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La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : Maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur Développer la connaissance et l’expérience utilisateur Mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Afin d’assurer la coordination de l’ensemble de cas d’usages transverses aux pôles Data. Prestations attendues : En interaction avec l’ensemble de la direction data et des directions métiers consommatrices des données (Produit, Editorial, Partenariats, Marketing, Publicité….) , la prestation consistera à : La Gestion de la coordination intra Data : Assurer la transversalité Data pour les projets transverses entre les pôles (Technique, Intelligence, Mangement, et Gouvernance) Identification des actions pour chaque équipe Suivi des avancées et remontées des alertes Mise en place la coordination, la documentation, la comitologie projet Remontée au mangement le suivi de ces sujets transverses Gestion de la coordination inter Data : point d’entrée pour les principales directions métiers consommatrices des données, et responsabilité de la coordination des différents pôles Data avec les équipes métiers sur leurs besoins (Collecte, tracking, Dashboard, analyses,…) Identification des besoins Représentation de la data dans les instances de coordination projets transverses Suivi des projets en mettant en place la coordination entre les interlocuteurs data et métiers, organisation de la documentation, des ateliers de travail, des réunions de restitution avec les parties prenantes Communication des delivery Data afin d’assurer la promotion des travaux Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Expériences d’au moins 8 ans en tant que Chef de projet data Expériences d’analyse des données sur un environnement GCP Expériences sur SQL/Big Query Expériences sur les principaux métiers de la data : Collecte, tracking, Dashboard, analyses, personnalisation, data science Expériences sur des données digitales sur l’outil Piano Analytics Capacité à fédérer, coordonner des projets transverses, mener plusieurs sujets en même temps Capacité à synthétiser, et présenter des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent

La mission principale du Data Steward/Data specialist sera de transformer la vision du responsable du domaine commercial en actions quotidiennes. Votre rôle s’inscrit dans le cadre d'une fusion de deux entités et donc de l’unification des processus de vente soutenu par un CRM commun et un catalogue produit unifié soutenu par le PIM ( SAP/Salesforce ). Vous serez positionné en priorité sur la partie produit. Cette mission s'articule donc autour des piliers suivants : Data Gouvernance : Aider le responsable des processus métier de l'équipe Excellence commerciale à définir les actifs de données. Comprendre et analyser les points faibles commerciaux en termes de gestion des données (en mettant l'accent sur les matériaux, les clients et les prix) Mettre en place un plan de remédiation et le communiquer Avec l'aide des équipes opérationnelle et commerciale, définir les règles et les contrôles de qualité à mettre en place dans les solutions commerciales afin de garantir la fiabilité des données (intégrité, exhaustivité, accessibilité...) Garantir les données commerciales : documentation adéquate dans le catalogue de données, définir, suivre et partager les indicateurs clés de performance (KPI) concernant l'état et l'évolution de la qualité des données, l'utilisation des données dans le domaine commercial, etc. Maîtrise/Culture des données : Participer à la démocratisation des données en formant et en animant tous les utilisateurs commerciaux des données Communiquer largement sur les applications de reporting « officielles » Partager les règles de qualité à respecter par l'équipe opérationnelle 3. Analyse des données : Aider les équipes commerciales à analyser les données, identifier les tendances, les modèles et les opportunités d'amélioration commerciale. Le Data Steward/Data specialist sera en étroite collaboration avec : Business Process Managers : en charge de la gestion du catalogue de produits, services et options ; gestion de l'entonnoir de vente ; gestion des devis, gestion des demandes des clients, gestion des tarifs. Force commerciale : responsable produit PIM, SALESFORCE et base de données tarifaire

La mission consiste à : - Analyser les données clients - Réaliser des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des équipes - Mettre en place des tableaux de bord Power BI pour suivre les KPIs - Identifier des opportunités business via des analyses prédictives ou des insights data-driven Compétences demandées : - Expériences significatives en tant que data analyst, avec une spécialisation en marketing (loyalty, CRM, leads, media, generosity, pricing...) - Maitrise de Power BI - Bonne compréhension des enjeux marketing client - Anglais professionnel

Pour notre client dans le secteur bancaire, nous recherchons un expert Kafka : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA. Les principales technologies utilisees • Kafka • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

