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Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez une direction Data dont l'équipe accompagne les métiers dans leurs projets de Data Science, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production. L'équipe est internationale et fonctionne de façon assez autonome au sein d'un grand groupe. Elle regroupe des Data Scientists, un pôle ML Engineering et une équipe projets IA. Elle développe en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme comprend : un environnement d'exploration et de développement Python, un framework d'industrialisation des modèles et une librairie interne, une plateforme d'exécution des modèles en production, un outil d'animation de la communauté d'utilisateurs. Elle met automatiquement à disposition des environnements de travail pour créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses et développer des agents IA. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs et environ 400 containers en production. Le poste Ce rôle réunit deux volets. Côté Ops, vous êtes responsable de l'infrastructure qui supporte la plateforme. Côté Support, vous êtes l'interlocuteur des utilisateurs. Il s'agit d'un poste technique avant tout. Nous cherchons un profil ingénieur système ou DevOps qui souhaite se rapprocher des utilisateurs, et non un profil de support généraliste. Missions Ops – Infrastructure et exploitation Administrer, exploiter et automatiser les systèmes d'exploitation des clusters Construire et optimiser les images Docker, et assurer le run des containers de production Porter la vision technique de l'infrastructure et participer aux choix technologiques et d'évolution de l'architecture Optimiser le dimensionnement des ressources et les coûts associés Être l'interlocuteur privilégié des équipes infrastructure du groupe, qui fournissent les services managés on-premise utilisés par la plateforme Maintenir les composants à jour et contribuer aux déploiements applicatifs Participer à l'évolution des pipelines CI/CD (GitLab CI, GitOps) et de l'observabilité (logs, monitoring, traçabilité) Rédiger la documentation technique : architecture, gestion des changements et des incidents Assurer une veille technologique et participer à des POC Support utilisateurs Être le premier point de contact des utilisateurs de la plateforme et les accompagner dans son utilisation Analyser et résoudre leurs difficultés Assurer le support de niveau 1 sur les incidents, avec l'objectif de résoudre au moins deux tiers des tickets à ce niveau Mettre en place et faire évoluer les outils et processus de support Communiquer auprès des utilisateurs sur les mises en production, les interruptions de service et les évolutions Remonter les besoins des utilisateurs et proposer des évolutions de la plateforme Environnement technique Langages : Python, Go, Bash Système : GNU/Linux Containers : Docker, Kubernetes DevOps : GitLab, GitLab CI, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni, Buildkit, Artifactory Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana, ELK, Jaeger Sécurité et réseau : Vault, Traefik, Keycloak (OIDC, JWT), Cert-manager Données et stockage : PostgreSQL, ClickHouse, Redis, MinIO (S3), Portworx Cloud privé on-premise

Freelance / Portage : Chef de projet SI / Chef de projet MOE Senior – Finance, Risque & Data Finance Localisation : Issy-les-Moulineaux (92) – 2 à 3 jours de télétravail/semaine Démarrage : 04/01/2027 Durée : 60 jours fermes + 570 jours optionnels (630 jours maximum) TJM négociable : 530 € max Expérience : Plus de 7 ans Secteur : Banque / Finance Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques liés aux systèmes d'information Finance et Risque, je recherche un Chef de projet SI / MOE Senior pour accompagner le pilotage de projets de reporting réglementaire et l'intégration de solutions applicatives. Le consultant interviendra dans un environnement bancaire exigeant, en collaboration avec les équipes métiers, MOA, MOE, architectes, éditeurs et responsables applicatifs. Principales missions : Analyser les expressions de besoins métiers et participer au cadrage des projets. Définir les solutions envisagées, les plannings, les budgets et les livrables. Piloter les projets SI de bout en bout, du cadrage jusqu'à la mise en production. Coordonner les équipes MOA, MOE, architectes, éditeurs et autres contributeurs. Préparer et animer les instances de gouvernance : COSOL, CODEL, CVA et COPROJ. Assurer le suivi des coûts, délais, risques, dépendances et plans d'action. Produire les reportings opérationnels et budgétaires à destination du PMO et des responsables de domaine. Piloter l'intégration de progiciels et assurer le suivi des travaux techniques. Intervenir en tant que responsable applicatif sur les solutions confiées. Garantir la qualité, la conformité et la bonne livraison des projets. Compétences indispensables : Plus de 7 ans d'expérience en gestion de projets SI / MOE. Solide expérience en pilotage de projets informatiques complexes. Maîtrise du cadrage, de la planification et du suivi budgétaire. Expérience en coordination d'équipes techniques et fonctionnelles. Capacité à piloter des projets d'intégration de progiciels. Maîtrise des méthodologies de gestion de projet en cycle en V. Expérience dans la préparation et l'animation de comités projet. Excellentes capacités de communication, de synthèse et de reporting. Autonomie, rigueur et capacité à gérer plusieurs interlocuteurs. Environnement technique : Deloitte ARC OpenShift PostgreSQL GitLab et chaînes CI/CD Unix / Shell Intégration applicative et progicielle Atouts : Expérience significative dans le secteur bancaire. Connaissance des domaines Finance, Risque et Conformité. Expérience sur des projets de reporting réglementaire. Connaissance des enjeux de production de données financières et réglementaires. Expérience en responsabilité applicative. Capacité à échanger aussi bien avec les équipes métiers qu'avec les équipes techniques. Profil recherché : Je privilégie un Chef de projet SI / MOE expérimenté, capable de prendre en charge des projets complexes, de coordonner plusieurs équipes et de sécuriser les engagements en matière de qualité, de coûts et de délais. Une expérience dans un environnement bancaire, notamment sur des projets Finance, Risque ou de reporting réglementaire, sera particulièrement appréciée.

