Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte Dans un environnement financier exigeant, CFM souhaite moderniser et fiabiliser son système de gestion des prix de marché (equities, futures, bonds, IRS…). Le système actuel, basé sur des infrastructures legacy, manque de visibilité, de performance et de robustesse, rendant les opérations complexes et peu fiables pour les équipes support et data. Objectif de la mission Concevoir et développer une plateforme centralisée de gestion et de visualisation des prix , permettant de suivre l’ensemble du cycle de vie des données et d’améliorer les opérations quotidiennes. Missions principales Concevoir une architecture cible scalable et robuste Développer une API Python exposant les données de prix et leur cycle de traitement Implémenter des services backend pour : suivi des statuts des prix gestion des événements et anomalies opérations en masse (validation, rejet, reprocessing) Mettre en place des interfaces utilisateurs : dashboard opérateur interface d’administration visualisation des workflows et historiques Améliorer la traçabilité des données (origine, transformation, blocages) Optimiser les performances et la gestion des volumes Documenter les solutions et accompagner les équipes

📍 Infos pratiques 📍 Localisation : Paris (2 jours TT) 📅 Démarrage : ASAP 📆 Visibilité : mission longue (jusqu’à fin 2026) Dans le cadre d’un programme de transformation Data B2B , nous recherchons un profil orienté architecture et modélisation métier , capable d’intervenir en amont des développements pour structurer un modèle data cible robuste. 👉 ⚠️ Important : ce n’est PAS un poste de Data Engineer 👉 Le besoin est centré sur la conception, l’abstraction et la structuration de la donnée 🎯 Ce que le client attend réellement ✔ Construire une vision 360 des données B2B ✔ Définir les objets métiers clés (Client, Contrat, Parc, Facture, Usage…) ✔ Concevoir le modèle de données cible (Core Model) ✔ Définir les règles de gestion (RCU / unicité client / hiérarchies) ✔ Analyser les sources legacy et faire le lien avec la cible ✔ Structurer un dictionnaire de données (Business Glossary) ✔ Travailler en lien direct avec les équipes métier 👉 Positionnement attendu : Architecte Data fonctionnel / Data Modeler senior 🧠 Responsabilités Modélisation des données (logique & métier) Définition des règles de gestion (vision client / référentiels) Analyse des écarts entre SI existant et cible Contribution à la gouvernance (catalogue, qualité de données) Support aux équipes Data & métiers Pourquoi c’est intéressant ? ✔ Projet stratégique (transformation data complète) ✔ Forte dimension architecture & conception ✔ Impact direct sur la structuration des données du groupe

Nous recherchons un(e) Product Owner confirmé(e) responsable de l'optimisation de la valeur du produit afin de satisfaire les clients et capable de porter la vision produit au sein de l'organisation. Vous aurez la charge de : • Définir et communiquer la vision du produit • Alimenter, partager et prioriser le backlog avec l'équipe • Définir la roadmap stratégique du produit • Défendre le produit auprès des instances de direction • Être le point de convergence de l'ensemble des contributeurs du produit Référence de l'offre : k170vt48pi

Objectif de la mission Structurer, déployer et faire adopter la gouvernance data au niveau opérationnel, en mettant en place une communauté de Data Stewards et en rapprochant les équipes data des métiers. 🧩 Ce que vous allez faire concrètement Vous intervenez dans un rôle transverse , orienté cadre, adoption et animation , et non comme Data Steward opérationnel. 🔹 Structuration de la gouvernance Définir et déployer le modèle de Data Stewardship (rôles, responsabilités, rituels) Clarifier les interactions entre Data Owners, Data Stewards, équipes data et techniques 🔹 Animation & adoption Créer et animer une communauté de Data Stewards Accompagner la conduite du changement Développer l’usage des outils de gouvernance (catalogue, documentation…) 🔹 Onboarding & outils Construire les kits, standards et supports pour les Data Stewards Accélérer la documentation des assets data 🔹 Alignement métier & data Organiser des ateliers avec les équipes métiers Identifier les irritants et besoins Structurer et prioriser un backlog transverse 🔹 Intégration dans les projets Intégrer la gouvernance dès les phases de cadrage (“governance by design”) Étendre la couverture du data catalog (y compris sur des sujets IA) ⚙️ En résumé C’est une mission de pilotage et d’animation de la gouvernance data , avec un fort enjeu d’ adoption, de structuration et d’impact métier , dans un environnement déjà outillé.

