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Raison d'être du poste : Le Head of Data pilote la transformation data de l'organisation. L'équipe data est constitué de 3 Data Product Manager, 1 data eng et un principal data eng. Il assure l'interface stratégique entre les différentes directions métier et l'équipe technique data, en animant à la fois la roadmap macro de transformation (portée par les enjeux métier des différentes directions) et la roadmap technique de la data platform. Il garantit que la plateforme data devienne un socle capable d'alimenter en données fiables les autres outils et usages de l'entreprise, tout en fédérant les parties prenantes autour d'une vision commune. Finalités et Résultats Attendus : 1. Pilotage de la transformation data Construire et animer la roadmap macro de transformation data en lien avec les différentes directions (chacune portant ses propres enjeux et priorités), arbitrer les priorités, sécuriser les sponsors métier et rendre compte de l'avancement au comité de direction. 2. Animation de la roadmap technique de la data platform Définir et piloter la roadmap technique de la data platform, en particulier les chantiers permettant à la plateforme d'exposer et d'envoyer des données vers les autres outils de l'écosystème (BI, applicatifs métier, outils tiers), via des flux d'intégration fiables et documentés. Prévoir l'arrivée de l'IA pour alimenter les usages 3. Architecture et interopérabilité Garantir l'architecture cible de la plateforme (ingestion, stockage, transformation, exposition), définir les standards d'intégration (API, connecteurs, flux) permettant la diffusion des données vers les systèmes consommateurs, et arbitrer les choix technologiques avec les équipes techniques. 4. Gouvernance et qualité des données Mettre en place la gouvernance data (propriété des données, sécurité des accès, qualité, conformité), animer les instances pour maintenir et trancher les decisions et s'assurer de la fiabilité des données diffusées vers les outils cibles. 5. Fédération et accompagnement des parties prenantes Animer la communauté des sponsors et relais métier des différentes directions, vulgariser les enjeux techniques auprès des directions, et accompagner la montée en compétence des équipes sur les usages data. 6. Pilotage d'équipe et de la delivery Encadrer ou coordonner les équipes techniques (internes et/ou prestataires) en charge de la construction et de l'exploitation de la data platform, et suivre l'avancement des chantiers techniques. Les conditions 📍 Lille 🏢 Présentiel requis durant les 4 premiers mois, puis possibilité de 2 jours de télétravail par semaine. Un poste à forte dimension stratégique et transverse, destiné à un profil senior souhaitant prendre de la hauteur et porter pleinement les enjeux Data et Transformation de l'entreprise.

Contexte de la mission : Vous intégrerez un projet de transformation SI/Data d'envergure dans le domaine de la gestion d'actifs et de la Finance de marché. Au sein d'un environnement associant équipes métiers, MOA et MOE, vous interviendrez plus particulièrement sur les problématiques de modélisation et de fiabilisation des données financières, depuis les systèmes sources jusqu'à leur exploitation dans les outils décisionnels. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des données de Finance de marché ; Participer à la modélisation des données et à la définition des objets métiers ; Contribuer aux travaux de modélisation selon les approches Data Vault et 3FN ; Analyser les flux de données, depuis les systèmes sources jusqu'aux restitutions BI, et comprendre les traitements ETL associés ; Réaliser les contrôles et requêtes SQL nécessaires à l'analyse et à la validation des données ; Préparer, réaliser et suivre les recettes fonctionnelles, notamment sur les aspects liés à la qualité et à la cohérence des données ; Identifier et analyser les anomalies et assurer leur suivi avec les équipes concernées ; Assurer l'interface entre les différentes parties prenantes : métiers, MOA, MOE et sponsors.

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Description and Location Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe Crédit Agricole. Au sein de l'équipe Big Data du domaine d'expertise Data & IA, l'Ingénieur Big Data participera à la conception, l'implémentation et l'administration d'une infrastructure Cloud Hybride. Une solide expertise sur Google Cloud Platform (GCP) ainsi que sur les infrastructures On-Premise est requise. Le périmètre couvre l'ensemble du cycle de vie des services, de leur conception jusqu'à leur maintien en condition opérationnelle dans un environnement distribué, sécurisé et hautement disponible. Activités principales : Participer à la mise en œuvre et à l'optimisation de la plateforme Big Data. Développer et maintenir l'infrastructure as code avec Terraform et Terragrunt. Automatiser et maintenir les pipelines CI/CD sous GitLab. Administrer et faire évoluer les plateformes Big Data et Data Engineering. Collaborer avec les équipes applicatives, infrastructures et DevOps. Mettre en œuvre les bonnes pratiques Cloud, DevOps et GitOps. Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes. Mettre en place et maintenir les outils de monitoring et d'observabilité. Produire la documentation technique et d'exploitation.

