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Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

Contexte : La prestation s’inscrit dans le cadre d’un programme visant à industrialiser l’onboarding des cas d’usage data, renforcer la gouvernance et améliorer la qualité des données à l’échelle. Le Stream 4 est en charge de : · la structuration de la data quality · la définition et l’industrialisation des processus d’onboarding · l’intégration d’outils et de helpers permettant d’automatiser la gouvernance et la gestion des metadata L’objectif global est de passer d’un modèle fragmenté à une approche cohérente, industrialisée et scalable de la gouvernance et de la qualité des données.

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

Résumé Le consultant Data Scientist / Data Engineer aura pour mission de concevoir et optimiser des systèmes de machine learning pour le traitement et l'analyse de données à partir de sources multi-données. Ce que nous recherchons Excellentes compétences en Python , avec une maîtrise de Polars et/ou Pandas . Expérience en traitement automatique du langage naturel (NLP) et en fine-tuning de modèles de machine learning légers . Expérience en Scala et Apache Spark pour les parcours orientés Data Engineering . Capacité à concevoir, développer et évaluer des pipelines de données . Familiarité avec les frameworks d’agents IA , notamment LangGraph . Capacité à adapter et évaluer des systèmes de machine learning sur différents contextes géographiques, linguistiques et domaines de données. Expérience dans l’ orchestration et l’optimisation de pipelines pour l’ingestion de données à grande échelle provenant de multiples sources.

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

Client : Leader du secteur énergétique Lieu : Courbevoie (3j/semaine sur site) Contrat : Freelance ou CDI Rejoignez une équipe de 10 experts pour piloter techniquement la Data Platform Cloud (AWS + Databricks) d’un acteur majeur de l’énergie. Vous serez responsable de : L’encadrement technique des Data Engineers et Data Analysts. L’automatisation de l’infrastructure via Terraform et la mise en place de pipelines CI/CD . L’optimisation des coûts (FinOps) et la sécurité des données (chiffrement, CloudTrail). La gouvernance de la plateforme et le support aux équipes Data Products. La veille technologique sur Databricks et les outils cloud.

📍 Chartres 💼 Freelance 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue (bonne visibilité) Le contexte Dans un environnement Agile, vous intervenez au sein d’une équipe dédiée à la data et à la métrologie des environnements de travail . Objectif : Valoriser la donnée pour analyser et piloter l’usage des postes de travail et des outils digitaux (applications, M365, etc.), afin d’améliorer leur adoption et leur performance. Vos missions Recueil du besoin & collaboration Participer aux ateliers avec les équipes métiers Comprendre les enjeux et les traduire en problématiques analytiques Rédiger les besoins fonctionnels et cadrer les indicateurs Analyse & valorisation de la donnée Collecter et croiser des données issues de multiples sources (SQL, Active Directory, Azure, Microsoft Graph, ServiceNow…) Concevoir et développer des tableaux de bord (Power BI) Identifier les tendances d’usage et proposer des axes d’amélioration Documentation & accompagnement Documenter les dashboards et les indicateurs Produire des éléments d’architecture technique Accompagner les utilisateurs dans la compréhension des données Environnement technique SQL (indispensable) Power BI Python (apprécié) Azure / Azure AD / Microsoft 365 Microsoft Graph / ServiceNow (bonus) Méthodologie Agile