🔍 Nous recherchons deux Data Analysts Power BI pour renforcer une équipe projet dans l’industrie. La mission est de longue durée. 📍 Strasbourg (sur site obligatoire) 📅 Démarrages : 1 ASAP + 1 en janvier 🎯 Missions : ✅ Création & optimisation de dashboards Power BI ✅ Analyse et traitement de données (Python, SQL) ✅ Contribution aux workflows Git CI/CD ✅ Échanges réguliers avec les métiers pour comprendre les besoins 👉 3 à 4 ans d’expérience en Data Analysis 👉 À l’aise en environnement industriel 👉 Force de proposition et autonomie

L’AI Coach agit comme facilitateur et conseiller pour accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle. Missions principales : Identifier et prioriser les cas d’usage IA. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre de solutions IA (Copilot, LLMs…). Former, sensibiliser et évangéliser autour de l’IA responsable. Garantir l’alignement avec les objectifs business et la gouvernance IA du groupe.

Descriptif du poste La mission se déroulera au sein de l'équipe Analytics End to End de la Direction Data d'une institution financière. Cette équipe a pour responsabilité de construire et maintenir des outils de pilotage à disposition des équipes métiers. Nous accompagnons également l'ensemble des équipes analytics dans leurs pratiques data et BI sur les plateformes data mis à dispositions par l'équipes Analytics Platforms avec laquelle nous travaillons en étroite collaboration. La mission nécessite des compétences fonctionnelles et techniques avancées sur QlikSense pour développer pour le métier des dashboards mais aussi pour gérer les montées de version QlikSense et accompagner l'équipe Analytics Platforms.

Cette mission est en Mi-Temps Nous recherchons deux data analyst pour une migration de modèles DBT afin de changer une partie du sourcing de la partie principale des Datamarts. Environnement & Contexte : Principalement pour les tables Client & Transactions, mais aussi d’autres modèles (Campaign, Clienteling), nous souhaitons ne plus nous sourcer sur un Datalake central, mais sur des données préparées dans un Datamart par une autre équipe, ce qui permettra de simplifier les scripts et supprimer les transformations. Il est crucial d’assurer la consistance des Data à tous les niveaux. Une analyse de gap sur les outputs principaux (Transaction, Client) a déjà été effectuée, avec un presque alignement au niveaux du nombre de record par Primary Key, mais au cours de la migration, il y aura forcément des différences relevées sur les dimensions/mesures, que vous allez devoir analyser, investiguer et remonter. Le Data Engineer aura pour mission principales : Revoir une bonne partie des modèles DBT dans notre Datamart Client qui contient environ 45 modèles finaux (et 60 modèles intermédiaires), pour modifier le sourcing (au lieu de sources brutes, se reposer sur un Datamart qui contient déjà certains indicateurs que nous préparions de notre côté) Simplifier et supprimer les transformations du script Client pour en simplifier la maintenance, et les investigations. Test de non regression sur le modele final, pour garantir que les outputs sont ISO (ou très proches, avec investigations des écarts et remontée/échanges avec l’équipe en charge du Datamart) Validation dans les outils finaux (explores/dashboards Looker) de la consistance des chiffres. Mise à jour de la documentation des modèles (SQL, Yaml, Confluence, Data Model)