Leadership Data/Data Modelling- Structuration & Gouvernance des données d'ingénierie - Clermont-Ferrand Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management, Contexte : grand groupe industriel international, dans le cadre d'une démarche de transformation digitale :enjeu de structurer les données d'ingénierie comme un véritable actif stratégique. Mission principale : définir et déployer une stratégie de structuration et de gouvernance des données d'ingénierie (modèles de données, conventions de nommage, classification, cycle de vie), en garantissant traçabilité et réduction des silos entre systèmes. Architecture & outils : contribuer aux décisions d'architecture data (data lake, plateformes, intégrations) et à la cohérence entre outils, modèles et usages, en lien avec les initiatives digitales et Industrie 4.0 du groupe. Compétences techniques clés : data management / gouvernance / data modeling, architecture des données, notions de digital thread / digital twin / IA appliquée à l'ingénierie, bonne compréhension des outils et applications d'ingénierie. Posture attendue : forte autonomie, capacité à piloter un alignement transverse entre plusieurs directions (métier, IT/Digital, initiatives 4.0) sans lien hiérarchique, pédagogie pour faire adopter des règles simples aux équipes d'ingénieurs. Niveau / séniorité : Leadership (autonomie élevée, capacité à initier l'activité et définir des jalons) — anglais professionnel recommandé pour les échanges avec les équipes globales. Modalités : mission jusqu'à fin d'année (renouvelable), démarrage rapide, hybride avec présence ponctuelle sur site (région Clermont-Ferrand) Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management,

Mission de conseil et d'architecture de données pour un client industriel. L'objectif est de concevoir un modèle de données d'entreprise partagé entre plusieurs entités internationales afin d'harmoniser les données de flotte, améliorer leur qualité et préparer les futurs usages métiers et de maintenance. La mission se déroule en deux phases : cadrage et définition de la cible (analyse des modèles existants, identification des écarts, consolidation des besoins métiers et IT, rédaction du cahier des charges) et construction du Data Model commun (animation d'ateliers, structuration des contributions, élaboration du Modèle Conceptuel de Données).

Contexte Le client est un établissement dont le système d'information est majoritairement hébergé en interne : il dispose de son propre datacenter et de sa propre infrastructure. Sa DSI souhaite mettre en place une démarche de refacturation à destination de ses clients internes, ce qui suppose au préalable de savoir mesurer précisément ce que produit et ce que consomme cette infrastructure. Le poste est rattaché à l'équipe Chefferie de Projet Production (CPP), au sein de la division Infrastructures et Services d'Exploitation (ISE) du département des Systèmes d'Information. Le client engage par ailleurs l'intégration d'un cloud (Azure). Le titulaire du poste étendra progressivement les pratiques FinOps à ces environnements, avec pour objectif final de fournir les éléments économiques permettant d'arbitrer, application par application, entre hébergement interne et hébergement cloud. Poste en CDI Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. / Ouvert aux freelances Missions principales Capacité — Construire et maintenir les rapports de capacité de l'infrastructure (calcul, stockage, réseau, mémoire), à partir des données transmises par les équipes en charge des infrastructures. Objectif : disposer d'une vision fiable de l'offre disponible et de son taux d'utilisation. Consommation — Mettre en place les rapports de consommation des ressources techniques par client interne, et si possible par application, à partir des données transmises par les équipes techniques. Ce chantier suppose de définir, documenter et faire valider les clés de répartition des coûts mutualisés (socle, réseau, licences, datacenter) : c'est la brique fondatrice de la refacturation. Prévision — Produire les rapports prévisionnels de consommation, afin d'anticiper les besoins de capacité plutôt que de les subir, et d'aligner les achats sur une trajectoire connue. Obsolescence et budget — Établir les rapports de gestion de l'obsolescence de l'infrastructure, alimentant les trajectoires techniques et le plan pluriannuel d'investissement. Catalogue et tarification — Formaliser le catalogue des services d'infrastructure et la grille tarifaire interne associée (coût unitaire par vCPU, Go de stockage, machine virtuelle), puis accompagner les clients internes dans son appropriation. FinOps cloud — Déployer les pratiques de gestion des ressources cloud au fil de l'adoption d'Azure et de Bleu : politique de tagging, suivi budgétaire et alerting, rightsizing, optimisation des engagements de capacité. Business case Move to Cloud — Construire le modèle de comparaison économique on-premise / cloud permettant à la DSI d'objectiver sa stratégie d'hébergement et ses décisions de migration. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.