Finalité Accompagner les métiers dans la compréhension, la formalisation et la fiabilisation de leurs usages de la donnée, en assurant une bonne connaissance des données exploitées, des productions existantes, des règles de gestion associées et des indicateurs utilisés. Le poste vise à renforcer la compréhension commune de la donnée entre les métiers, l'équipe Data et les différentes entités de l'entreprise, à fiabiliser les définitions et usages des données et indicateurs, à améliorer la lisibilité des productions existantes et à structurer la documentation ainsi que la connaissance de la donnée. Il ne s'agit pas d'un poste de développement. Le SQL constitue ici un outil d'analyse, de contrôle et de qualification des données, au service de la gouvernance Data et de l'accompagnement métier. 3 - Cadre d'intervention Le Chargé de Gouvernance Data organise ses activités, met en œuvre les moyens à sa disposition et choisit les actions les plus adaptées pour atteindre ses objectifs en matière d'accompagnement métier, de connaissance de la donnée et de fiabilisation des usages. Il intervient en lien direct avec les métiers afin d'identifier leurs besoins, de comprendre les données et indicateurs qu'ils utilisent, de qualifier les productions déjà existantes et de contribuer à une meilleure cohérence de la connaissance Data au sein de l'entreprise. Le poste s'inscrit à la fois dans les besoins de l'entreprise et dans une logique de contribution aux projets et travaux Data portés au niveau du groupe. 4 - Principales missions et activités La fonction consiste, pour parvenir à la réalisation du plan d'actions, à accompagner les métiers dans leurs usages de la donnée, à analyser les productions existantes, à structurer la connaissance des données utilisées, à formaliser les règles de gestion et à contribuer aux projets Data de l'entreprise. La liste ci-dessous n'est pas exhaustive et peut évoluer selon les besoins de l'organisation. Accompagner les métiers dans leurs besoins Data Recueillir, analyser et reformuler les besoins des métiers liés aux données, indicateurs, définitions et restitutions. Aider les interlocuteurs métier à expliciter leurs usages, leurs attentes et leurs problématiques de compréhension de la donnée. Favoriser un langage commun entre les métiers, l'équipe Data et les différentes parties prenantes autour des données et des indicateurs. Analyser les productions existantes et la connaissance métier associée Identifier les tableaux de bord, reportings, études, indicateurs et autres productions déjà existantes. Comprendre leur finalité, leurs utilisateurs, leurs sources de données et les règles de gestion sous-jacentes. Évaluer le niveau d'appropriation de ces productions par les métiers et identifier les éventuels écarts d'interprétation. Repérer les redondances, doublons, incohérences ou zones de fragilité dans les productions et usages existants. Structurer la connaissance de la donnée Identifier les données utilisées par les métiers, leur origine, leur signification et leurs usages. Contribuer à la mise à jour des dictionnaires, référentiels et supports de connaissance relatifs à la donnée. Participer à l'alimentation ou à l'utilisation d'outils de gouvernance Data, notamment Collibra. Contribuer à la qualité et à la cohérence des données Participer à la fiabilisation des données et des indicateurs utilisés par les métiers. Réaliser des contrôles de cohérence et des analyses d'écarts afin d'objectiver les points d'incompréhension ou d'anomalie. Contribuer à l'amélioration continue de la qualité de la donnée et à la sécurisation des définitions partagées. Exploiter la donnée à des fins d'analyse et de contrôle Utiliser SQL pour explorer les données, vérifier des règles de gestion, analyser des écarts et étayer les échanges avec les métiers. Réaliser des extractions ou analyses ponctuelles au service des travaux de gouvernance Data. Participer aux projets Data Contribuer aux projets Data portés par l'entreprise. Participer aux travaux transverses ou dispositifs communs mis en œuvre au niveau du groupe. Veiller à la bonne prise en compte des spécificités locales dans les référentiels, cadres ou projets partagés. Missions transverses Participer aux travaux transverses impliquant d'autres directions lorsque la compréhension de la donnée ou des indicateurs est nécessaire. Contribuer au partage des connaissances et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'entreprise.

Au sein d’équipes techniques pluridisciplinaires, vous serez en charge de : Concevoir, déployer et maintenir des architectures réseaux Segmenter les réseaux industriels (zones, conduits) et mettre en œuvre des stratégies de cloisonnement adaptées Assurer l’interconnexion sécurisée entre environnements IT et OT Configurer et administrer les équipements réseaux industriels (switches, firewalls, routeurs) Mettre en place des solutions de supervision et de monitoring des flux OT Participer à l’analyse des risques et à la mise en œuvre de mesures de cybersécurité adaptées aux environnements industriels Contribuer à la gestion des incidents et à l’amélioration continue des infrastructures Rédiger la documentation technique (HLD, LLD, procédures d’exploitation) Collaborer avec les équipes automatisme, cybersécurité et IT

