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.
Contexte de la mission Au sein de la DSI France, le département SI METIER & DATA souhaite renforcer sa capacitée à réaliser des projets Data. Au sein de l'équipe Data et de l'équipe projet, le Data Engineer réalise les intégrations de données, les traitements et les reportings dans PALANTIR Foundry. Il propose et recherche les meilleurs solutions techniques en collaboration avec l'équipe projet et participe au suivi quotidien des flux de données. Le projet concerne en particulier le traitement de données de consommations IT.
Vous serez en charge d'assurer l'exploitation quotidienne des environnements hors production. Vos missions consisteront à contribuer: Assurer le Refresh des données sur les différents environnements Assurer les installations applicatives (traitements Spark/Scala, ETLs Informatica, scripts sql Oracle, scripts shell, ...) Synchronisation des environnements : versions applicatives, versions software, configurations et paramétrages Monitoring et observabilité : Construire et maintenir un dashboard de monitoring des environnements (exécutions, volumes, ..) Automatisation des procédures : Développer les outils/scripts nécessaires permettant de réduire l'effort manuel (contrôle automatique des écarts entre environnements, validation post-installation et refresh, conhérence des bdd ..) Maintien en conditions opérationnelles : Exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi des batchs Opcon, relances des batch/jobs.
Contexte La Direction Data recherche un Data Analyse pour accompagner les équipes produits et éditoriales dans l'analyse de la performance des contenus jeunesses. MISSIONS : - Créer de nouveaux rapports automatiques Power BI qui auront pour objectif de mesurer la performance des sites/applications. (Prise en compte des besoins des équipes interne, détermination des sources à utiliser et création du cahier des charges pour les data ingénieurs, réalisation d'une maquette, création du Dashboard, itérations mode projet...). - Maintien du bon fonctionnement des dashboards existant sur Power BI. - Accompagner et coacher les équipes internes sur l'intégration de la data dans leur processus de décision et de priorisation (AT Internet, Nielsen, marqueur interne). - Mesurer et analyser les données issues de nos différents outils afin de mieux comprendre les usages (web analytics, consommation vidéos vues), en collaboration avec l'équipe études. - Accompagner les équipes internes dans l'identification des indicateurs/ KPIs nécessaires au suivi de leurs activités, et avoir une vision transverse sur l'ensemble des KPIs utilisés par les équipes produit et métier et leurs méthodes de calcul - A partager son expertise afin de déployer notre marqueur interne sur d'autres produits. - Identifier les besoins de prérequis de tracking pour mettre en place ces analyses et les remonter aux équipes internes.
Mission à Toulouse, télétravail partiel (2/3 jours/semaine) Dans le cadre du renforcement de sa stratégie de Data Security, l'organisation lance un projet de déploiement d'une solution Data Security Posture Management. La mission vise à définir et mettre en œuvre l'architecture de sécurité permettant d'identifier, classifier, protéger et gouverner les données sensibles au sein d'un SI complexe, notamment dans les environnements Microsoft 365, Azure, applications métiers et infrastructures cloud/on-premise. Le consultant interviendra à l'interface entre les équipes cybersécurité, architecture, data, infrastructure, cloud, IAM, conformité et équipes projets, afin de garantir la cohérence de l'architecture cible et la bonne intégration de la solution DSPM dans l'écosystème de sécurité existant. Responsabilités principales 1. Architecture de sécurité de la donnée Définir l'architecture cible de Data Security / DSPM. Cartographier les flux, sources de données, repositories et traitements concernés. Identifier les différents niveaux de sensibilité et les exigences de protection associées. Définir les principes d'architecture : Zero Trust, least privilege, classification, data discovery, data lineage, access governance. Définir les interactions entre DSPM, IAM, DLP, SIEM/SOC, CASB/SSE, M365, Azure et outils de gouvernance. Produire les dossiers d'architecture et les choix techniques associés. 2. Déploiement et intégration Piloter techniquement l'intégration de la solution choisi dans le SI. Identifier les connecteurs et sources de données à intégrer. Définir les prérequis techniques et de sécurité. Concevoir les mécanismes d'accès à la donnée nécessaires au fonctionnement de la solution. Participer au paramétrage des politiques de découverte, classification et exposition des données. Accompagner les phases de POC, pilote puis généralisation. Identifier et traiter les impacts liés aux performances, aux droits d'accès et à la volumétrie. 3. Gouvernance et classification de la donnée Définir ou faire évoluer le modèle de classification des données. Traduire les exigences réglementaires et métiers en règles de sécurité. Définir les critères permettant d'identifier les données sensibles, critiques ou réglementées. Mettre en place une logique de risk-based prioritization des écarts détectés. Contribuer à la définition des politiques de protection et de remédiation. 4. Intégration avec l'écosystème de sécurité Définir les interactions entre DSPM et : Microsoft Purview / M365 Azure IAM / IGA DLP SIEM / SOC outils de vulnerability management CMDB / ITSM solutions de sécurité cloud
Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les DataEngineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.
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.
