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Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Dans le cadre d'un projet de transformation Data à dimension internationale, nous recherchons un Senior Data Engineer GCP / Looker (H/F) pour une mission freelance de 6 mois renouvelable, basée à Paris. Le consultant interviendra sur des problématiques de centralisation, de transformation et de valorisation des données, avec un enjeu majeur autour de la définition, de la modélisation et de la restitution des indicateurs de performance (KPIs) métiers. Nous recherchons un profil disposant d'une double compétence : une solide expertise technique sur GCP, BigQuery et Looker, mais également une excellente capacité à comprendre les enjeux business, à échanger directement avec les équipes métiers et à traduire leurs besoins en modèles de données et indicateurs pertinents. Missions principales Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers concernant les indicateurs de performance (KPIs). Traduire les besoins business en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables. Concevoir et modéliser les données dans BigQuery pour répondre aux besoins analytiques. Développer et maintenir les modèles sémantiques dans Looker, notamment avec LookML. Définir et structurer les dimensions, mesures et KPIs afin de garantir leur cohérence et leur fiabilité. Concevoir et optimiser les requêtes SQL et les traitements de données dans BigQuery. Participer à la conception et à l'industrialisation des pipelines de données sur GCP. Développer et optimiser les dashboards et outils de reporting dans Looker. Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données mises à disposition des utilisateurs. Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics et les interlocuteurs métiers. Être force de proposition sur les choix techniques, l'architecture et les bonnes pratiques de modélisation.

ContexteAvec la livraison récente de la toute nouvelle Data Factory, qui consiste en un datawarehouse transversal à l'entreprise ainsi qu'une multitude de services et clients associés, en production ou en devenir. MissionsRéférence sur tous les choix technologiques et architecturaux de la plateforme Analyse des besoins, définition de la solution technique et validation des nouveaux cas d'usage à l'implémentation sur la plateforme Identification et analyse des gaps entre les besoins des cas d'usage et les fonctionnalités de la plateforme datafactory mutualisée Coordination avec les différents référents IT (projet et prod), métier (CDO et end users), établissement des priorités IT et des trajectoires nécessaires Contribution à la mise à jour des documents techniques (cartographies, document d'architecture, principes d'éligibilité et d'utilisation de la plateforme, etc.)

