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1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

L'objectif de la mission est de mettre en place des nouveaux produits accompagnant la transition technologique de la plateforme et des pratiques associées tout en accompagnant la montée en compétence de l'équipe sur les outils du socle, notamment DBT, Kafka, KafkaCOnnect, Trino - Concevoir, implémenter et documenter des pipelines d'ingestion et de transformation (DBT, Kafka Connect, Trino). - Mettre en place des modèles de données optimisés et cohérents avec les standards du socle. - Participer à la migration et l'optimisation des traitements depuis Cloudera/Spark vers les nouvelles technologies (Kafka / Trino / Iceberg). - Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD, en lien avec les pratiques de déploiement du socle. Participer à la gestion des habilitations et du contrôle des accès, en cohérence avec les principes de sécurité et conformité RGPD. - Contribuer à la mise en place d'outils d'observabilité (logs, monitoring, audit des accès, performance des jobs). - Accompagner les membres de l'équipe dans la prise en main des outils DBT et Kafka. - Partager les bonnes pratiques de développement, de testing et de gestion du code (revues, documentation, mentoring). - Être force de proposition sur l'amélioration continue du socle et des workflows de développement. - Travailler en étroite collaboration avec le Tech Lead, les PO et les Data Stewards pour assurer la cohérence des modèles et des processus. - Participer activement aux rituels agiles (daily, sprint planning, review, rétrospective). Les activités confiées supposent la maîtrise de : - Kafka - DBT - Python - Trino

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Mission Concepteur Développeur Big Data – Société de l'Énergie Localisation : Courbevoie (3 jours/semaine sur site) Tarif max : 400€/jour Démarrage : 05/01/2026 Durée : 12 mois (fin 04/01/2027) – prolongeable Expérience requise : 4-5 ans minimum Prestations principales : Analyse besoins RH/Finance + rédaction spécifications techniques Conception/développement pipelines ETL/ELT (Spark, Hadoop, Databricks, Snowflake) Intégration sources données/API + contrôle qualité Déploiement cloud (AWS/Azure/GCP) ou clusters Hadoop/Spark Optimisation performances (partitionnement, tuning clusters) Tests unitaires/intégration + revues code Maintenance évolutive, support incidents, veille techno Compétences obligatoires : Big Data, Hadoop, Spark, Python PostgreSQL, Databricks Livrables : Spécifications techniques + diagrammes Code source/scripts + tests complets Documentation exploitation + rapports performances Plan déploiement/rollback Cette mission essentielle vise à confier à un Ingénieur Data expérimenté la responsabilité complète du cycle de vie des solutions de traitement de données pour les domaines RH et Finance . Le professionnel doit maîtriser les technologies Big Data (Spark, Hadoop) , les plateformes analytiques (Databricks, Snowflake) et les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) , afin de garantir la livraison de systèmes ETL/ELT performants, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

🔍 Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Engineer pour renforcer une équipe existante et accompagner la transformation digitale et la gestion des données réglementaires du département Chartering , dans un contexte fortement exposé aux enjeux de conformité FUEL EU . 1) Suivre et agir pour la transformation digitale et la gestion/collecte des données réglementaires du département Chartering (état des lieux et mise en place de process) 2) Collecter les informations nécessaires pour le calcul de la compliance FUEL EU et tenir à jour les bases de données spécifiques pour ces calculs et leurs couts 3) Elaborer et comparer les différentes options pour diminuer l’exposition réglementaire 4) Contrôler et challenger les informations et projections communiquées par les armateurs et les lignes exploitantes 5) Mettre en place des outils et KPI’s permettant des prises de décisions opérationnelles 6) Négocier / coordonner avec les armateurs le timing et la nature des mesures pour compenser ou neutraliser les déficits réglementaires 7) Présenter et partager les résultats avec les lignes, plateau IMO, départements/métiers concernés

