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Missions et responsabilités 3.1 — Reprise du poste et plan d'action (priorité immédiate) S'approprier l'existant : modèle de données, scripts et traitements, imports déjà réalisés, référentiel de règles de normalisation et documentation ; Dresser un état des lieux : antennes importées et restantes, anomalies ouvertes, points de qualité à arbitrer ; Proposer dès les premières semaines un plan d'action priorisé (lots, calendrier par antenne, risques), le faire valider par la DSI et le mettre en œuvre. 3.2 - Conduite des imports Planifier et conduire les imports antenne par antenne : extraction depuis l'entrepôt de données, transformation, chargement dans la base ; Garantir la re-jouabilité, les points de reprise (checkpoints), le retour arrière (rollback) et la traçabilité des transformations, sans jamais altérer les données sources ; Développer, maintenir et fiabiliser les scripts et outils d'automatisation de la reprise. 3.3 - Qualité des données Appliquer et enrichir les règles de normalisation (noms de famille en capitales, casse des prénoms et raisons sociales, apostrophes et caractères spéciaux, espaces superflus, codes postaux et numéros de téléphone outre-mer et étrangers) ; Mettre en œuvre les règles de dédoublonnage et les contrôles de cohérence ; Suivre des indicateurs de qualité (complétude, cohérence, doublons) et réaliser des contrôles systématiques avant et après chaque import. 3.4 - Accompagnement des antennes Être l'interlocuteur direct de chaque antenne pour la préparation de son import : inventaire des données, jeux d'essai, validation des résultats ; Expliquer les anomalies détectées de façon claire et pédagogique à des interlocuteurs non techniques, et les accompagner dans leur correction ; Faire preuve d'écoute pour comprendre les pratiques et contraintes propres à chaque antenne, et en tenir compte dans les traitements ; Formaliser les échanges et validations (comptes rendus, points de suivi). 3.5 - Pilotage et reporting Tenir à jour le suivi d'avancement des imports, produire les reportings associés (avancement, qualité des données) et rendre compte régulièrement à la DSI et au Product Owner ; Alerter au plus tôt sur les risques, blocages et arbitrages nécessaires ; S'intégrer dans les rituels agiles de l'équipe et travailler en lien étroit avec l'équipe de développement CRM ; Être en lien direct avec l'équipe de développement pour s'assurer que les données sont correctement intégrées à la base de données cible. 3.6 - Documentation et passation Maintenir une documentation à jour : procédures d'import, runbooks, règles appliquées, limites connues ; Préparer en fin de mission une passation complète permettant la reprise du chantier dans les meilleures conditions.

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) devOps / data engineer DATABRICKS. Skills : Databricks - AWS - Java Mission : -gérer l'infrastructure Cloud (AWS) -automatiser les déploiements -concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de traitement de données sur la plateforme Databricks -développer et optimiser des traitements distribués avec Apache Spark afin de garantir la performance et la fiabilité des flux de données -développer et maintenir des API et des services avec Spring Boot N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

Contexte : Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principales Comprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clés Recueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement technique Snowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - ETL: Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python / Data Engineer passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la conception et au développement de plateformes et de pipelines permettant l'industrialisation de modèles de Machine Learning. Ces solutions couvrent l'ensemble du cycle de vie des modèles : préparation des données et des features, entraînement, tuning, inférence, exposition via APIs et orchestration des traitements dans un environnement cloud. Elles permettent aux Quants et Data Scientists d'industrialiser l'utilisation de modèles avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie.