Sculpte le socle Lakehouse de référence et structure l'architecture data au service de l'IADans le cadre de la modernisation globale de sa plateforme data et de la montée en puissance de ses initiatives d'intelligence artificielle, un grand compte recherche un(e) Data Architect. Ton rôle sera hautement stratégique et fondateur : tu concevras l'architecture data cible, garantiras l'urbanisation des flux et structureras les modèles de données pour permettre aux projets d'analyse décisionnelle (BI) et d'IA générative/prédictive de passer à l'échelle avec un niveau optimal de performance et de gouvernance. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une direction de l'architecture et de la gouvernance des données de premier plan. En interface directe avec les Chief Data Officers, les architectes d'entreprise, les équipes de Data Engineering et les data scientists, tu interviendras sur un écosystème hybride et multi-cloud. C'est le cadre idéal pour exercer ta vision globale de la donnée, piloter des migrations complexes vers des architectures Lakehouse et façonner les standards de modélisation et de catalogage sur des volumes massifs. Tes missions clésConception d'Architecture Cible & Modélisation (Mode BUILD & CADRAGE) : Concevoir et formaliser l'architecture data cible en environnement Cloud (Data Warehouse moderne, architectures Lakehouse). Définir et faire appliquer les méthodologies de modélisation avancées adaptées aux usages analytiques et opérationnels (modélisation dimensionnelle en étoile/flocon, Data Vault). Cadrer et superviser les trajectoires de migration Cloud des actifs de données historiques vers les nouvelles plateformes analytiques (Databricks, Snowflake, BigQuery). Définir les patterns d'intégration et d'alimentation dédiés aux cas d'usage IA : mise en place de Feature Stores, structuration des pipelines pour architectures RAG et traçabilité des jeux de données d'entraînement. Gouvernance, Standards & Accompagnement (Mode CONSEIL) : Définir les standards de sécurité, de qualité, de lignage (data lineage) et de gouvernance des données à l'aide d'outils de catalogage de référence (Microsoft Purview, Collibra). Réaliser les analyses d'arbitrage technique (compromis performance / coût / sécurité / souveraineté) et rédiger les Dossiers d'Architecture Technique (DAT). Présenter et défendre les choix technologiques lors des comités d'architecture du groupe. Accompagner et guider les Tech Leads et ingénieurs Data Engineering dans l'implémentation opérationnelle des modèles et des pipelines. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, architecture des systèmes d'information ou Data Engineering. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 5 à 8 ans en ingénierie et architecture de données, intégrant le pilotage d'architectures Cloud d'envergure. Expertise Architecture Data Impérative : Maîtrise approfondie des concepts de Data Lakehouse, Data Warehouse moderne et des moteurs de traitement distribué (Spark, Databricks). Parfaite maîtrise des approches de modélisation de données complexes (Data Vault 2.0, modélisation dimensionnelle Kimball/Inmon) et requêtage avancé en SQL. Pratique confirmée d'un entrepôt Cloud leader (Snowflake, Google BigQuery, Azure Synapse). Culture Cloud, IA & Gouvernance : Solide maîtrise des environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP). Bonne compréhension des besoins spécifiques de l'IA (feature stores, pipelines d'ingestion RAG, contraintes de fraîcheur et volumétrie). Connaissance des outils de catalogage et de gouvernance des données (Purview, Collibra). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsHauteur de Vue et Esprit de Synthèse : Aptitude à conceptualiser des architectures complexes tout en gardant une vision pragmatique des contraintes de mise en œuvre. Sens de la Pédagogie et Leadership Technique : Capacité naturelle à convaincre les comités décisionnels et à fédérer les équipes de delivery data engineering autour des bonnes pratiques. Rigueur et Culture de l'Excellence : Exigence forte sur la qualité, la traçabilité et la conformité des architectures déployées. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Localisation : Suresnes (92) Environnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle Expertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP Secteur : environnement scientifique et réglementé Qui sommes-nous ? ISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle. Nous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle. Votre mission Intégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions. Votre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative. À l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud. Votre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation. Vos principales responsabilités 1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics Recueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données. Développer des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt. Structurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs. Challenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier. 2. Garantir la qualité et la fiabilité des données Mettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données. Définir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données. Documenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements. Contribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées. 3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA Structurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative. Contribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM). Participer à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données. Collaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes. 4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques Développer et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform. Utiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests. Contribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production. Appliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions. 5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption Assurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables. Vulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées. Prioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Envie d'un nouveau challenge ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Ingénieur Data / Décisionnel GCP – Python & Power BI (H/F) pour intervenir chez un client du secteur bancaire. 💼 Votre missionVous intégrerez une équipe Data au sein de la DSI d'un acteur du secteur de l'assurance, dans le cadre de projets d'évolution du système décisionnel. Vous interviendrez sur l'analyse des besoins métiers, la conception des solutions Data, les développements et le maintien en conditions opérationnelles des traitements existants. Votre rôle sera de proposer des solutions fiables, performantes et adaptées aux enjeux métiers, en assurant le lien entre les équipes fonctionnelles et techniques. Vos principales missions : Analyser les besoins fonctionnels et étudier les expressions de besoins métiers. Réaliser les études d'impact, évaluer les solutions envisageables et contribuer à leur chiffrage. Identifier les données sources et définir les spécifications fonctionnelles et techniques. Concevoir et faire évoluer les architectures décisionnelles sur Google Cloud Platform (GCP) : modélisation des Data Warehouses et des couches d'exposition et de partage des données. Développer et faire évoluer les traitements Data en Python, ainsi que les jobs et services associés. Participer aux développements et à l'évolution des solutions de reporting sous Power BI. Préparer les stratégies de tests, rédiger ou valider les cas de tests et réaliser les tests technico-fonctionnels. Assurer les recettes techniques et contribuer à la validation des solutions avec les équipes métiers. Rédiger la documentation technique et les documents nécessaires aux déploiements. Assurer le suivi des traitements en production, analyser les incidents et mettre en œuvre les correctifs nécessaires. Veiller au respect des bonnes pratiques de développement, de conception et d'architecture.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l'industrialisation de pipelines data et au développement d'agents IA. Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l'entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l'accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants : Finance et paiements ; Industrie et opérations ; Commerce ; Logistique ; Support IT ; Gestion des incidents. La mission se situe à l'intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l'Agentic AI. Objectifs de la missionLe consultant contribuera à : transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ; concevoir et développer des pipelines de données robustes ; industrialiser les flux et les plateformes data jusqu'à leur mise en production ; développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ; rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ; garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ; accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production. Principales responsabilitésLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ; concevoir l'architecture des pipelines et des flux de données ; développer, maintenir et optimiser les pipelines data ; travailler sur des environnements Snowflake et dbt ; préparer les données nécessaires à l'alimentation de modèles, d'agents et d'interfaces IA ; participer à la conception d'agents capables d'interagir avec les données et les systèmes de l'entreprise ; mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation, de déploiement et de supervision ; contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ; collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ; documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs. Environnement techniqueCompétences indispensablesData Engineering ; Snowflake ; dbt ; conception et développement de pipelines data ; industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ; compréhension des architectures Data et IA ; expérience concrète sur des projets d'IA générative ou d'Agentic AI. Compétences complémentaires appréciéesPython et SQL ; AWS ; Airflow ou outils d'orchestration similaires ; APIs et intégration de systèmes ; architectures cloud ; RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ; observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ; sécurité et gouvernance des données. Compétences / Qualités indispensables : date engineering, python, aws, ia agentique

