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Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Lead Data Engineer pour prendre en charge et piloter le Consumer Data Hub (CDH), une plateforme unifiée de données consommateurs couvrant plus de 10 pays et des dizaines de millions de profils, permettant l'activation marketing, l'analyse avancée, les prévisions et les capacités d'IA agentique. Vous encadrerez une équipe de 4 data engineers tout en restant fortement technique — en concevant des systèmes, en planifiant les feuilles de route, et en collaborant avec des parties prenantes transverses pour traduire les besoins métier en solutions scalables. Ce poste exige de maîtriser l'équilibre entre le fait d'être un exécutant et celui d'être un leader. Vous rejoindrez une équipe autonome et exigeante, portée par une culture d'excellence technique et de respect mutuel. Si vous êtes animé par le sens de la responsabilité et que vous aimez construire des choses qui comptent à grande échelle — ce poste est fait pour vous. Responsabilités principalesLeadership technique Piloter l'architecture du projet, l'orientation technique et la vision à long terme Écrire du code de production en Python, SQL et dbt — en conservant des compétences techniques opérationnelles Garantir la cohérence technique entre les composants ; identifier et résoudre les problèmes de performance, de scalabilité et de dette technique Établir des standards de qualité des données, d'observabilité et de pratiques de monitoring Veiller à la conformité de la plateforme et au respect du RGPD Être à l'avant-garde du nouveau paradigme Data Engineering / Product Owner avec le Spec Driven Development assisté par l'IA Développer la stack d'IA agentique déjà mise en place (Cortex, Genie, LangGraph, Phoenix, etc.) Planification et livraison de projet Prendre en charge le plan de projet par trimestre : découper le travail en livrables, maximiser l'exécution en parallèle et ajuster en fonction des nouvelles informations Collecter et synthétiser les besoins auprès des partenaires techniques et non techniques ; les traduire en une feuille de route priorisée Identifier les inconnues en amont, évaluer les risques techniques et les communiquer de manière proactive Définir des métriques et des KPIs pour suivre la santé du projet et étayer les décisions par des données Leadership humain et gestion d'équipe Encadrer et accompagner 4 data engineers — développer leurs compétences, lever les blocages et déléguer efficacement Représenter l'équipe en externe : faire remonter les besoins et partager le contexte en retour Cultiver une culture de responsabilité, d'excellence et d'amélioration continue

Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs) Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud Orchestration : Airflow Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Dans le cadre d'un programme de rationalisation et d'optimisation du parc logiciel, notre client renforce son équipe Data dédiée à la métrologie des environnements de travail. L'équipe intervient notamment sur la production de tableaux de bord, rapports analytiques et indicateurs de suivi des usages, afin de mieux piloter l'adoption et l'utilisation des solutions mises à disposition des collaborateurs. Nous recherchons un Data Analyst disposant d'une bonne connaissance des environnements poste de travail / applications, capable de transformer des données issues de sources variées en analyses et indicateurs à forte valeur décisionnelle. Vos missions1. Recueil des besoins & collaboration métierParticiper aux ateliers avec les équipes métiers et techniques Recueillir et analyser les besoins en matière de reporting et de métrologie Comprendre les enjeux métier et les traduire en problématiques analytiques Rédiger les cahiers des charges des rapports et indicateurs attendus Être force de proposition sur les indicateurs permettant de mesurer les usages et l'adoption 2. Analyse & valorisation de la donnéeCollecter, exploiter et croiser des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires Identifier les tendances, usages, anomalies et axes d'optimisation Concevoir et développer des tableaux de bord décisionnels Mettre en place des indicateurs fiables et pertinents pour le pilotage des usages Travailler notamment avec des données issues de : Bases de données SQL Active Directory Azure Cloud Microsoft Graph ServiceNow Sources liées aux environnements postes de travail et applications 3. Documentation & accompagnementRédiger les dossiers d'architecture technique associés aux cas d'usage Documenter les tableaux de bord, indicateurs et règles de calcul Garantir la compréhension et la traçabilité des données utilisées Accompagner les utilisateurs dans l'interprétation des indicateurs Participer à l'amélioration continue des dashboards et des processus de reporting

Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par le développement et le traitement des données, capable de s'adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le candidat doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. Les tâches suivantes seront confiées au consultant : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipelines de données (Pyspark + shell scripting) Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Montigny le Bretonneux, un Data ngénieur H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la Data Factory, dans l'équipe « Applications et Innovations ». L'objectif principal est de concevoir, développer, maintenir et sécuriser les flux et plateformes de données métiers, principalement dans un environnement Microsoft Azure. 🔧 Missions principales Le poste couvre 6 grands axes : * Plateformes Data : mettre en œuvre, piloter et maintenir les infrastructures et plateformes de données. * Flux de données : développer et maintenir les échanges entre les différents systèmes, avec supervision et monitoring. * Modélisation & architecture : documenter, modéliser et organiser les flux de données. * Data Quality : mettre en place des contrôles et des solutions pour garantir la qualité des données. * Relation avec les métiers : travailler directement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et résoudre leurs problématiques data. * Support & projets : assurer du support de niveau 3 et participer/conduire des projets liés à la donnée. ☁️ Technologies recherchées Le cœur technique de l'annonce est clairement Azure Data Engineering : * Azure Data Factory → ETL / orchestration des pipelines * Azure Functions → traitements et automatisations * Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) → stockage des données * Azure PostgreSQL → bases de données * SQL → requêtage, transformation et exploitation des données * Outils de modélisation de données * Concepts de modélisation et d'entrepôts de données ⭐ Technologies « plus » Ce sont des atouts mais semblent moins indispensables : * Talend * Power BI * Salesforce * SAP

Dans le cadre d'un programme de transformation et de sécurisation de la donnée, nous recherchons un(e) Architecte Data / Expert Data pour accompagner la fiabilisation, la rationalisation et l'industrialisation des usages décisionnels. La mission combine pilotage de projets Data, expertise fonctionnelle et maîtrise technique, avec une forte interaction avec les équipes métiers et IT. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques Piloter les projets et coordonner les différentes équipes métiers et techniques Concevoir et faire évoluer les modèles de données décisionnels Définir les règles de gestion et garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Contribuer à la définition et à l'évolution de l'architecture Data cible Participer au développement et à l'optimisation du socle Data : ETL, SQL, Altair/SAS et Python Définir et mettre en œuvre les indicateurs de suivi Organiser et piloter les phases de tests et de recette Animer les ateliers avec les différentes parties prenantes Accompagner les utilisateurs métiers dans l'adoption des solutions Assurer le suivi des actions, risques et décisions

Consultant MOE BI / Domaine Socle Data Expérience ciblée : 3-4 ans minimum Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)

🎯 Contexte Dans le cadre d'un projet bancaire, notre client recherche un Business Analyst Senior afin d'assurer la continuité de la mission suite au départ d'un BA prévu fin septembre. L'objectif sera d'assurer rapidement la passation, puis de prendre en charge plusieurs features au sein d'un environnement Agile / PI (Program Increment). 🔎 Missions Gérer plusieurs features par PI ; Adapter les travaux en cours en collaboration avec le Product Owner ; Concevoir les travaux à prévoir pour les prochains PI ; Piloter la conception et la fabrication UX/UI en lien avec le Pôle Utilisateur ; Animer la gestion et la fabrication des features ; Assurer la coordination entre les équipes techniques, métier et tests ; Garantir la qualité des livrables ; Monter rapidement en compétence sur le périmètre afin d'assurer une passation efficace.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Scientist /ML Engineer confirmé a senior sur Grenoble. CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé à senior. L'objectif est de moderniser l'architecture existante, d'améliorer les performances d'inférence, d'étendre la solution à de nouvelles typologies d'images et de renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. PRINCIPALES MISSIONS • Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch / TorchServe. • Faire évoluer les modèles de classification et de détection d'objets, notamment avec des architectures YOLO (You Only Look Once). • Étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images. • Optimiser les performances d'inférence et identifier les goulots d'étranglement CPU / GPU / preprocessing. • Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage pour en faciliter l'utilisation par les métiers. • Industrialiser les composants Data Science : qualité de code, tests, déploiement et documentation. • Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture applicative existante. PROFIL RECHERCHÉ Profil Data Scientist / ML Engineer / Computer Vision Engineer disposant d'une expérience significative en Machine / Deep Learning et en industrialisation de modèles, capable d'intervenir à la fois sur les modèles et sur leur industrialisation, avec un bon niveau d'autonomie. COMPÉTENCES CLÉS • Python. • PyTorch. • Computer Vision / Deep Learning. • CNN (réseaux de neurones convolutifs), classification d'images et détection d'objets. • YOLO. • Optimisation et déploiement de modèles sur environnements GPU. • Git, tests, refactoring. COMPÉTENCES APPRÉCIÉES • TorchServe ou autre solution de model serving. • PyTorch Lightning, DDP (Distributed Data Parallel). • Docker, CVAT, LitServe. Interne • MLOps. • Expérience en Machine Vision industrielle.