CITECH recrute ! 👌 Dans le cadre du renforcement de son pôle dédié à l’architecture, la valorisation et l’exploitation de la donnée, une grande entreprise nationale du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer / Data Analyst (H/F) .🚀 L’objectif : contribuer à la fiabilité, la qualité et l’analyse des données nécessaires à la gestion des réseaux, ainsi qu’au développement de plateformes Data avancées. 🙌🔽 Vous aurez donc les missions principales suivantes : 🔽🙌 Data Engineering 🔸Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. 🔸Industrialiser les traitements dans un environnement Databricks (Spark, Delta Lake). 🔸Optimiser la qualité, la performance et la disponibilité des données. 🔸Participer à l’architecture des solutions Data, notamment dans un contexte cloud. Data Analysis 🔸Structurer, analyser et valoriser les données issues des réseaux et services. 🔸Construire des Dashboard et indicateurs fiables pour les équipes métiers et techniques. 🔸Contribuer à la mise en place d’une gouvernance efficace des données. Collaboration & Support 🔸Travailler étroitement avec les équipes Architecture, Exploitation et SI. 🔸Participer à la documentation, la standardisation et l’amélioration continue des pratiques Data. 🔸Accompagner les utilisateurs internes dans la compréhension et l’exploitation des datasets.

Nous recherchons un Data Engineer pour travailler sur des projets de collecte, transformation et gestion des flux de données au sein de notre équipe. Le poste requiert des compétences techniques en Data Bricks , Python , SQL et Azure DevOps pour assurer le bon déroulement des pipelines de données. De plus, des connaissances de base dans l’utilisation de Power BI et une approche agile basée sur Scrum sont attendues. Le Data Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place et l'optimisation des processus de gestion des données, en s'assurant de la qualité, de la transformation et de l'intégration des données dans des environnements Azure. Responsabilités : Collecte et transformation des données : Concevoir et développer des pipelines de collecte de données et de transformation (ETL) à l’aide des technologies adaptées (notamment Data Bricks ). Gestion des flux de données : Assurer l’intégration et la gestion fluide des flux de données entre les différentes sources et plateformes. Développement Python & SQL : Créer des scripts Python et des requêtes SQL pour manipuler, nettoyer et transformer les données. Support Azure DevOps : Utiliser Azure DevOps pour gérer les processus de déploiement et d’intégration continue (CI/CD). Participation aux projets Power BI : Fournir un soutien de base pour les projets Power BI, notamment au niveau sémantique (compréhension des données et modèles). Méthodologie Agile : Travailler en étroite collaboration avec l'équipe produit dans un cadre Agile (méthodologie Scrum) pour assurer la livraison rapide et efficace des projets. Compétences requises : Techniques : Maîtrise des technologies Data Bricks , Python , SQL . Expérience avec Azure DevOps pour la gestion des déploiements et de l’intégration continue. Power BI : Connaissances de base en sémantique des données et modèle de données dans Power BI. Connaissance des processus ETL pour la gestion de la collecte, transformation et stockage des données. Agilité : Bonne maîtrise des méthodes Agile , avec une expérience en Scrum . Compétences en communication : Capacité à travailler efficacement en équipe, à échanger et à comprendre les besoins fonctionnels pour traduire ces besoins en solutions techniques. Profil recherché : Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou dans un domaine similaire. Expérience : Minimum 2 à 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou sur un poste similaire avec des compétences en développement Python, SQL et gestion des données. Autonomie et capacité à travailler dans un environnement dynamique et en constante évolution. Compétences appréciées : Expérience avec Azure Synapse , Azure Data Lake , ou autres outils cloud pour la gestion des données. Bonne capacité à comprendre et à travailler avec des données complexes et variées. Connaissance approfondie des bonnes pratiques en data engineering (qualité, transformation, gestion des données).