Bonjour RECHERCHE – DATA OPS / DATA PLATFORM ENGINEER SENIOR Je recherche un Data Ops / Data Platform Engineer Senior pour rejoindre une équipe Data Platform / Data Fabric et intervenir sur des sujets de RUN, fiabilité, industrialisation, gouvernance et évolution d'une plateforme Data. Le consultant aura un rôle clé dans la fiabilisation de la plateforme, la mise en place de services Data industrialisés et l'accompagnement des équipes dans l'adoption des standards de gouvernance et des bonnes pratiques. 🔹 Expérience : Senior / confirmée en Data Platform & Data Ops 🔹 Environnement : Cloud AWS / Lakehouse 🔹 Mission : RUN, Data Platform, Data Engineering & Gouvernance 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ Architecture & Cloud : • Architecture Lakehouse • AWS • EKS • Terraform • Apache Iceberg • CI/CD et industrialisation des déploiements Data Platform & Gouvernance : • AWS Data Catalog • AWS Lake Formation • Data Products • Data Contracts • Data Quality • Catalogage, découvrabilité et documentation des données • Gestion des habilitations et des contrôles d'accès Data & Ingestion : • MSK • DataStream • SQS • Airflow • Starburst Développement : • Python • Bonnes pratiques de développement / Software Craftsmanship • Automatisation et industrialisation des traitements Data RUN & Observabilité : • Mise en place et suivi des SLA / SLO • Monitoring, alerting et observabilité Data • Datadog • Investigation et résolution des incidents de production • Mise en place de dashboards et indicateurs de fiabilité • Runbooks et procédures d'exploitation • Amélioration continue de la plateforme Missions principales : • Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la Data Platform • Investiguer et résoudre les incidents de production • Industrialiser les déploiements via Terraform / CI/CD • Participer à la mise à disposition d'environnements self-service pour les équipes Data • Accompagner les migrations vers des architectures Lakehouse • Développer les services d'exposition et de consommation des données • Contribuer à la standardisation et à l'industrialisation des Data Products • Participer à la définition et à l'implémentation des Data Contracts • Améliorer le monitoring, l'alerting et l'observabilité • Contribuer à l'optimisation des coûts d'exploitation (FinOps) • Accompagner les équipes Data dans l'adoption des standards de gouvernance Compétences clés recherchées : Obligatoires : AWS • Terraform • Data Catalog • Observabilité Data • Starburst Très appréciées : Data Product Management • Data Contract • Data Quality • Lakehouse • Iceberg • EKS • Airflow Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

🔎 Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation Data et de migration d'un Data Warehouse historique vers Google Cloud Platform (GCP), nous recherchons un Data Engineer senior pour accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de Data Products à destination de différents domaines métiers : Achats, RH, Finance, Opérations, etc. Vous intégrerez une équipe Data agile et contribuerez à la modernisation de la plateforme Data, à la migration des flux existants et à la mise en place de solutions performantes, fiables et industrialisées. 🛠️ Vos principales missions ✅ Concevoir, développer et maintenir les flux de données entre différents systèmes. ✅ Participer à la migration des flux existants vers GCP. ✅ Construire et optimiser les modèles de données sous BigQuery. ✅ Mettre en œuvre des contrôles qualité et renforcer la fiabilité des données. ✅ Automatiser les déploiements et industrialiser les traitements Data. ✅ Contribuer à l'architecture Data en collaboration avec les Data Architects. ✅ Participer aux enjeux de Data Governance, Master Data Management (MDM) et de référentiels de données. ✅ Collaborer avec les Data Stewards et les Data Scientists pour garantir la qualité, la sécurité et l'exploitation des données.