Nous recherchons un Consultant Senior Data Governance pour accompagner des projets Data en Île-de-France. Le consultant interviendra sur des sujets de Data Governance, Data Management et Data Quality, avec une expérience solide des outils de Data Catalog, notamment Collibra et/ou DataGalaxy. Les principaux sujets d'intervention sont : Définition et mise en œuvre de frameworks et processus de Data Governance Structuration des rôles Data Owner, Data Steward et Data Custodian Mise en place et évolution des pratiques de gouvernance Accompagnement des équipes métiers et IT dans l'adoption des standards Data Gestion et structuration des Data Catalogs Mise en place et évolution des Business Glossaries Metadata Management Data Lineage et traçabilité des données Définition et suivi des règles et indicateurs de Data Quality Documentation des datasets, indicateurs, règles métier et données critiques Participation au déploiement, au paramétrage et à l'évolution de Collibra et/ou DataGalaxy Le consultant devra être capable d'évoluer dans des environnements complexes et de faire le lien entre les enjeux métiers, Data et IT. Mission freelance en Île-de-France, télétravail partiel, longue durée et renouvelable.

Contexte et enjeux Dans un contexte de stock important de recommandations relatives à la protection des données personnelles, une task force dédiée est mise en place afin d'accélérer leur traitement, de sécuriser les plans de remédiation et d'obtenir leur clôture dans les délais attendus. Le Directeur de projet interviendra comme point de coordination central entre les équipes Sécurité, Privacy, Juridique, Risques, Conformité, métiers et IT. Il devra prioriser les recommandations les plus structurantes, lever les points de blocage et garantir la production des preuves et livrables nécessaires avant la fin de l'année. Objectifs de la mission· Réduire significativement le stock de recommandations Privacy ouvertes. · Sécuriser la trajectoire de clôture, les échéances et les responsabilités. · Garantir la qualité, la traçabilité et l'acceptabilité des éléments de preuve. · Mettre en place une gouvernance et un reporting permettant des arbitrages rapides. Responsabilités principales· Pilotage du portefeuille : consolider les recommandations, qualifier leur criticité, définir les priorités et construire une feuille de route réaliste. · Direction de projet de bout en bout : assurer le cadrage, la planification, l'exécution, le déploiement et la clôture des chantiers confiés. · Plans de remédiation : analyser les écarts, formaliser les actions correctrices, identifier les dépendances et suivre leur mise en œuvre. · Production des livrables : rédiger ou faire produire les dossiers de clôture, procédures, analyses de risques, plans d'action, comptes rendus et supports de décision. · Coordination transverse : organiser et animer les équipes Sécurité, Privacy, Juridique, Conformité, Risques, métiers et IT. · Gestion des engagements : piloter les délais, budgets, ressources, risques, alertes, livrables et niveaux de qualité. · Challenge des parties prenantes : vérifier la robustesse des solutions proposées et obtenir des engagements clairs sur les actions attendues. · Gouvernance et reporting : préparer et animer les comités projet et de pilotage, produire des indicateurs fiables et faciliter les arbitrages. · Conduite du changement : accompagner l'appropriation des nouvelles exigences, processus et contrôles par les équipes concernées. Livrables attendus· Cartographie et priorisation du portefeuille de recommandations. · Feuille de route consolidée et plans d'action détaillés. · Registre des risques, dépendances, décisions et points de blocage. · Tableaux de bord d'avancement et supports des comités de gouvernance. · Dossiers de preuve et demandes formelles de clôture. · Bilan de mission et recommandations pour pérenniser le dispositif. Critères de réussite· Respect des jalons et du calendrier de clôture. · Diminution mesurable du nombre de recommandations ouvertes et en retard. · Qualité et complétude des éléments de preuve soumis. · Réduction des risques résiduels et absence de réouverture liée à des dossiers incomplets. · Satisfaction des sponsors et fluidité de la coordination entre les parties prenantes.

Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