Compétences techniques marketing - Expert - Impératif Product management - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Responsabilités Principales 1. Stratégie de Contenu et d'Audience Identification et Cartographie des Personas : En collaboration avec le Product et l’UX, aider à définir et documenter les différents clients/utilisateurs de la plateforme (Développeurs, Product Owners, Data Engineer, Leaders PTF et BU, etc.) et leurs besoins spécifiques en information (y compris en situation de crise). Audit et Structuration du Contenu Existant : Analyser les supports actuels et recommander une architecture de contenu logique et unifiée pour améliorer l'accessibilité et la clarté. Définition des Messages Clés : Traduire les fonctionnalités et les avantages de la plateforme en messages clairs, orientés bénéfices pour chaque persona. 2. Création et Gestion du Contenu Produit Production de Contenu Ciblé : Élaborer des supports structurés et didactiques pour l'adoption et la compréhension des produits et services de la plateforme. Cela inclut, sans s'y limiter : Fiches Produit/Service détaillées (pour les équipes Product Management). Guides d'Utilisation et tutoriels (pour les utilisateurs). Notes de version ( Release Notes ) et FAQ claires. Contenu pour l'onboarding des nouveaux services. Optimisation des Canaux de Contenu : Gérer et optimiser les plateformes et outils de partage de contenu pour s'assurer que le contenu arrive aux bonnes personnes au bon moment. Mesure de l'Impact : Suivre les indicateurs clés (fréquence de consultation, feedback utilisateur, taux d'adoption) pour évaluer l'efficacité des contenus et itérer. 3. Contribution à l'Amélioration de l'Expérience Utilisateur Boucle de Feedback : Mettre en place des mécanismes pour recueillir le feedback des personas sur le contenu et les services afin d'alimenter les équipes Product Management. Aide à la l’animation du collectif de nos utilisateurs. Appui aux Événements d'Engagement : Aider à structurer les sessions d'information (ateliers, showcases, démos) en s'assurant que le contenu présenté est pertinent et adapté à l'audience. 4. Alignement Coordination avec la Communication Groupe : S'assurer que le contenu produit est en accord avec la charte éditoriale et graphique du groupe (utilisation des logos, des templates, etc.) tout en restant focalisé sur le contenu technique et l'adoption produit de la plateforme. Compétences Requises : Compréhension Technique et Pédagogie : Capacité avérée à décortiquer des sujets complexes (Data, Cloud, API, développement) et à les simplifier. Capacité d'Analyse et de Synthétisation : Aisance pour identifier les besoins d'information d'une audience (persona) et structurer un contenu en conséquence. Maîtrise de la Rédaction et des Outils de Contenu : Excellent niveau rédactionnel (précision, concision). Connaissance des outils de documentation et de gestion de contenu.

Contexte projet / client : Mission de renfort dans le cadre d’un remplacement au sein d’une organisation gérant des projets de conformité et de protection des données, avec un environnement réglementaire exigeant. Missions principales Assurer le suivi et la mise en conformité des processus liés à la gestion et à la protection des données. Participer aux analyses d’impact, évaluations de risques et contrôles internes associés. Contribuer à la rédaction et à la mise à jour de la documentation réglementaire. Collaborer avec les équipes internes pour garantir l’application des bonnes pratiques. Accompagner la continuité des activités pendant la phase de remplacement.

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

Contexte Dans le cadre du maintien en conditions opérationnelles et de l’exploitation de solutions de transfert sécurisé de fichiers , une équipe Infrastructure renforce son expertise Middleware. La mission s’inscrit dans un environnement Production / Exploitation , avec astreintes , et nécessite une forte capacité à gérer des contextes à enjeux élevés. Objectif global Administrer et assurer le MCO des solutions de transfert de fichiers , en garantissant la disponibilité, la sécurité et la fiabilité des plateformes. Missions principales Administrer et maintenir les solutions de transfert de fichiers : CFT, XFB Gateway, SecureTransport . Assurer le MCO des produits Axway (CFT Transfer, Gateway, SecureTransport, Sentinel). Intervenir en environnement de production : supervision, monitoring, gestion des incidents et des demandes. Planifier et piloter les changements (gestion des risques, communication, coordination). Rédiger la documentation technique, dossiers d’exploitation et procédures d’installation. Participer à la résolution d’incidents complexes à forte valeur ajoutée technique. Collaborer avec les équipes systèmes, réseaux et sécurité pour garantir la cohérence des infrastructures. Environnement & organisation Localisation : Paris Télétravail : 2 à 3 jours par semaine. Organisation : adaptée au profil du consultant (autonomie, motivation, capacité à absorber une charge importante, notamment durant les 6 premiers mois). Contexte : Exploitation, Production, Astreintes. Livrables attendus Dossiers d’exploitation et documentation technique. Procédures d’installation et de paramétrage. Contribution à la qualification et à la sécurisation des infrastructures Middleware.