MISSIONS PRINCIPALES Recueil & Formalisation des Besoins Animer des ateliers avec les utilisateurs métier opérationnels pour comprendre les besoins décisionnels Traduire des besoins fonctionnels en spécifications BIg Prioriser avec les équipes produit et challenger les demandes quand le besoin est mal défini Analyse & Modélisation de Données Analyser les sources de données disponibles (DWH, Datamart, GCP/BigQuery) Concevoir les modèles de données pour les besoins BI : modèles en étoile, tables de faits et de dimensions, gestion des slowly changing dimensions, tables de dates Préparer et transformer les données via Power Query/M Développement Power BI Développer des rapports et tableaux de bord Power BI avancés : visuels, interactions, navigation, filtres Écrire du DAX avancé : mesures, time intelligence (YTD, comparaisons N-1), CALCULATE avec contextes imbriqués, variables Optimiser les performances des modèles (réduction du volume, mesures optimisées, mode import vs DirectQuery) Publier et gérer dans Power BI Service : workspaces, datasets partagés, Row-Level Security (RLS), gestion des capacités, planification des actualisations Tests, Documentation & Accompagnement Conduire les tests technico-fonctionnels et valider les rapports avec les utilisateurs métier Documenter les réalisations : modèles de données, logique DAX, sources, définitions métier Accompagner et former les utilisateurs dans l'adoption des nouvelles solutions Être force de proposition sur les bonnes pratiques Data et BI de l'équipe Contribution à la Migration GCP Connecter Power BI à BigQuery et adapter les modèles aux spécificités de l'architecture columnar Contribuer à l'intégration des nouvelles sources GCP dans les solutions décisionnelles existantes Participer aux démarches de gouvernance de la donnée (qualité, catalogage, traçabilité, documentation)

Rejoignez une grande entreprise du secteur de la mobilité et des services de fidélisation pour piloter techniquement une équipe agile dédiée à l'intelligence métier et à la donnée. Dans un contexte de transformation cloud, vous contribuerez à la migration progressive d'une infrastructure traditionnelle BI et Big Data vers la plateforme GCP, tout en assurant la qualité, les bonnes pratiques et le succès des projets critiques. Vous intégrerez une équipe de 6 personnes au sein du pôle BI et rejoindrez un environnement techniquement riche, où les architectures héritées coexistent avec des stacks modernes (Spark, Java, GCP). Votre mission combinera expertise technique poussée, participation aux décisions architecturales, mentorat d'équipe et garantie de la qualité des solutions livrées. Responsabilités : - Piloter techniquement l'équipe agile dédiée aux projets BI et données, en tant que point focal architectural et technique - Participer activement aux décisions d'architecture système et données dans le cadre de la migration vers GCP - Concevoir et valider les solutions techniques, en garantissant les bonnes pratiques de développement et d'infrastructure - Mentorer les membres de l'équipe sur les technologies Big Data (Spark, Java), les patterns cloud (GCP) et les standards de qualité - Assurer la qualité des livrables techniques et la conformité aux standards de sécurité et performance - Collaborer avec les équipes transversales (DevOps, Data Engineering, BI) pour intégrer les outils et processus (CI/CD, monitoring, tests) - Supporter la transition progressive des workloads depuis les systèmes traditionnels vers GCP, en planifiant et validant les migrations - Contribuer à l'amélioration continue des processus et de la stack technique Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

Rejoignez une grande organisation du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Engineer pour contribuer à la modernisation de son écosystème data et digital. Vous intègrerez une équipe pluridisciplinaire au sein d'une usine digitale bancaire, chargée de concevoir et développer les services digitaux financiers innovants pour une expérience client fluide, personnalisée et intégrée. Vous serez responsable de la mise en œuvre et de la maintenance des flux de données complexes entre une plateforme CRM multicloud (Marketing Cloud et Financial Cloud) et la plateforme Data d'entreprise (datamesh). Votre mission s'inscrit dans un projet d'alimentation et d'orchestration de données à grande échelle, combinant ingestion, transformation métier et automatisation des pipelines. Vos principales responsabilités porteront sur trois axes : - Concevoir et développer des connecteurs API robustes pour l'extraction de données depuis des environnements CRM complexes, en garantissant la fiabilité, la performance et la monitoring des flux en continu - Concevoir et implémenter des transformations ETL (nettoyage, normalisation, enrichissement) pour structurer des données métier hétérogènes destinées aux équipes d'analyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh - Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des données afin d'assurer une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale, marketing et financière - Produire une documentation technique complète : mapping des objets source-cible, architectural decisions, runbooks de maintenance et guides de troubleshooting - Concevoir des tableaux de bord de suivi des flux incluant alerting, logging et audit trail pour garantir la transparence et la traçabilité des données en transit - Collaborer étroitement avec les équipes de données, d'analyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spécifications et valider les livrables L'environnement technique s'articule autour de Google Cloud Platform (BigQuery comme entrepôt de données, Pub/Sub pour la gestion événementielle), Data Cloud pour la gouvernance et l'orchestration, avec une méthodologie Agile/Scrum. Le contexte métier est celui d'une banque numérique intégrée à un écosystème retail complexe, où la qualité, la latence et la fiabilité des données sont critiques pour la performance commerciale et l'expérience client. Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