Dans le cadre du développement d'une société innovante spécialisée dans les solutions SaaS dans l'industrie, nous recherchons un Data Platform Engineer / Analytics Architect capable de piloter la modernisation complète d'une plateforme analytics stratégique. Basée à Toulouse, cette entreprise développe des solutions permettant de digitaliser les opérations industrielles, automatiser les tests complexes et exploiter les données de production afin d'améliorer la qualité, les coûts et les délais de développement de systèmes critiques. Vous prendrez la responsabilité de la refonte d'une plateforme de données exploitant plusieurs années d'historique industriel. Vos missions : Migration vers ClickHouse Concevoir le nouveau modèle de données. Définir les stratégies de partitionnement et de rétention. Sélectionner les moteurs adaptés (MergeTree, ReplicatedMergeTree, etc.). Mettre en œuvre les Materialized Views. Organiser la migration depuis InfluxDB sans interruption de service. Garantir la performance et la scalabilité de la plateforme. Refonte de l'architecture Data Auditer l'ETL existant. Identifier les composants à conserver, simplifier ou remplacer. Mettre en place une architecture pérenne et maintenable. Optimiser les flux d'ingestion et de transformation. Gouvernance et qualité des données Cartographier les différentes sources de données. Définir les règles de qualité et de conservation. Produire la documentation technique associée. Mettre en place les bonnes pratiques de gestion des données. Grafana & Observabilité Migrer les tableaux de bord existants. Créer de nouveaux dashboards adaptés aux besoins métiers. Optimiser les requêtes et la visualisation des données. Déployer l'alerting et le provisioning as code. Accompagnement des équipes Formaliser les choix d'architecture. Rédiger la documentation technique. Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Les compétences techniques Data, ClickHouse, SQL avancé, Modélisation de données temporelles, Kafka, Vector, Telegraf, ETL / ELT, Visualisation, Grafana, Infrastructure, Kubernetes, Infrastructure as Code, Cloud, dbt, InfluxDB, Prometheus

AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

Dans un contexte de migration technique de la plateforme data internationale, nous recherchons un data ingénieur afin de renforcer l'équipe en place (3 ETP) afin de s'occuper essentiellement de la maintenance des traitements et leurs suivi sur une période de 6 à 9 mois, permettant ainsi à l'équipe de participer pleinement à la stratégie et aux travaux de modernisation de la plateforme (migration de la plateforme internationale vers la stack technique déjà en place sur les environnements France). Vos missions : Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différent pays Supervision des traitements Intervention technique et fonctionnelle en résolution des incidents et questions des utilisateurs Communications aux parties prenantes en cas d'anomalies sur les services attendus Traitement des dettes techniques et documentaires

Dans le cadre de l'évolution du DataHub vers une architecture Data Lakehouse, le client engage une bascule progressive depuis une architecture BI classique (ETL Talend, DWH centralisé) vers un modèle cible de type Lakehouse. Cette trajectoire inclut la migration des flux existants, la mise en place de nouvelles zones data (Landing Zone, Data Lake, Datamarts, Data Products) et le décommissionnement de Talend. Le/la Data Engineer intervient sous la responsabilité du Responsable de l'équipe technique et en appui du Techlead sur le projet de bascule Lakehouse. Son périmètre couvre à la fois la contribution au projet de décommissionnement Talend et de nouvelle architecture Snowflake, la réalisation de projets et demandes évolutives sur le périmètre data existant, ainsi que le traitement des incidents et le support au Run. Livrables attendus : - Inventaire et documentation des jobs Talend repris - Pipelines Snowflake industrialisés issus de la migration Talend - Modèles Lakehouse documentés - Contribution à la stratégie de migration et de décommissionnement Talend - Développements réalisés sur les projets et demandes évolutives traités - Suivi et documentation des incidents traités (analyse de cause racine, correctifs)

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Pour renforcer son équipe en charge des sujets IA notre client recherche un freelance Data Engineer dans l'environnement GCP. Amont d'étude et structuration des données Cadrer les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques data. Analyser et cartographier les sources de données (dont le legacy Teradata), concevoir les modèles de données et définir les règles de transformation et de qualité. Industrialisation Développer, déployer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation vers le socle GCP / BigQuery. Industrialiser les solutions issues des POC : passage à l'échelle, optimisation des traitements, des performances et des coûts. Automatiser les déploiements (IaC, CI/CD) et assurer la supervision, la fiabilité et la sécurité des flux en production. Workflow, process et outillage Concevoir les workflows de bout en bout (chaînes de traitement, ordonnancement, procédures d'exploitation) et les interfaces d'échange avec les applications consommatrices. Contribuer aux standards et bonnes pratiques DataOps de la Data Factory, documenter et diffuser les compétences auprès des équipes. Langages & frameworks Python, SQL Cloud & data Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, services d'ingestion GCP ETL / intégration Informatica, Teradata (existant / migration) Système Environnement Linux (shell scripting)

