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Dans le cadre d'un programme international de transformation SAP, notre client recherche un PMO SAP Senior afin d'accompagner le pilotage et le suivi de plusieurs chantiers critiques liés aux développements RICEFW et à la migration de données Master Data. Le rôle nécessite une forte capacité de coordination entre les équipes fonctionnelles, techniques et métiers, ainsi qu'une bonne connaissance transverse de l'environnement SAP. Missions : Pilotage RICEFW Assurer le suivi de l'avancement des développements RICEFW et des développements hors SAP sous responsabilité des équipes internes. Coordonner les différents interlocuteurs fonctionnels et techniques. Identifier, consolider et suivre les points de blocage, risques et dépendances. S'assurer du respect des jalons et délais définis dans le planning projet. Garantir la bonne mise à jour des tickets Jira. Prendre en charge directement la gestion de certains tickets Jira selon les périmètres concernés. Produire une vision consolidée de l'avancement à destination du management. Suivi Data Migration Piloter le suivi des anomalies et bugs liés à la migration des Master Data. Animer les réunions d'avancement avec les équipes fonctionnelles et techniques Data Migration. Suivre la résolution des incidents et s'assurer de leur traitement dans les délais attendus. Maintenir à jour les tickets Jira et le planning de migration. Alerter sur les risques, retards et points nécessitant une escalade. Préparer les reportings hebdomadaires et supports de pilotage à destination du management.

SPI Informatique recherche un Data Analyst pour accompagner l'un de ses clients du secteur de l'assurance dans l'évolution de son système d'information. Vous rejoindrez l'équipe Data B2B, en cours de construction, au sein d'une squad chargée du patrimoine applicatif décisionnel du SI B2B. Vos missions Conception et développement Rédiger les spécifications techniques et participer à la définition du modèle de données Développer les flux ETL sous Talend et les traitements sur SQL Server Préparer, nettoyer et fiabiliser les données des domaines couverts Faire évoluer les traitements récurrents en les rationalisant et en les automatisant Vérifier la conformité des développements aux normes en vigueur Tests et mise en production Réaliser les tests unitaires, puis concevoir et mener les tests d'intégration Préparer les recettes : environnements, jeux de données, exécution des plans de tests Rédiger les dossiers de mise en exploitation Livrer les solutions et accompagner les utilisateurs dans leur prise en main Maintien en condition opérationnelle Assurer la maintenance applicative du patrimoine décisionnel Participer aux cérémonies de la squad et de la tribu Livrables attendus Spécifications · Modèle de données · Composants et programmes développés (algorithmes décisionnels, préparation de données…) · Cahiers de tests · Documentation Environnement technique Talend · SQL Server · GitLab · DBeaver · Jira · GLPI · Office 365 La connaissance d'un ordonnanceur est un plus.

Dans le cadre du développement de ses produits et solutions Data, notre client recherche un Product Owner Data Confirmé pour accompagner les équipes métiers et techniques dans la conception et l'évolution de solutions d'analyse et de valorisation des données. Le consultant interviendra dans un environnement Agile, avec un rôle central dans la traduction des besoins métiers en solutions Data opérationnelles. Missions Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers afin d'identifier les cas d'usage Data à forte valeur ajoutée. Construire, prioriser et maintenir le Product Backlog, rédiger les User Stories et définir les critères d'acceptation. Réaliser des analyses de données pour qualifier les besoins, identifier les indicateurs pertinents et orienter les décisions fonctionnelles. Collaborer avec les équipes Data Engineering, Data Analytics, BI et IT pour assurer la bonne conception des solutions. Piloter les évolutions des produits Data, suivre les développements et coordonner les phases de recette fonctionnelle. Participer aux cérémonies Agile, suivre les indicateurs de performance et accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions.