À propos de la mission Vous rejoignez une équipe Platform de 7 personnes, dans un environnement anglophone. Vous y prenez le lead technique de chantiers de transformation sur une plateforme SaaS IoT exploitée en production 24/7 pour des clients internationaux. La plateforme repose sur deux socles cloud hétérogènes : Azure et un cloud souverain. Missions principales Piloter la bascule « as code » des environnements de production et hors production sur les deux socles cloud. Conduire la convergence vers PostgreSQL, avec une sortie complète d'Oracle. Fiabiliser le messaging et les socles de données. Mettre en place l'observabilité de la plateforme : SLI/SLO, tableaux de bord, alerting. Industrialiser les chaînes CI/CD et garantir l'iso entre la production et la préproduction. Réduire le coût global de la plateforme dans une démarche FinOps. Mener des chantiers de sécurité proactive : durcissement, gestion des secrets et certificats, veille vulnérabilités/EOL, remédiation de pentests. Rédiger le backlog technique, puis construire et tenir la roadmap plateforme. Assurer l'exploitation de la plateforme et le traitement des incidents selon les niveaux de service définis. Livrables attendus Un socle d'observabilité : SLI/SLO, tableaux de bord et alertes. Une CI/CD industrialisée. Des environnements iso entre la production et la préproduction. Le backlog technique et la roadmap plateforme. Compétences techniques Infrastructure as Code — Expert — Impératif Kubernetes (exploitation) — Expert — Impératif Messaging & observabilité (RabbitMQ, OpenTelemetry, Datadog) — Expert — Impératif PostgreSQL / TimescaleDB — Confirmé — Impératif FinOps cloud — Confirmé — Important Connaissances linguistiques Français courant (impératif) Anglais courant (impératif) Profil recherché Vous êtes ingénieur ou titulaire d'un Bac+5 en informatique. Vous avez une expérience de l'exploitation de plateformes SaaS multi-clients en production, avec des engagements de service. Vous avez déjà mené une transformation IaC complète sur un parc existant. Vous êtes un lead technique : vous portez un sujet de bout en bout et vous embarquez l'équipe sans lien hiérarchique. Vous avez une culture SRE : approche par le risque et la mesure, réduction du travail manuel, automatisation systématique. Vous savez défendre une position technique argumentée face à l'architecture, à l'infogérant et au management. Vous êtes sensible aux coûts et savez arbitrer entre la solution idéale et la solution soutenable. Une expérience d'un cloud souverain ou d'un socle privé au catalogue de services restreint est un plus.

ContexteLe présent appel d'offre a pour objet la sélection d'un Data OPS/Data platform Engineer Senior afin d'accompagner le pôle Data Fabric d'une grande entreprise du secteur ferroviaire. MissionsRUN et fiabilité de la plateforme Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la Data Platform. Investiguer et résoudre les incidents de production. Améliorer l'observabilité, le monitoring et l'alerting. Participer à l'amélioration continue de l'exploitation. Construction et évolution du socle Data Développer et maintenir les services de la plateforme. Participer à la mise à disposition d'environnements self-service pour les équipes Data. Industrialiser les déploiements via Infrastructure as Code et CI/CD. Contribuer à l'amélioration de l'expérience développeur. Modernisation et migration Participer à la migration du patrimoine historique vers les nouvelles architectures Lakehouse. Accompagner la transition des usages existants. Optimiser les coûts d'exploitation des solutions Data. Services Data et consommation Développer les services d'exposition et de consommation des données. Contribuer aux sujets de gouvernance, catalogage et partage de données. Participer à l'ouverture multi-client des services Data. Gouvernance et services Data Platform Contribuer à la standardisation et à l'industrialisation des Data Products afin de garantir leur réutilisabilité, leur qualité et leur maintenabilité. Participer à la définition, à l'implémentation et au suivi des Data Contracts entre producteurs et consommateurs de données. Mettre à disposition et faire évoluer les services de la plateforme liés au catalogage, à la découvrabilité et à la documentation des données. Implémenter et automatiser les mécanismes d'habilitation et de contrôle des accès afin de garantir la sécurité et la conformité des usages. Accompagner les équipes Data dans l'adoption des standards de gouvernance et des bonnes pratiques de publication des Data Products.