ContexteLa Direction Data, au sein de la Direction IA & Data, a 3 grandes missions : Maximiser la récupération des données Tirer toute l'intelligence des données Mesurer et piloter la performance des activités et des offres et diminuer les tâches à faible valeur ajoutée Le pôle Data Intelligence au sein de la direction est à la recherche d'une nouvelle prestation en Data Analyse / Gestion de projet Data. Le pôle a les missions suivantes : Produire et diffuser la connaissance des publics pour éclairer les décisions marketing et éditoriales de l'entreprise. Concevoir des modèles et algorithmes pour valoriser les données, effectuer des prédictions, optimiser l'expérience des publics et développer des services innovants. Fournir aux métiers les outils de pilotage et d'aide à la décision pour mesurer la performance et orienter leurs actions. Définir et piloter la feuille de route de valorisation du patrimoine data (Data Platform) pour l'aligner sur les objectifs stratégiques de l'entreprise. MissionsLa prestation en Data Analyse / Business Analyse, avec une compétence de gestion de projet et une appétence Métier RH / Finance, vise à contribuer à la mise en place d'analyses et de dashboards au service notamment du pilotage de la performance opérationnelle.
Rejoignez une équipe Data & IA intervenant sur des projets stratégiques autour du Cloud Hybride, du Big Data et de l'Intelligence Artificielle. Vos missions :Animer les cérémonies Scrum (Daily, Sprint Planning, Refinement, Rétrospective). Accompagner le Product Owner dans la gestion et la priorisation du backlog. Piloter la planification et le suivi des projets de la squad. Faciliter la communication entre les équipes et les parties prenantes. Animer les instances de gouvernance (COPROJ, COPIL). Contribuer à l'amélioration continue des pratiques Agile. Environnement technique :Agilité & Collaboration : Scrum, Jira, Confluence Cloud & Infrastructure : GCP, Kubernetes, Docker, OpenShift, OpenStack
Nous recherchons facilitateur tribu / tour de contrôle transverse pour contribuer au pilotage et appuyer les différentes squads de la tribu dans la coordination et la communication Dans une logique de facilitateur tribu / tour de contrôle transverse : - Préparation et animation de temps collectifs de la tribu - Valoriser les projets et produits de la tribu par la production de diverses communications - Anticiper, suivre et préparer les supports de diverses instances internes et de l'écosystème - Instruire, suivre et appuyer diverses demandes ponctuelles (nouveaux arrivants, participation externe, invitation en Caisses Régionales) - Appuyer à la structuration et au pilotage transverse de la tribu de diverses manières - Instruire des sujets de la backlog, amont aux Squads ou inter-Squad
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
Contexte du poste Nous sommes à la recherche d'un Head of Data pour piloter la stratégie data de notre entreprise leader de l'événementiel en Europe. Basé en région parisienne, vous rejoindrez une structure en pleine transformation technologique, travaillant directement sous la supervision du CIO/CDO. Ce rôle stratégique intervient dans la supervision de la plateforme data de l'entreprise, sa gouvernance, et l'exploitation des données afin de soutenir la décision stratégique et opérationnelle. Missions - Principales missions : - Définir et implémenter la stratégie data transverse de l'entreprise. - Piloter la migration vers Microsoft Fabric et optimiser la plateforme data existante. - Assurer la qualité, la conformité et la gouvernance des données. - Développer des cas d'usages data en lien avec les besoins métiers. - Missions annexes : - Collaborer avec les équipes IT pour intégrer les solutions data aux systèmes existants. - Animer des sessions de formation pour acculturer les équipes internes aux enjeux de la data.
En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.
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
Nous recherchons un·e Responsable d'enseignes / Key Account Manager pour une mission de management de transition. La personne prendra en charge des comptes clés de la GMS, avec pour objectif de développer le chiffre d'affaires et la rentabilité des enseignes suivies. Rattachée à la direction commerciale, elle préparera et conduira les négociations avec les centrales d'achat nationales, construira les plans d'affaires par enseigne et veillera à la mise en œuvre des accords. Elle pilotera notamment les assortiments, les référencements, les prix et les opérations promotionnelles, en s'appuyant sur l'analyse des résultats et de la rentabilité par client. Indispensable : une expérience opérationnelle dans le secteur alimentaire (food), associée à une pratique confirmée de la gestion d'enseignes GMS et des négociations nationales. Une expérience en GMS acquise uniquement sur des catégories non alimentaires ne répond pas à ce critère. Pour candidater, merci de préciser les catégories alimentaires et les enseignes GMS sur lesquelles vous êtes intervenu·e, ainsi qu'un exemple de négociation ou de plan d'affaires piloté.
Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Cloud déjà en production, nous recherchons un Data Engineer AWS confirmé/senior. La mission s'inscrit dans un environnement Data à forte volumétrie et porte principalement sur l'évolution de la plateforme, l'industrialisation des pipelines de données et l'intégration de solutions AWS. Vos missionsParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data Platform / Lakehouse Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données Développer des traitements PySpark sur AWS Glue Intégrer les services Data AWS, notamment S3 Participer au développement d'API en Java / Spring Boot Contribuer à la mise en place d'un environnement Data Lab Mettre en œuvre et améliorer les processus CI/CD Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Garantir la maintenabilité et la sécurité des solutions Participer aux mises en production Assurer le support de production en cas d'incident majeur Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de tests et d'industrialisation