Envie d'un nouveau challenge dans la Data et la gestion applicative ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Application Owner / Gestionnaire d'applications Data N2 pour intervenir chez un client du secteur bancaire, au sein d'une plateforme dédiée aux assurances. 🎯 Vos principales missionsIntégré(e) au domaine Solutions Data, vous travaillerez en mode Agile avec les équipes de la plateforme, les partenaires Data et les partenaires externes. Vous accompagnerez le Product Manager dans la coordination des releases, le suivi opérationnel des applications et la qualité des mises en production. 1. Coordination et gestion des releases de bout en bout Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des projets, de l'initialisation à la généralisation et à la mise en production. Coordonner les livraisons et gérer les interactions ainsi que les dépendances entre applications, produits et releases. Assurer le suivi des déploiements CI/CD dans des environnements complexes. Être l'interlocuteur privilégié des équipes de production applicative : suivi des demandes, résolution des difficultés et gestion des blocages. 2. Animation de la squad et méthodologie Agile Organiser et animer les rituels d'équipe et les instances de coordination avec les équipes de production. Suivre quotidiennement les activités et les tâches via un tableau Kanban sous Jira. Faciliter la communication et veiller à l'alignement des membres de la squad. 3. Pilotage des tests et qualité Organiser et coordonner les phases de tests techniques avec les testeurs et les développeurs. Suivre la résolution des anomalies et vérifier les critères de passage en production. 4. Documentation et communication Maintenir la documentation de la squad à jour dans Confluence. Préparer les ordres du jour, animer les réunions clés et rédiger des comptes rendus clairs et exploitables. Vulgariser les sujets techniques et challenger les décisions de manière constructive afin de sécuriser l'avancement du projet.

Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Le poste nécessite une double compétence produit et technique, avec une bonne maîtrise des environnements Data Engineering. Missions principales1. Pilotage produit et roadmap Data Recueillir et qualifier les besoins des métiers Finance et Supply Chain. Définir et prioriser la roadmap Data selon la valeur métier et les contraintes de capacité. Gérer le backlog produit : epics, user stories, critères d'acceptation et dépendances. Préparer et présenter les comités de pilotage auprès du management. Coordonner les équipes Data Engineering, Data Analytics et DataOps. 2. Pilotage technique et évolution de la plateforme Piloter la livraison des produits Data, de l'intégration des sources à la restitution des données. Challenger les choix techniques et contribuer à l'optimisation des modèles et pipelines Data. Concevoir des produits Data réutilisables par plusieurs entités. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. 3. Migration et modernisation BI Piloter la migration des traitements et modèles décisionnels historiques vers une plateforme Data moderne. Accompagner la transformation des flux ETL et des modèles BI. Suivre l'avancement, la qualité et les coûts des migrations. préparer le décommissionnement des solutions historiques. Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse. dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS. Jira, Azure DevOps, Confluence. Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data. Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée. Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog et gestion des parties prenantes. Très bonne maîtrise de SQL et de dbt, avec la capacité de lire, challenger et corriger des modèles de données. Compétences appréciées : Expérience de Microsoft Fabric et des environnements SSIS/SSAS. Enjeux de la missionPrendre en charge la roadmap Data, accélérer la modernisation du patrimoine décisionnel et contribuer à l'intégration concrète de l'IA dans les pratiques des équipes techniques ANGLAIS INDISPENSABLE