Dans le cadre de projets stratégiques au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un Développeur Java Big Data confirmé pour intervenir sur la conception et le développement de solutions applicatives s'appuyant sur les technologies Big Data, les API et les environnements Cloud. Vous intégrerez des équipes techniques travaillant sur des applications à forte volumétrie, avec des enjeux importants de performance, de disponibilité et d'industrialisation. Vos missions Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement d'applications et d'API REST en Java avec Spring. Le développement et l'intégration de solutions exploitant les technologies Big Data, notamment Hadoop, HDFS et Spark. La mise en place de stratégies de tests automatisés (TDD / BDD). L'industrialisation et l'automatisation des déploiements à l'aide de conteneurs. L'optimisation des performances applicatives, notamment par le fine-tuning de la JVM. L'exploitation des environnements Cloud AWS et/ou Azure. La rédaction de la documentation technique et le partage des bonnes pratiques. La participation au diagnostic des incidents et au maintien en conditions opérationnelles des applications, dans le respect des SLA.

Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international du secteur automobile recherche un Expert Data Quality disposant de solides compétences en conception pédagogique et eLearning. L'objectif est de développer un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe. Cette formation devra permettre de comprendre : Les enjeux de la Data Quality. Les responsabilités de chacun. Les conséquences concrètes d'une mauvaise qualité des données sur les activités industrielles et la performance de l'entreprise. Missions principales1. Analyse et cadrage des besoins Comprendre la stratégie Data & AI et le référentiel Data Quality du groupe. Analyser les supports pédagogiques existants. Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs. Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation. 2. Identification de cas concrets Data Quality Réaliser des entretiens avec les équipes métiers, industrielles et Data Office. Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données. Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels. Analyser les causes racines et les actions correctives. Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données. 3. Conception du module eLearning Concevoir un parcours pédagogique de 30 minutes maximum. Structurer les chapitres et les séquences de formation. Rédiger les contenus, scripts et storyboards détaillés. Préparer les narrations, visuels, animations et mises en situation. Intégrer des éléments interactifs et des questionnaires de validation des connaissances. Préparer les éléments nécessaires à la production du module avec Synthesia ou un outil équivalent. 4. Validation et livraison Coordonner les revues avec les experts Data et les équipes métiers. Consolider les retours et ajuster les contenus. Définir les critères d'évaluation de l'efficacité pédagogique. Livrer les supports finalisés, les fichiers sources et les consignes de production.

Profil senior expert en Software Engineering, Data Engineering et architectures Data & AI Mesh, capable de concevoir, développer et industrialiser l'ensemble de la chaîne de traitement et de valorisation des données, depuis les systèmes sources jusqu'aux services de consommation métier et IA. Capacité à implémenter les principes du Data Mesh : data contracts, gouvernance, métadonnées, lineage, traçabilité, interopérabilité et exposition sécurisée des données via APIs et événements. Expertise dans le développement de microservices, l'intégration des agents IA et connecteurs MCP, les workflows transactionnels (**Temporal**) et les interactions Human-in-the-Loop au sein des applications DWINGS. Expérience confirmée dans l'industrialisation sur OpenShift/Kubernetes, les pratiques CI/CD, DevSecOps, IaC, observabilité et API-First, avec une forte culture de développement hands-on et de mise en production de systèmes distribués complexes.

Dans le cadre du programme stratégique Move to Cloud, nous migrons nos plateformes data et nos outils de visualisation depuis l'On-Premise vers un environnement Azure moderne, sécurisé et industrialisé. Rattaché(e) à l'équipe Socle Data Cloud, vous contribuez à faire d'Azure Databricks la plateforme data centrale, intégrée à Dataiku DSS, Dremio, Tableau Server, Power BI, Cloudera/Hadoop et aux services data Azure. Missions : Administrer et faire évoluer Azure Databricks, Dataiku DSS, Dremio et les composants associés Contribuer à l'architecture du Socle Data Cloud et appliquer les standards d'exploitation, de sécurité et de gouvernance Garantir disponibilité, performance et résilience des plateformes ; assurer le support N3 Dataiku DSS : installation, montées de version, connexions (Databricks, Hadoop, bases de données), authentification (LDAP, AD, SSO, OAuth, SAML), permissions, moteurs de calcul (Spark, Kubernetes, Databricks), supervision, sauvegardes et PRA Accompagner les équipes Data Engineering, BI et Data Science (recettes visuelles, ML/MLOps, optimisation des traitements sur Databricks) Industrialiser avec Terraform, Ansible, Azure DevOps (CI/CD), Python et Bash Mettre en place supervision et observabilité (Grafana, Prometheus, ELK/OpenSearch, Centreon) Piloter les obsolescences, upgrades et migrations techniques Rédiger la documentation d'exploitation et les guides de bonnes pratiques