Missions principales Architecture et trajectoire technologique • Concevoir des architectures de calcul, stockage et plateformes DATA (On-premise, Cloud ou hybrides). • Élaborer la cible d’architecture DATA : catalogage, gouvernance, sécurité, interopérabilité. • Formaliser les patterns d’architecture, standards et bonnes pratiques. 1. Collecte et formalisation des besoins métiers et techniques • Animer des ateliers avec les directions métiers et laboratoires pour recueillir et qualifier les besoins. • Réaliser des cartographies techniques et fonctionnelles. • Identifier les contraintes et les gains attendus. 2. Analyse et ingénierie des systèmes existants • Réaliser du reverse engineering sur les systèmes existants, y compris non gérés par la DTI. • Identifier les redondances, obsolescences et pistes d’optimisation. 3. Proposition et priorisation de projets • Construire un plan d’action priorisé des projets techniques. • Appuyer la priorisation stratégique en lien avec la gouvernance DATA et le SDSI 2030 (qui reste à construire). 4. Pilotage et accompagnement technique des projets • Coordonner les travaux techniques, tests de performance et intégration. • Contribuer directement à la mise en œuvre technique et au transfert RUN. 5. Contribution à la gouvernance DATA • Participer aux instances du Programme DATA et du SDSI. • Contribuer à la définition des standards techniques et à la documentation des services. 4. Missions secondaires • Participation à des projets de plateformes mutualisées (MFT, ETL, forges logicielles, calcul). • Étude et éventuel déploiement de solutions cloud ou hybrides selon arbitrages stratégiques. • Veille technologique sur les infrastructures et technologies data. • Capitalisation documentaire et accompagnement à la montée en compétence des équipes. 5. Compétences requises 5.1 Compétences techniques • Architecture des systèmes de stockage : NAS, SAN, Object Storage, archivage. • Environnements de calcul : clusters Linux/Windows, HPC, Slurm, conteneurisation (Docker, Singularity), GPU, orchestration.Systèmes et virtualisation : VMware, Hyper-V. • Réseaux et sécurité : segmentation, performance, supervision, monitoring. • Plateformes DATA/Analytics : architectures DATA, interopérabilité technique, …. • Outils de transfert et d’intégration : MFT, ETL, pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins). • Cloud et hybridation : connaissance d’Azure, OVHcloud, Scaleway ou équivalents publics. • Outils de supervision et d’observabilité : Grafana, Prometheus. • Documentation technique : rigueur rédactionnelle, utilisation d’outils tels que PlantUML, Mermaid ou Visio. 5.2 Compétences transverses • Gestion de projet technique : planification, suivi, priorisation et reporting. • Capacité d’analyse et d’arbitrage technique, sens de la décision et de la fiabilité opérationnelle. • Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs variés (chercheurs, ingénieurs, équipes métiers, directeurs, CDO, RSSI). • Autonomie, curiosité, rigueur documentaire et esprit de synthèse. • Sens du service public et respect de la confidentialité scientifique.

Description du poste Nous recherchons un Développeur Fullstack orienté Data pour intervenir dans un environnement bancaire sur des sujets de conception, développement et optimisation de solutions data. Votre rôle portera sur la mise en place et l’optimisation des bases de données, la conception et l’intégration de traitements via Python et Java, ainsi que la création d’outils permettant de suivre, fiabiliser et sécuriser les usages data. Vous aurez la responsabilité d’assurer la disponibilité, la cohérence, la qualité et la performance des systèmes, tout en veillant à leur bonne exploitation. Vous participerez également à la mise en œuvre d’outils de supervision, à la documentation technique, à l’industrialisation de scripts et aux activités de support auprès des utilisateurs. La mission s’effectue dans un contexte agile avec un fort niveau d’autonomie et de collaboration technique. Compétences techniques Python Java SQL PostgreSQL Azure Synapse / Synapse Analytics Cloudera CI/CD – Environnements DevOps Optimisation et structuration de bases de données Scripting et automatisation

Nous recherchons un(e) Expert(e) Analytics pour rejoindre la Direction Data de notre client. Missions principales Cadrage et accompagnement des équipes dans l’implémentation des outils data : identification des pré-requis, risques, parties prenantes, facteurs clés de succès et indicateurs de performance Pilotage des projets de fond : déploiement et suivi de l’outil de monitoring automatisé, enrichissement du tracking site-centric Monitoring automatisé et analyse des alertes Coordination avec les équipes Data, Technique, Offres numériques et RGPD Reporting et amélioration continue des outils et indicateurs Profil recherché 5+ ans d’expérience sur tracking / analytics Maîtrise de Piano, Médiamétrie, Netvigie / Seenaptic, TagCommander Compétences en gestion de projet (Jira, Confluence, Slack) Parfaite maîtrise du français Présence sur site : environ 50% Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez quelqu’un qui pourrait l’être, n’hésitez pas à me contacter pour plus d’informations. Cordialement,