Objectif de la mission Une opération de rapprochement entre deux acteurs du secteur financier a conduit à la mise en place d’un programme d’intégration. Ce programme couvre plusieurs dimensions – juridique, opérationnelle, informatique et réglementaire – avec pour objectif de consolider les plateformes, d’harmoniser les architectures de données et d’assurer la continuité de service aux clients. L’entité issue de ce rapprochement doit mener une transition, impliquant le maintien des systèmes existants des deux organisations tout en migrant progressivement vers des architectures cibles. Durant cette phase transitoire, la maîtrise de l’intégrité, de la qualité, de la traçabilité et de la gouvernance des flux de données constitue un enjeu central. Dans ce contexte, les travaux portent notamment sur l’intégration des flux de données des deux entités, incluant les données de référence, les données calculées et les jeux de données de reporting, sur des solutions à la fois transitoires et cibles. Un axe structurant du programme concerne les capacités nécessaires à cette intégration des données. Prestations demandées Le consultant sélectionné sera intégré à l’équipe Data Office et jouera un rôle clé au sein du stream Data Migration. La mission couvre les domaines suivants : 2.1 Collecte des cas d’usage – besoins en données La mission consiste à collecter, formaliser et documenter les besoins métiers en données sur les trois couches de solution de la fusion : Solutions cibles : besoins en données pour la future plateforme consolidée Solutions transitoires : flux de données intermédiaires et passerelles entre systèmes Maintien des systèmes legacy : besoins en données nécessaires à la continuité d’exploitation des systèmes existants pendant la période de migration Cela implique l’animation d’ateliers structurés avec les parties prenantes métiers et IT, l’analyse des écarts entre l’existant et la cible, ainsi que la production de documents formels d’expression de besoin. 2.2 Conception de la traçabilité des données (Data Lineage) Concevoir et maintenir une traçabilité bout en bout des données couvrant : Les flux de données depuis les sources jusqu’aux usages sur l’ensemble des couches de solution L’identification des règles de transformation, des logiques de calcul et des dépendances de données La cartographie des flux de données des systèmes vers les reportings cibles Une documentation conforme aux standards du Data Office (dictionnaire de données, modèle d’information d’entreprise) 2.3 Feuille de route de livraison des données Définir et maintenir une feuille de route de livraison des données garantissant la mise en production de tous les cas d’usage aux dates prévues. Cela inclut : L’ordonnancement des livraisons de données en cohérence avec les jalons du programme L’identification du chemin critique, des dépendances et des conditions de disponibilité des données La coordination avec les équipes IT et métiers pour assurer la faisabilité des délais Le signalement des risques et la proposition de plans de mitigation lorsque les délais sont menacés 2.4 Participation aux ateliers de conception de solution Participer activement aux ateliers de conception technique et fonctionnelle avec les équipes IT et métiers, en apportant : Une vision data sur les choix d’architecture et d’intégration Des contributions sur les contraintes de qualité de données et les exigences de gouvernance La validation des solutions proposées au regard des besoins data et des obligations réglementaires 2.5 Gestion et suivi du backlog Maintenir un backlog structuré des sujets data ouverts, en assurant le suivi : Des points ouverts, décisions et actions issus des ateliers et instances de gouvernance Du statut des remédiations en cours et des escalades De l’avancement des livraisons par rapport aux engagements De la production et du suivi des KPI mesurant la progression du déploiement de la gouvernance 2.6 Ownership des cas d’usage et point de référence Être le point de référence principal pour tous les cas d’usage de son périmètre, notamment : La responsabilité complète de la documentation et du cycle de vie des cas d’usage Le rôle de point de contact pour les questions métiers et IT sur les cas d’usage attribués La gestion proactive des analyses au niveau des cas d’usage, avec remontée des sujets et proposition de compléments 2.7 Mise en œuvre de la gouvernance et de la qualité des données Veiller à la mise en œuvre effective des principes de gouvernance et de qualité des données définis par le Data Office sur l’ensemble des flux de données attribués, notamment : L’application des matrices RACI et des procédures de gouvernance L’intégration des contrôles qualité dans les workflows opérationnels et IT La contribution aux procédures opérationnelles et à la documentation formelle (descriptions de processus, dictionnaires de données, cadres de restitution) 2.8 Gestion des risques et escalade Identifier de manière proactive et remonter les risques et alertes, notamment : Les risques de qualité de données impactant les reportings ou les livrables clients Les risques de livraison affectant les dates de mise en production des cas d’usage La criticité métier et les échéances réglementaires La disponibilité des données et les chaînes de dépendances La capacité IT et la faisabilité de mise en œuvre Les sujets identifiés lors du suivi des remédiations nécessitant une escalade 2.9 Instances de gouvernance et de suivi Participer aux instances de gouvernance et de pilotage pertinentes, notamment : Les sessions de suivi opérationnel Les revues de qualité de données et de gouvernance Les sessions d’alignement entre IT et métiers 2.10 Documentation Produire et maintenir une documentation de haute qualité sur l’ensemble des domaines de la mission, notamment : Dictionnaires de données et glossaires métiers Descriptions de processus et procédures opérationnelles Cartographies de lineage et schémas de flux Spécifications de besoins, comptes rendus de réunion et journaux de décision Tableaux de bord KPI et rapports d’avancement Toute la documentation doit être conforme aux standards du Data Office. 2.11 Conduite du changement Contribuer aux activités de conduite du changement liées au programme de gouvernance et de qualité des données, notamment : La communication des principes et exigences de gouvernance de données aux parties prenantes métiers et IT Le soutien à l’adoption de nouveaux outils, procédures et standards par les équipes La contribution aux actions de formation et de sensibilisation si nécessaire La facilitation de l’alignement entre les équipes des 2 entités sur les standards et pratiques data

