des tendances, des modèles et des indicateurs clés. Assurer la qualité, l'intégrité et l'exactitude des données. Mettre en place des outils et des rapports. Compétences et Qualités Requises Rigueur, réactivité et flexibilité. Bonne aisance relationnelle. Esprit d'équipe. Esprit de synthèse. Compétences et Technologies Obligatoires ETL ODI / Dataiku / BO. Bien faire la différence entre ETL et ELT. Compétences fonctionnelles en données vie Expert en données au sens large. Appétence pour la modélisation de données. Bonne communication (beaucoup de contact avec le métier). Diplôme d'ingénieur.

Nous recherchons un Data Modeler (Teradata) pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour la plateforme de données unifiée de notre client. Le consultant devra posséder une solide compétence en modélisation basée sur le modèle Teradata : modèle de données logiques de fabrication. Objectifs principaux : Le consultant contribuera à la définition des fichiers de mapping (spécifications techniques) et à la définition de la plateforme basée sur Databricks. Voici quelques responsabilités clés : Soutenir l'évolution du modèle de données du Groupe pour la plateforme unifiée, Établir des normes et des lignes directrices de modélisation, Collaborer avec les équipes de produits de données pour concevoir et développer le modèle de données logique et physique, Fournir un mapping rapide des concepts commerciaux vers la structure basée sur le Teradata, Intégrer les modifications du modèle avec des contrôles de qualité stricts. Compétences Requises : Teradat Vantage (mandatory) 5 ans d'expérience en modélisation de données, Bonnes connaissances des modèles normalisés et dénormalisés, Compétences en analyse de données, Capacité à travailler dans un environnement agile, Excellente maîtrise de l'anglais. Atouts : Connaissance de DBT est un plus, Expérience avec Databricks appréciée mais non impérative. Autre : Télétravail possible (2 jours / semaine) Date de démarrage : 1er septembre 2026 Date de fin de mission : 31/12/2027

Nous recherchons un Consultant SAP ABAP orienté Data & Analyse Fonctionnelle pour intervenir sur un projet stratégique de transformation des données Achats. Vos missions : Analyser des transactions SAP complexes utilisées par les équipes Achats. Lire et comprendre le code ABAP afin d'identifier la logique des traitements. Identifier les tables SAP, champs, jointures, filtres et règles de calcul. Cartographier les données sources et les référentiels utilisés. Formaliser les règles de gestion pour permettre leur reprise dans une plateforme Data. Produire une documentation claire et exploitable par les équipes Data. Collaborer avec les équipes Métiers, Product Owner et Data Manager. Participer aux tests de cohérence entre les données SAP historiques et les futurs data products.