L’équipe People Data a pour vocation de soutenir la stratégie RH d’une entreprise internationale en accompagnant le développement, le bien-être et la performance de ses collaborateurs. Au cœur de la transformation de l’organisation, cette équipe met la donnée au service des équipes RH, Talent Development, Engineering et Product afin de piloter, comprendre et anticiper les dynamiques humaines et organisationnelles. Composée de Data Product Managers, Data Analysts, BI Engineers, Analytics Engineers, Data Engineers et d’experts en gouvernance de données, elle développe des produits et des solutions innovants de People Analytics à forte valeur ajoutée. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) BI Engineer & Analytics Engineer (Tableau / dbt) pour accompagner les équipes Talent Development sur un périmètre international. 🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir des solutions de reporting et de data visualisation fiables, automatisées et pertinentes, au service des équipes Talent Development et RH. 🧩 Responsabilités Développer et maintenir des reportings auditables, légaux ou stratégiques à destination des équipes Talent Development. Assurer la réconciliation et la cohérence des données issues de différentes sources et pays. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données et des indicateurs produits. Concevoir, optimiser et automatiser des dashboards Tableau pour le suivi des KPIs RH. Participer à toutes les phases du cycle projet : du cadrage au déploiement en production, puis assurer le run des solutions. Proposer des visualisations et modèles de données pertinents et adaptés aux usages métiers. Contribuer aux rituels agiles (daily, sprint review, rétrospective). Rédiger et maintenir la documentation technique (modèles dbt, dashboards, pipelines, bonnes pratiques). Collaborer avec les équipes Data et RH (Data Product Managers, Data Engineers, métiers Talent Development, etc.). 🧠 Compétences requises Techniques CompétenceNiveau requis Tableau Confirmé dbt Confirmé SQL Confirmé Python Avancé Modélisation de données Confirmé Git / GitHub Confirmé Méthodologie Agile (Scrum, Kanban) Avancé Soft Skills Forte autonomie et sens de la responsabilité. Capacité d’analyse et regard critique sur la qualité des données. Aisance dans la communication avec des profils non techniques . Esprit d’équipe, collaboration et partage des bonnes pratiques. Orientation produit et business , avec une bonne compréhension des enjeux RH et Talent Development. 📍 Localisation & modalités Lieu : Lille Télétravail : possible de manière occasionnelle Langues : Français courant, Anglais professionnel

Architecte Data – Expert Azure L’Architecte Data interviendra en tant que référent transverse sur les études, les cadrages et la conception d’architectures data bâties autour de l’écosystème Azure (Azure Data Lake, ADF, Databricks, Synapse/Fabric, Purview…). Au-delà de l’expertise Azure, il jouera un rôle de conseil , capable de vulgariser les enjeux data et de présenter des solutions claires et impactantes auprès des directions métier et exécutives, dans une posture “cabinet de conseil”. Responsabilités principales : Réaliser des études d’architecture et de chiffrage (DAT, estimations, roadmaps) avec un focus fort sur Azure Data . Concevoir des architectures data modernes sur Azure : ingestion, stockage, modélisation, gouvernance, analytics/AI. Traduire les besoins métier en solutions Azure pragmatiques, sécurisées et alignées sur les standards de l’entreprise. Produire des livrables premium : présentations PowerPoint, supports de cadrage, pitchs d’arbitrage, dossiers de décision. Vulgariser les sujets Azure auprès d’interlocuteurs non techniques (métiers, directions). Conseiller, challenger et proposer des trajectoires data orientées Azure, en réalisant benchmarks et recommandations. Travailler en proximité avec les équipes Data Engineering, BI, IA, Cloud et les autres architectes. Profil recherché : Bac+5 (ingénieur ou équivalent). 5 à 10 ans d’expérience minimum en architecture data , avec une expertise Azure confirmée . Maîtrise des principaux services Azure Data : Data Lake, ADF, Databricks/Fabric, Synapse, Purview, ETL/ELT, sécurité, gouvernance. Excellent relationnel, capacité à adapter son discours selon les interlocuteurs (métiers, DSI, direction). Solide maîtrise de la structuration et mise en scène de l’information (slides, storytelling, cadrage). Expérience en conseil / ESN appréciée (présentation, posture, relation client). Équilibre stratégie / technique : parler d’architecture sans rentrer dans le code. Soft skills clés : Pédagogue, excellent vulgarisateur. Curieux, structuré, orienté impact. Parfaitement à l’aise dans les présentations. Posture de consultant : écoute, influence, crédibilité.