Dans le cadre de la transformation de son écosystème Data, notre client, recherche un Senior Data Platform Product Manager pour accompagner l'évolution de sa plateforme de données et renforcer sa stratégie Data Product. Vous interviendrez dans un environnement technique complexe et international, au sein d'une organisation engagée dans la modernisation de ses architectures Data et le développement d'une approche Data Mesh. Votre rôle consistera à piloter la plateforme Data comme un véritable produit, en assurant son évolution, sa gouvernance et son adoption par les différentes équipes. Vos principales responsabilités Stratégie et pilotage produitDéfinir et porter la vision stratégique de la plateforme Data. Construire et piloter la roadmap produit. Identifier et prioriser les besoins métier et techniques. Coordonner les différentes parties prenantes. Définir les indicateurs de performance et de création de valeur. Data Mesh et gouvernanceAccompagner l'implémentation et l'évolution d'une architecture Data Mesh. Définir les standards de gouvernance et de publication des Data Products. Structurer les principes de Data Ownership et de Data Contracts. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques. Garantir la cohérence et la qualité des produits Data. Évolution de la plateforme DataAccompagner les projets de modernisation de la plateforme. Collaborer avec les équipes Data Engineering et Architecture. Contribuer à l'amélioration de la qualité, de l'accessibilité et de la documentation des données. Participer à l'optimisation des performances et des coûts. Identifier les opportunités d'amélioration continue. Développement et adoption des Data ProductsIdentifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée. Accompagner la conception et l'évolution des produits Data. Favoriser l'autonomie des utilisateurs dans l'exploitation des données. Développer l'adoption des solutions auprès des équipes métier. Mesurer la valeur et l'impact des produits déployés.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé. Vous rejoignez une équipe qui construit un hub de données de marchés sur AWS, avec Apache Iceberg comme format de stockage central. Un projet structurant, qui s'inscrit dans la stratégie SI du client et interagit avec plusieurs grands programmes. Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les pipelines d'ingestion depuis les référentiels de données de marchés. - Structurer et modéliser des datasets cohérents à partir des référentiels sources. - Exploiter Apache Iceberg : partitionnement, time travel, évolution de schéma, compaction. - Développer les traitements de transformation et de chargement en Python / PySpark (EMR ou Glue ETL). - Garantir la qualité et la traçabilité des données : lineage, contrôles de cohérence, gouvernance. - Assurer la fiabilité en production : monitoring, alertes, reprises et gestion des incidents. - Échanger avec les équipes métier, data et infrastructure. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance et rejoignez notre communauté d'experts data. Ref : O-LPXHD