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation Data & IA d'un grand groupe international, les équipes en charge de la stratégie et des analyses économiques s'appuient sur un Data Office pour structurer, fiabiliser et valoriser les données afin d'accompagner les métiers dans leurs prises de décision. Face à une croissance des besoins autour de la Business Intelligence, de l'automatisation et de l'intelligence artificielle, le consultant interviendra sur des sujets mêlant développement, maintenance, gouvernance des données et accompagnement des utilisateurs. Objectifs et livrables Business Intelligence Relancer et sécuriser les développements prioritaires. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord répondant aux besoins des métiers. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions de reporting. Traiter les demandes en attente et assurer la transition progressive vers un mode de maintenance. Maintenance & Fiabilisation Maintenir, faire évoluer et documenter les applications et scripts existants développés en Python. Améliorer la robustesse et la qualité des flux de données. Superviser et sécuriser les futurs agents d'intelligence artificielle. Garantir la fiabilité des traitements et des résultats mis à disposition des utilisateurs. Data & Intelligence Artificielle Piloter les initiatives Data & IA à travers un backlog priorisé. Identifier, qualifier et structurer les cas d'usage IA, générative ou analytique. Définir les principes de gouvernance des futurs agents IA. Élaborer une feuille de route et prioriser les demandes afin d'assurer une capacité de réalisation cohérente.

Définir et piloter la roadmap Analytique & IA en lien avec les équipes métier et IT. Être l'interlocuteur quotidien des métiers sur leurs problématiques data. Faciliter l'adoption et accompagner l'usage des solutions analytiques. Encadrer une équipe de data translators et data analysts. Piloter le budget CAPEX / OPEX analytique du pôle. Cadrer les besoins, construire le backlog produit, animer les rituels agile et faire le lien métiers / IT. Compétences indispensables Bonne compréhension de la valeur et des contraintes des différentes solutions data (reporting, algorithmes, agentique). Expérience dans un ou plusieurs métiers de la donnée (Data Analyst, Data Scientist, Analytics Engineer, AI Engineer…). Solide expertise en Data Product Management : conception de solutions data, cadrage des besoins, roadmap produit, animation agile, animation de communauté data. Excellente communication écrite et orale en français, capacité à embarquer et aligner des stakeholders métier et techniques, du dirigeant à l'opérationnel. Atouts Connaissance des fonctions financières (contrôle de gestion, contrôle interne, comptabilité, trésorerie). Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles, recette, modélisation d'objets métier (MDD), conception d'expositions data (API, modèles BDD), pilotage de la qualité des données. SQL avancé, manipulation de données, consommation de web services, dataviz. Expérience secteur retail / grande distribution.

Nous recherchons un(e) Technicien(ne) Mobilité Industrielle pour assurer le support et l'administration des solutions de mobilité sur des sites industriels. Vos missions : Installer, configurer et préparer les terminaux mobiles Zebra (TC, MC, ET, scanners industriels, tablettes durcies). Administrer les équipements via Workspace ONE UEM (support N1/N2). Assurer le support utilisateur et le traitement des incidents liés à la mobilité industrielle. Gérer les tickets dans ServiceNow ou outil équivalent. Diagnostiquer les incidents et appliquer les correctifs nécessaires. Assurer le suivi du parc matériel et des stocks. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des outils mobiles. Participer aux tests et validations des nouvelles versions Android/iOS.

Le client digitalise son processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement ses fournisseurs. Périmètre fonctionnel (IA) : Déploiement de 3 agents intelligents : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA/marge) et contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et alertes. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres et mandats. Intégration : Connexion obligatoire à l'écosystème Data Carrefour (Darwin, CPO, Apoline). Roadmap : S1 2027 : Socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet des agents IA. Must Have ● Expertise en Machine Learning & Optimisation : Solide expérience dans la création de modèles prédictifs et d'algorithmes d'optimisation de la performance (idéalement en pricing ou promotion) ● Data Modeling : Capacité à structurer des modèles de données pour alimenter des agents IA (input agents, référentiels produits) ● Maîtrise de l'IA Générative et du NLP : Capacité à concevoir des workflows agentiques pour l'analyse de messages, la génération de réponses et l'interaction automatisée avec des tiers Nice to have ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d’apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d’analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d’observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run ● Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code ● Assurer la maintenance et l’évolution des applications et modèles existants ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum Exploitation de BigQuery et Looker Studio pour la visualisation data ● Connectivité étendue : Capacité à développer des connecteurs robustes avec l'écosystème interne/externe