Objectifs de la mission Dans le cadre d’activités de pilotage et d’analyse, nous recherchons un Chargé d’Études Statistiques maîtrisant SAS afin de réaliser des travaux d’extraction, de contrôle qualité, d’analyse et de restitution auprès des équipes métier. Livrables attendus Jeux de données fiables issus des extractions SAS Rapports d’analyses Contrôles de cohérence et de qualité des données Tableaux de bord de pilotage Notes de synthèse et documents de restitution Recommandations sur l’amélioration des processus Missions Réaliser des extractions de données via SAS Manipuler, structurer et nettoyer les données Effectuer les contrôles qualité sur les données produites Analyser les résultats et produire les indicateurs de pilotage Rédiger et présenter les analyses aux équipes métier Contribuer à la fiabilisation des référentiels data Échanger avec les équipes métier pour comprendre les besoins et restituer les résultats Profil recherché Bac +3 à Bac +5 en statistiques, mathématiques appliquées, data analysis ou domaine équivalent Expérience confirmée en tant que Chargé d’Études Statistiques, Data Analyst ou équivalent Maîtrise de SAS (SAS Base, Macro) Aisance dans la manipulation de données volumineuses Capacité d’analyse et de synthèse Bon relationnel et capacité à interagir avec les équipes métier Rigueur, autonomie, sens du contrôle et de la qualité des données Compétences techniques SAS Base / SAS Enterprise Guide SQL apprécié Connaissances en qualité de données et data management appréciées Connaissance du secteur assurance est un plus Soft skills Rigueur Autonomie Communication claire Travail en équipe Capacité d’adaptation

Notre client, un grand groupe bancaire international, renforce sa Direction IT dans le cadre de la transformation de son Système d’Information. Au sein du pôle “Gouvernance & Architecture”, vous rejoindrez l’équipe “Architecture d’Entreprise” pour piloter un programme transverse visant à fiabiliser la cartographie des données et des flux applicatifs . 🚀 Vos missions Cadrer le projet et définir le Target Operating Model (TOM) Collecter les informations via les outils collaboratifs internes Produire et/ou réviser la cartographie des applications déployées Développer des interfaces facilitant la consultation du référentiel des cartographies Piloter les chantiers, la roadmap et les livrables Définir les processus opérationnels, la gouvernance et le RACI Animer la communauté de contributeurs (Data Office, Architectes, Application Managers) Suivre les plans d’action et garantir l’avancement des objectifs 🧠 Votre profil Minimum 10 ans d’expérience dans la gestion de projets IT ou l’architecture d’entreprise Maîtrise des frameworks d’architecture , principes d’urbanisation et standards de modélisation Solides compétences en pilotage de projet, planification et gestion des risques Capacité à coordonner des équipes internationales et à communiquer en anglais Esprit analytique, structuré et orienté résultats Force de proposition et approche innovante dans la conduite du changement

Contexte Dans le cadre de la refonte du dispositif de surveillance des opérations bancaires (LCB-FT), nous recherchons un(e) consultant(e) spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et Machine Learning pour accompagner le développement d’une solution interne innovante. La mission s’inscrit au sein d’une équipe projet pluridisciplinaire composée de métiers conformité, IT, gestion de projet et data science. Objectifs principaux Réduire significativement les faux positifs dans la détection des opérations atypiques. Optimiser l’efficacité du processus de surveillance et d’investigation. Identifier de nouveaux patterns de comportements suspects et améliorer les scénarios d’alerte. Missions Modélisation et scoring Élaboration de modèles de données adaptés à la conformité. Révision du scoring client, segmentation et seuils d’alerte. Optimisation des alertes Réduction des alertes non pertinentes. Optimisation des analyses et investigations. Feature engineering Sélection et validation des variables pertinentes pour améliorer les modèles. Machine Learning Mise en œuvre combinée de modèles supervisés et non supervisés. Détection de comportements suspects et réduction des faux positifs. Conseil technique et stratégique Adaptation aux typologies clients, produits, services et entités multiples. Accompagnement projet Participation aux études, cadrage, recette et suivi des comités. Contribution à la rédaction des livrables (expression de besoins, cahiers des charges, procédures). Données et outils Données disponibles : Historique des opérations bancaires, informations KYC, comportements transactionnels, relations et patterns connus. Outils / architecture : Dataiku, Python. Mode de fonctionnement : batch et temps réel. Contraintes réglementaires : Gouvernance robuste, forte explicabilité des modèles et auditabilité. Livrables attendus Prototype opérationnel d’un modèle ML exploitable . Documentation technique et guidelines d’industrialisation. Suivi et reporting auprès des équipes métier et IT. Profil recherché Expertise en Machine Learning et IA appliqués à la conformité bancaire . Capacité à travailler de manière autonome tout en interagissant régulièrement avec les équipes métier et IT. Expérience sur Dataiku et Python fortement souhaitée. Maîtrise des contraintes réglementaires et capacité à produire des modèles explicables et auditables .