Localisation : Levallois-Perret Durée de la prestation : 20 jours Télétravail : Hybride possible Langues : Français et anglais Outil privilégié : Synthesia ou solution équivalente Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international recherche un Expert Data Quality disposant d'une double expertise en qualité des données et en conception pédagogique digitale. L'objectif de la mission est de concevoir un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe. Cette formation devra permettre de comprendre les enjeux de la Data Quality, les responsabilités des différents acteurs et les impacts concrets d'une mauvaise qualité des données sur les activités opérationnelles, industrielles et la performance de l'entreprise. Missions principales1. Analyse et cadrage des besoinsComprendre la stratégie Data & AI ainsi que le référentiel Data Quality de l'entreprise. Analyser les supports pédagogiques existants. Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs. Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation. 2. Identification de cas concrets Data QualityOrganiser des échanges avec les équipes métiers, industrielles et Data Office. Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données. Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels. Analyser les causes racines et les actions correctives mises en place. Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données. 3. Conception du module eLearningConcevoir un parcours pédagogique d'une durée maximale de 30 minutes. Structurer les chapitres et les différentes séquences de formation. Rédiger les contenus pédagogiques, scripts et storyboards détaillés. Préparer les narrations, visuels, animations et mises en situation. Intégrer des éléments interactifs et des questionnaires de validation des connaissances. Préparer les éléments nécessaires à la production du module avec Synthesia ou un outil équivalent. 4. Validation et livraisonCoordonner les phases de revue avec les experts Data et les équipes métiers. Consolider les retours et ajuster les contenus pédagogiques. Définir les critères d'évaluation de l'efficacité de la formation. Livrer les supports finalisés, les fichiers sources et les consignes de production.

Dans le cadre du développement de ses activités Data, notre client recherche un Data Engineer pour rejoindre une équipe spécialisée dans l'ingénierie de la donnée, l'automatisation et l'exploitation des modèles de Machine Learning. Vous intégrerez une équipe technique intervenant auprès de différents métiers et directions, avec pour objectif de mettre à disposition les plateformes et les données nécessaires à la réalisation de cas d'usage Data, ainsi qu'à leur déploiement et leur maintien en conditions opérationnelles. Vos principales missions seront : Développer et mettre en œuvre des projets Big Data répondant aux besoins métiers. Transformer les données brutes en données exploitables et structurées, accessibles sous forme de tables interrogeables au sein du Data Lake. Consolider et enrichir les données au fil de leurs alimentations récurrentes dans le Data Lake. Exploiter les données afin de répondre aux objectifs métiers : création de vues métiers (Business Views), réintégration des résultats dans le système d'information ou mise en place de services de scoring. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement et d'intégration de données. Mettre en place et garantir l'application durable des processus qualité tout au long du cycle de développement. Assurer la qualité et la fiabilité des livrables à travers la documentation, les tests unitaires, les tests d'intégration et les tests fonctionnels, les commentaires de code et le versioning. Accompagner les autres Data Engineers de son périmètre afin de garantir la qualité des développements et des livrables

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'évolution de sa plateforme Data & IA, notre client recherche un consultant Data / ML Engineer pour renforcer ses équipes techniques. Vous interviendrez sur des projets à forte dimension Data Science et Machine Learning, notamment autour de solutions de personnalisation, de recommandation et d'exploitation intelligente des données. Intégré à une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs, Data Engineers, Data Scientists et experts techniques, vous contribuerez à la conception, à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions Data & ML déployées dans un environnement Cloud. Vos principales missions Concevoir et développer des pipelines de données complets : ingestion, transformation, structuration et mise à disposition des données. Développer et industrialiser des pipelines Machine Learning, de la préparation des datasets jusqu'au déploiement et à l'inférence des modèles. Participer à la mise en production de modèles de Deep Learning et de solutions reposant sur des architectures d'embeddings. Mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de tests, de suivi et d'observabilité. Contribuer à la conception et à l'évolution des architectures Data et ML sur Google Cloud Platform. Participer à l'amélioration des performances, de la scalabilité et de la fiabilité des traitements existants. Intervenir sur le maintien en conditions opérationnelles des pipelines et services, ainsi que sur la résolution des incidents. Participer à l'évolution des pratiques DataOps et MLOps, notamment sur l'orchestration et l'automatisation des workflows. Collaborer avec les différentes équipes techniques et métiers afin de proposer des solutions adaptées aux besoins fonctionnels. Contribuer à la documentation, aux revues de code et à la diffusion des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences techniques recherchées Data Engineering Python BigQuery dbt et outils de tests de qualité des données (Elementary ou équivalent) Apache Kafka et architectures de streaming Data modeling et conception de pipelines de données Terraform Machine Learning & MLOps Bonne maîtrise de Python appliqué au Machine Learning Connaissance des modèles de Deep Learning et des architectures basées sur les embeddings Conception de pipelines ML : entraînement, évaluation, déploiement et inférence Industrialisation de modèles pour une utilisation en temps réel Outils d'orchestration et de MLOps (ZenML ou équivalent) Docker et Kubernetes Git Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform (GCP) Compréhension des architectures distribuées et des environnements Cloud natifs Automatisation et industrialisation des déploiements