Descriptif du poste La mission au sein du Data office d'une institution financière a pour objectif d'accompagner la transformation autour : de la mise en place des Data Domain Manager (DDM) au des équipes Métiers, Fonctions et des tribes (agile) de la démarche des Data products et des Vues organisées métiers pour exposer et consommer la data. Cette mission est là pour accélérer le déploiement des rôles autour de la Data du producteur au consommateur.

Description : Livrables : • Concevoir et mettre en œuvre des solutions data pour soutenir les objectifs business. • Analyser et interpréter des données complexes afin d’en extraire des informations exploitables. • Collaborer avec des équipes inter fonctionnelles pour identifier et résoudre les défis liés aux données. • Développer et maintenir des pipelines de données, des modèles et des outils de reporting. • Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. • Fournir une expertise technique et des conseils aux parties prenantes pour soutenir les prises de décisions fondées sur les données. Expertise : • Diplôme de niveau Bachelor ou Master en informatique, data science ou domaine connexe. • Plus de 5 ans d’expérience en data engineering, data analytics ou rôle similaire. • Expérience avérée dans la livraison de solutions data dans un environnement dynamique. • Maîtrise des technologies et architectures data modernes, telles que les plateformes cloud, les frameworks big data et les solutions de data warehousing. • Expertise en langages de programmation tels que Python, SQL et Spark. • Maîtrise de la modélisation de données, des processus ETL et des techniques de transformation de données. • Expertise des plateformes cloud orientées data (ex. : AWS, Azure, Google Cloud). • Maîtrise des outils de visualisation et de reporting (ex. : Power BI, Tableau). • Connaissance approfondie des bonnes pratiques en matière de sécurité, gouvernance et conformité des données.

Contexte Dans le cadre d’un projet de migration de bases de données d’envergure au sein d’un grand groupe bancaire, la DSI Corporate renforce son équipe Dataviz & Reporting , rattachée à une direction Fast Delivery Solutions intervenant auprès de nombreux métiers. Cette mission s’inscrit dans un contexte de transformation du système d’information et de mise à jour d’un patrimoine existant de reportings. Objectif de la mission Assurer la migration des sources de données et l’évolution des reportings existants impactés par le changement de bases de données, tout en garantissant la qualité, la fiabilité et la continuité des restitutions à destination des métiers. Missions principales Migrer le sourcing de plusieurs reportings appartenant au patrimoine de l’équipe Dataviz & Reporting. Faire évoluer les applications Power BI impactées par la migration des bases de données. Exploiter différentes sources de données issues de systèmes décisionnels bancaires. Préparer, transformer et fiabiliser les données à l’aide des outils de data préparation. Produire des restitutions sous forme de fichiers Excel et de reportings Power BI . Travailler en interaction directe avec les métiers pour comprendre, challenger et formaliser les besoins. Environnement technique et fonctionnel Connaissance du SI des Caisses d’Épargne (pré-requis). ODS et/ou Décisionnel ( VECEP ). Outils de data préparation : WPS / Altair , SQL , Alteryx . Outils de restitution : Power BI , Excel . Compétences attendues Rigueur et fiabilité dans l’analyse et la manipulation des données. Capacité à challenger les besoins métiers. Bon relationnel et esprit d’équipe. Autonomie et sens de l’organisation.