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : x3qjzedtly

Mission sur site à Aix en Provence, 3 jours de télétravail / semaine Dans le cadre du renforcement de l'équipe Performance & Run, nous recherchons un(e) Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. Missions principales Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement les données Fournir un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse complexe de données Créer des algorithmes de recherche de données permettant d'explorer les données utiles Industrialiser le traitement des données les plus pertinentes, et organiser/synthétiser/traduire l'information pour faciliter la prise de décision Gérer les opérations, l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données ; s'assurer du bon fonctionnement et de la cohérence des bases existantes Donner du sens aux données à l'aide de connaissances analytiques (SQL, analytics/BI, statistiques) Travailler en collaboration avec le management pour répondre aux questions business, en s'appuyant sur l'analyse des données historiques

Je suis à la recherche d'un Directeur de programmes IT/Data complexes. Le client poursuit la centralisation et la modernisation du SI-RC. Le programme Plateformes Data & IA coordonne huit chantiers : BLEU/Microsoft Fabric, migration Teradata avant fin 2028, devenir Hadoop/Cloudera avant fin de support en juin 2027, trajectoire SAS, accès transitoire aux socles existants, plateforme Data On Premise souveraine, plateforme de services Data/IA et convergence ou migration du Cloud vers l'On Premise. Les patrimoines actuels comprennent notamment environ 52 To compressés sur Teradata et un Data Lake Hadoop/Cloudera d'environ 47 To. Les missions principales sont les suivantes : • Initialiser le programme : diagnostic du portefeuille, découpage, responsabilités, priorités, arbitrages et feuille de route pluriannuelle. • Piloter coûts, qualité, délais, risques, ressources, valeur, plannings, budgets, charges et dépendances interprojets. • Préparer les décisions et sécuriser les échéances Teradata (fin 2028), SAS (avril 2028) et Cloudera (juin 2027). • Appuyer les directeurs de projets internes sans se substituer à leurs responsabilités. • Éclairer les scénarios Cloud BLEU/Fabric, On Premise souverain, hybridation, convergence et réversibilité. • Garantir sécurité, conformité, souveraineté, indépendance numérique, standards ouverts et portabilité. • Tenir la cartographie consolidée des risques, organiser les revues de jalons et sécuriser le chemin critique. • Proposer et animer la comitologie stratégique, programme, opérationnelle et technique. Environnement technique : Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, RAISE, GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot, ETL/ELT, Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, API, événements, MLOps, agents, assistants IA, RPA, architectures Cloud / On Premise / hybrides, gouvernance et catalogue de données. Direction de programmes IT/Data complexes, multi-projets et multi-acteurs, avec budgets et échéances contraints Pilotage d'équipes importantes : ressources internes, éditeurs, intégrateurs, ESN et experts Architectures Data modernes Cloud, On Premise et hybrides Mise en œuvre de plateformes Data industrielles, gouvernées, sécurisées et exploitables Migration de plateformes décisionnelles/analytiques, données historiques, ETL/ELT, BI et data science Teradata, Hadoop/Cloudera, SAS, Microsoft Fabric, Power BI, gouvernance et catalogue Plateformes de services, API, événements, agents, assistants IA, MLOps et RPA Souveraineté, indépendance numérique, open source, portabilité, réversibilité, sécurité et RGPD