Localisation : Lyon Présence sur site : Au moins 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/12/2027 TJM : 500 € Expérience : 12 ans minimum, dont 5 ans en direction de projets Data / BI / DWH Contexte de la missionDans le cadre d'un projet de transformation Data / BI / DWH, nous recherchons un Directeur de Projet expérimenté pour reprendre et piloter un projet nécessitant un renforcement du suivi opérationnel des développements et de la recette. L'objectif est de sécuriser les travaux en cours, de maîtriser les risques et les anomalies, et d'organiser la livraison progressive des données et reportings attendus par les équipes métier et les partenaires externes. La mission implique un pilotage rapproché des équipes de développement et de recette, ainsi qu'une forte capacité d'arbitrage et de coordination dans un contexte exigeant. Missions principales1. Pilotage du projet et des développementsRéaliser un état des lieux à la prise de poste : avancement, reste à faire, anomalies, risques et points d'arbitrage. Définir et piloter un plan de finalisation du projet avec des objectifs et échéances clairement identifiés. Organiser la livraison progressive des reportings et des données attendues par les équipes Commerce, Finance et Marché, ainsi que par les partenaires externes. Piloter au quotidien une équipe d'environ 10 personnes, composée de ressources internes et externes. Superviser les analyses prioritaires portant sur les anomalies, les écarts de données et les rapprochements avec les systèmes tiers. Animer la gouvernance opérationnelle et les instances de suivi : points quotidiens, échanges avec les éditeurs, direction de programme et task forces. Préparer et sécuriser les mises en production, notamment à travers la définition et le suivi des critères de Go / No Go. 2. Pilotage de la recette et de la qualitéAnalyser, qualifier et prioriser le stock d'anomalies selon leur criticité et leur impact métier. Revoir et rationaliser la stratégie de recette : tests techniques, fonctionnels, non-régression et rapprochements entre l'ancien et le nouvel outil. Compléter les cahiers de recette et les cas de tests en collaboration avec l'architecte fonctionnel. Planifier et coordonner les différentes campagnes de tests. Piloter le cycle de traitement des anomalies : qualification, priorisation, suivi des corrections et validation. Mettre en place un socle de tests de non-régression réutilisable et automatisable lorsque cela est possible. Coordonner les validations avec les équipes métier et préparer les avis de fin de recette. Animer les comités de décision Go / No Go avant les mises en production. Conditions de la missionLocalisation : Lyon. Présence sur site : au moins 3 jours par semaine. Démarrage : ASAP. Date de fin : 31/12/2027. TJM : 500 €.

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.

Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez l'équipe qui développe une plateforme interne destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme met automatiquement à disposition des environnements de travail pour : Créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses de données, développer des agents IA. Les équipes IT y choisissent les ressources dont elles ont besoin, et l'environnement correspondant est créé automatiquement. Missions Définir et mettre en œuvre la stratégie de tests de la plateforme. Concevoir, automatiser et maintenir les tests dans ALM Octane. Tester les mécanismes de création automatisée des environnements (Infrastructure as Code). Suivre les anomalies et échanger avec les équipes de développement pour leur résolution. Rendre compte de la qualité de la plateforme auprès de l'équipe.

Contexte de la mission :Dans le cadre de la mise en œuvre d'un nouveau socle d'échange de données d'entreprise basé sur Apache Kafka et la distribution Confluent, nous recherchons un Expert Kafka pour renforcer une équipe projet. L'objectif est de concevoir, déployer et industrialiser une plateforme de Data Streaming capable de répondre à différents besoins d'échange, de réplication et d'intégration de données. Vous interviendrez sur les différentes phases du projet, de la conception de l'architecture à la mise en production, en passant par l'administration, l'optimisation et la sécurisation du socle technique. Missions principales : 1. Conception et mise en œuvre du socle Kafka Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture Kafka Confluent. Contribuer au déploiement et à la configuration des composants du cluster Kafka. Mettre en place et configurer les connecteurs nécessaires aux échanges de données. Participer à l'intégration de Kafka dans l'écosystème technique existant. 2. Administration et expertise technique Assurer l'administration et le maintien en conditions opérationnelles du socle Kafka. Diagnostiquer et résoudre les incidents complexes. Analyser les performances et optimiser le fonctionnement des clusters. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et à sa fiabilité. 3. Scripting et automatisation Développer des scripts pour automatiser les opérations d'administration et d'exploitation. Utiliser Python, Shell et JSON pour répondre aux besoins du projet. Participer à l'automatisation des déploiements et des opérations techniques. 4. Documentation et accompagnement Rédiger la documentation technique : architecture, administration, exploitation et procédures opérationnelles. Produire un reporting régulier et assurer le suivi des activités. Participer aux réunions techniques et collaborer avec les équipes projet. Organiser des transferts de compétences auprès des équipes.