Exigence particulière : Anglais indispensable + connaissance forte de la solution AVEVA PI La Gestion de Données Industrielles, au travers d'une solution telle que AVEVA PI (anciennement OSIsoft), permet l'acquisition et le stockage des données chronologiques issues du réseau industriel dans le réseau d'entreprise. Ces données sont pour nos clients la porte d'entrée vers le Big Data et sont fondamentales pour le reporting de production, l'optimisation des procédés ou le monitoring en temps réel. Elles permettent également d'activer des projets innovant comme la maintenance préventive des équipements industriels. En tant qu'Expert Data Industrielles, vous : - Interviendrez auprès de clients dans des secteurs variés (énergie, pharma, manufacturing) pour fournir des solutions de traitement et de valorisation des données industrielles - Serez responsable de la conception et de la mise en œuvre de modèles de données pour structurer les informations liées aux actifs et aux processus - Pourrez également contribuer à des projets autour des systèmes MES, en lien avec le pilotage et l'optimisation des opérations de production Qualités requises pour réussir dans ce rôle : De formation Bac+5 (école d'Ingénieurs ou Université), vous justifiez d'une expérience d'au moins 2 années dans le domaine de la gestion et de l'analyse de données industrielles. Vos compétences sont les suivantes : - Connaissance de la solution de gestion de données industrielles AVEVA (anciennement OSISOFT) PI System - Expertise dans les environnements Big Data et MES - Analyse de données et création de jumeaux numériques - Connaissances en sécurité informatique et en environnements Windows - Anglais niveau B2 minimum et français courant obligatoire Le poste requiert aussi : - Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer en équipe - Esprit d'analyse et de synthèse - Sens de l'initiative et de la rigueur Livrables : - Traitement du backlog et des tickets émis par le client - Support / expertise niveau 2 et 3 autour de la solution AVEVA PI - Modélisation de systèmes de données industrielles Compétences : - AVEVA PI (obligatoire, confirmé) - Connaissance des environnements Windows (souhaité, confirmé) - MES Big Data (souhaité, confirmé) Langues : - Anglais (obligatoire, professional) Démarrage : 04/01/2027 Fin : 30/06/2027 Jours sur site par semaine : 0 Déplacements prévus : Pau

Lead Python Data Engineer (H/F) – Projet Data & Analytics Démarrage : ASAP (mission longue jusqu'au 12/11/2027) Localisation : Full Remote (France) TJM cible : Max. 510 € HT (selon profil) Contexte & Rôle Rejoignez un projet Data & Analytics d'envergure pour un acteur majeur international du secteur des services. Poste résolument hands-on : vous codez, concevez et portez les choix d'architecture sur votre périmètre. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des data pipelines robustes en Python. Manipuler, nettoyer et transformer des volumes de données complexes (Pandas, NumPy, DataFrames). Appliquer les standards Software Engineering : Clean Code, modularité, CI/CD, tests unitaires et d'intégration. Prendre le lead technique : ownership des solutions, code reviews et accompagnement des Data Engineers plus juniors. Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Data Analysts et Data Scientists. Profil recherché Expertise cœur (indispensable) : Maîtrise avancée de Python appliqué au Data Engineering (Pandas, NumPy, SQL, optimisation de performances, Data Quality). Environnement apprécié (non bloquant) : Connaissance de l'écosystème Azure (Data Factory, Data Lake, DevOps), Databricks, PySpark, Delta Lake ou dbt. Posture : Capacité avérée à fédérer techniquement et à garantir l'excellence opérationnelle du code produit.