📍 Localisation : Île-de-France / Hybride 📅 Démarrage : Mai 2026 ⏳ Durée : Mission longue (jusqu’à fin 2026) 🚀 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d’un Security Operations Center (SOC) , nous recherchons un Log Manager / SIEM pour structurer, déployer et industrialiser la gestion des logs de sécurité. 👉 L’objectif est d’améliorer la collecte, la qualité et l’exploitation des logs afin de renforcer les capacités de détection et de réponse aux incidents. 🎯 Vos missions 🔍 Cadrage & structuration Analyser les sources de logs existantes et identifier les gaps Définir les besoins en collecte et exploitation des logs Participer à la formalisation des besoins (cadrage, documentation, RFP si nécessaire) ⚙️ Implémentation & exploitation Mettre en place et optimiser la chaîne de collecte des logs Configurer les flux : collecte, parsing, normalisation, enrichissement Assurer l’intégration des sources dans le SIEM Garantir la qualité, la cohérence et la complétude des logs Participer aux phases de tests, validation et mise en production 📊 Amélioration continue Optimiser les performances et la volumétrie des flux Assurer le maintien en condition opérationnelle de la chaîne de collecte Documenter les processus et procédures (run, troubleshooting) Accompagner les équipes SOC dans l’exploitation des logs 🛠️ Environnement technique SOC / SIEM Log management Collecte et traitement des logs (parsing, normalisation, enrichissement) Protocoles de collecte et sécurisation des flux Environnements hybrides (on-premise / cloud) Contraintes de volumétrie, performance et résilience

Dans le cadre de sa transformation data à grande échelle, DX souhaite renforcer son architecture autour d’une approche Data Mesh . L’objectif est de structurer une organisation data distribuée, orientée domaine, avec une forte gouvernance et une industrialisation des échanges de données. Définir et piloter l’architecture Data Mesh à l’échelle de l’organisation Concevoir et structurer le Data Service Layer Produire et formaliser les dossiers d’architecture (HLD / LLD) Accompagner la mise en place des data products par domaine Définir les standards d’exposition des données (API, streaming, etc.) Travailler sur les sujets de gouvernance, sécurité et qualité des données Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers Contribuer aux choix technologiques et aux bonnes pratiques

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA

Au sein de l’équipe Data-as-a-Service Customer Team , vous intervenez en tant que Data Product Manager sur des initiatives stratégiques visant à renforcer le programme Analytics du département Cybersecurity. Ce programme contribue à : améliorer la conformité aux standards de cybersécurité, accélérer la détection et la remédiation des vulnérabilités. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie produit : cadrage & discovery (études, compréhension des besoins), conception & priorisation , delivery & implémentation des solutions data.

Contexte : Dans le cadre de l’évolution et de la modernisation d’une plateforme data stratégique, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour renforcer une équipe d’experts. Vous interviendrez dans un environnement agile et collaboratif, aux côtés d’ingénieurs data confirmés, avec un encadrement produit et méthodologique, favorisant l’excellence technique et l’innovation. Mission : La mission s’inscrit dans une dynamique ambitieuse autour de plusieurs axes : Build : Conception et développement de nouvelles solutions data Run : Maintien en conditions opérationnelles et optimisation continue Migration : Accompagnement des transitions techniques et fonctionnelles Modernisation : Évolution vers des architectures data modernes Responsabilités : Développer des traitements ELT (principalement à destination d’un datawarehouse) Concevoir et maintenir des templates ELT Participer à la définition de la feuille de route technique de migration ETL vers ELT Accompagner les équipes utilisatrices des solutions data Contribuer à la documentation des solutions du périmètre Garantir le bon fonctionnement du plan de production et le respect des engagements de service Identifier et proposer des optimisations dans une logique d’amélioration continue Partager ses connaissances et être force de proposition Attendus Développer des traitements ELT xDI principalement à destination du Datawarehouse Développer et maintenir des templates xDI Participer à la définition de la feuille de route technique de la migration ETL Datastage vers ELT xDI Accompagner les développeurs Participer à la Documentation de l'ensemble des solutions Assurer le bon fonctionnement du plan de production et l'ensemble de nos produits et solutions en respectant les engagements de service Identifier / proposer des optimisations des traitements dans une démarche d'amélioration continue du plan de production Partager ses connaissances avec ses pairs et être force de proposition