Contexte Notre client, acteur majeur du retail, recherche un Data Engineer Expert pour rejoindre son domaine Digital Data et intégrer une Squad Data en charge d'un périmètre fonctionnel. La mission s'inscrit dans le cadre de la création d'une nouvelle plateforme Data, ainsi que du développement, de l'optimisation et de la maintenance de solutions Data Analytics, avec une forte composante Google Cloud Platform. Missions - Participer aux rituels agiles de l'équipe ; - Recueillir, analyser, challenger et formaliser les besoins utilisateurs ; - Animer les échanges avec les interlocuteurs métiers et proposer des solutions adaptées ; - Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et techniques ; - Développer des solutions Data de bout en bout : alimentation, stockage, modélisation et restitution ; - Valider la qualité des développements de l'équipe ; - Améliorer et optimiser le patrimoine Data existant ; - Assurer le maintien en conditions opérationnelles et le RUN des solutions ; - Contribuer à la construction du nouveau socle et des services sur Google Cloud Platform ; - Accompagner les métiers sur les bonnes pratiques d'exploitation de la donnée. Responsabilités Data Le consultant sera garant de la qualité d'accès aux données et contribuera à leur bonne structuration et à leur exploitation. - Intégrer des données structurées et non structurées ; - Structurer et normaliser la donnée ; - Cartographier les données disponibles ; - Nettoyer et valider les données ; - Garantir la qualité des données alimentant le Data Lake ; - Créer, si nécessaire, des référentiels ; - Contribuer à la politique Data et au cycle de vie de la donnée. Environnement technique Compétences impératives - SQL - Expert - ETL - Expert Compétences importantes - CI/CD - GitHub - Terraform - Kafka BI / Restitution - Power BI - Looker Cloud - Google Cloud Platform - GCS - BigQuery Une expertise GCP / BigQuery est particulièrement intéressante pour le besoin.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Contexte KERNET recherche un Data Engineer senior Microsoft Fabric pour accompagner une ETI industrielle internationale dans la fiabilisation et l'évolution de sa plateforme data existante. Sous le pilotage de la DSI, vous développerez et corrigerez les traitements alimentant Power BI, à partir de plusieurs ERP, de Salesforce et de fichiers métiers. La priorité est de livrer rapidement des améliorations concrètes et de renforcer l'autonomie des équipes internes. Mission principale ✔ Prendre en main les pipelines, notebooks et scripts existants, identifier les causes des incidents et réaliser les premiers correctifs. ✔ Développer et optimiser les traitements SQL, Python et PySpark dans Fabric, au sein des couches Bronze, Silver et Gold. ✔ Sécuriser l'ordonnancement, éviter les conflits entre batchs et renforcer les contrôles de qualité, de complétude et de fraîcheur des données. ✔ Mettre en place la surveillance des flux, les alertes, la journalisation et les mécanismes de relance après incident ; optimiser les performances et la capacité. ✔ Industrialiser les alimentations Salesforce et ERP, puis intégrer progressivement les sources consommées directement par Power BI. ✔ Livrer des composants versionnés, testés et documentés, avec des déploiements reproductibles et des procédures de retour arrière. ✔ Faire évoluer les données destinées au reporting, en coordination avec les métiers et l'architecte SI, tout en assurant la transition des flux historiques. ✔ Transmettre les compétences par le binômage, les revues de code et des procédures techniques et d'exploitation rédigées en français.