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un(e) Data Analyst confirmé(e) pour contribuer au développement de la connaissance client et à l'amélioration continue des solutions Data. L'équipe a pour mission de collecter, organiser, transformer et valoriser les données afin de fournir aux métiers des informations fiables et exploitables, au service de la stratégie Data de l'entreprise. Missions Participer à l'enrichissement et à la fiabilisation des données clients. Développer la connaissance client et les analyses associées (segmentation, comportements, valeur client, parcours). Contribuer à des travaux de Data Analytics sur des populations B2B, Professionnels et structures de l'Économie Sociale et Solidaire. Identifier et traiter les sujets de dette technique sur le périmètre Data. Optimiser les flux de données et participer à la résolution des incidents et anomalies. Produire des analyses et recommandations à destination des équipes métiers. Mettre à jour et maintenir la documentation fonctionnelle et technique. Travailler dans un environnement Agile/Scrum en collaboration avec les équipes Data, Métiers et IT. Assurer le suivi des travaux via Jira et Confluence. Environnement technique SQL (expert) Jira Confluence BigQuery GCP DBT Méthodologie Agile / Scrum

Mission de l’équipe : Au sein de l’équipe Capital Reporting, la mission s’inscrit dans le cadre de la finalisation du dispositif de reporting réglementaire lié à la Fundamental Review of the Trading Book (FRTB). L’équipe est responsable de la production, de l’analyse et de la restitution des exigences en fonds propres associées au risque de marché, ainsi que du suivi de la conformité réglementaire et de la préparation des livrables destinés aux autorités de supervision. L’objectif est de finaliser l’implémentation du cadre de reporting réglementaire FRTB, de renforcer le dispositif de contrôle et de contribuer à la préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. Finalisation du cadre de reporting réglementaire FRTB L’équipe est responsable de l’implémentation des exigences réglementaires FRTB au sein du dispositif de reporting. Les principales activités couvrent : Analyse des templates COREP et des spécifications réglementaires afin de garantir leur intégration dans le système de reporting. Identification des besoins en données et analyse de leur disponibilité au sein des systèmes risques. Rédaction des spécifications fonctionnelles relatives aux évolutions nécessaires sur les systèmes amont. Suivi des développements réalisés par les équipes contributrices et coordination des parties prenantes. Contribution à la mise en place des fichiers d’intégration et à la définition des règles de mapping. Validation de la chaîne complète de traitement des données, depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires finaux. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality L’équipe est responsable de l’amélioration continue du cadre de contrôle associé aux reportings réglementaires FRTB. Les travaux portent notamment sur : L’optimisation du plan de contrôle existant. La définition et la mise en place de nouveaux points de contrôle. La définition des indicateurs clés de risque (KRI) et des seuils associés. La construction de fichiers de contrôle et de certification des données reportées. Le suivi de la qualité des données issues des systèmes fournisseurs. L’amélioration du dispositif de monitoring et de gouvernance de la qualité des données. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire L’équipe participe activement aux dispositifs de gouvernance et aux exercices de contrôle interne. Les principales responsabilités incluent : La préparation des éléments documentaires attendus dans le cadre des audits internes et réglementaires. La contribution à la formalisation des réponses aux recommandations émises par les fonctions de contrôle. La participation aux réunions de suivi et aux instances de gouvernance du programme FRTB. La rédaction et la mise à jour de la documentation projet et réglementaire. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les trois volets suivants : Finalisation du reporting réglementaire FRTB. Renforcement du dispositif de contrôle et de Data Quality. Contribution aux travaux d’audit et de gouvernance réglementaire. En termes de responsabilités principales attendues, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Analyser les exigences réglementaires FRTB et les templates COREP. Définir les besoins en données et rédiger les spécifications fonctionnelles. Assurer le suivi des développements et coordonner les différentes parties prenantes. Mettre en place et renforcer les contrôles associés aux reportings réglementaires. Définir les KRI et les indicateurs de suivi de la qualité des données. Réaliser les tests unitaires, d’intégration et de régression. Contrôler et valider les flux de données depuis les systèmes sources jusqu’aux reportings réglementaires. Contribuer à la préparation des livrables attendus dans le cadre des audits et inspections réglementaires. Organiser les réunions de suivi et rédiger les comptes rendus associés. Secteur d’activité : Banque d’investissement