Dans le cadre du développement de nos capacités en intelligence artificielle générative, nous recherchons un Product Owner Data & IA pour piloter la mise en œuvre de solutions d'analyse conversationnelle. Vous rejoignez un projet innovant centré sur la mise en place d'outils de type Conversational Analytics. Ces outils permettent aux utilisateurs d'interroger la donnée en langage naturel afin de faciliter la prise de décision et d'accélérer la mise à disposition des insights métier. Dans ce rôle, vous serez le chef d'orchestre du déploiement de 4 cas d'usage prioritaires bâtis sur l'agent Conversational Analytics de Google Cloud Platform (GCP). Vos missions principalesGestion et cadrage des cas d'usage : Piloter la réalisation des 4 cas d'usage stratégiques, de la phase de cadrage du besoin jusqu'à la mise en production. Product Management au quotidien : Traduire les besoins métiers en User Stories, animer les rituels agiles et maintenir le backlog produit priorisé. Exploration technique et intégration GCP : Travailler main dans la main avec l'équipe de Data Science et d'ingénierie pour tirer le meilleur parti de BigQuery, du Knowledge Catalogue et des agents d'IA. Accompagnement du changement : Animer des ateliers utilisateurs, concevoir les supports de formation et promouvoir l'adoption des solutions conversationnelles auprès des équipes métiers.

Data Analyst DENODO BI Aix en Provence • Denodo (virtualisation de données) • SQL avancé • Modélisation de données • Analyse et qualité des données • Bases de données relationnelles Appréciées • Power BI • Python • Environnements Cloud • Data Catalog / Gouvernance Data • Git et outils DevOps Contexte Dans le cadre des initiatives Data Mesh, le Data Analyst intervient sur la valorisation et l'exploitation des données métiers. Il participe à la mise en œuvre des solutions de virtualisation de données autour de la plateforme Denodo afin de faciliter l'accès, l'analyse et le partage des données entre les différents domaines fonctionnels. Missions principales • Analyser les besoins métiers et les traduire en modèles de données exploitables. • Concevoir et maintenir des vues de virtualisation de données sous Denodo. • Réaliser les analyses de données, contrôles de qualité et études d'impact. • Accompagner les équipes métiers dans l'utilisation des données. • Participer à la gouvernance et à la documentation des actifs de données. • Produire des indicateurs, tableaux de bord et reporting décisionnels. • Collaborer avec les équipes Data Engineering, Architectes Data et Product Owners. • Contribuer aux chantiers Data Mesh et à l'amélioration continue des pratiques Data. Compétences techniques attendues Indispensables • Denodo (virtualisation de données) • SQL avancé • Modélisation de données • Analyse et qualité des données • Bases de données relationnelles Appréciées • Power BI • Python • Environnements Cloud • Data Catalog / Gouvernance Data • Git et outils DevOps Profil recherché • Bac+5 Informatique, Data ou équivalent. • 3 à 7 ans d'expérience minimum en environnement Data. • Expérience significative sur des projets décisionnels ou de valorisation des données. • Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. • Esprit d'analyse, autonomie et rigueur. Livrables attendus • Vues Denodo documentées. • Jeux de données qualifiés. • Rapports d'analyse. • Documentation fonctionnelle et technique. • Recommandations d'amélioration de la qualité des données.

ContexteDans le cadre du développement de ses activités Data, notre client recherche un Data Product Component Manager capable de piloter une équipe data pluridisciplinaire et de garantir le bon delivery de produits et projets data. Le poste combine pilotage de projets, management d'équipe, compréhension des enjeux métier et expertise technique Data. Présence sur site obligatoire 3 jours par semaine. Vos responsabilitésEn tant que Data Product Component Manager, vous serez notamment chargé de : Comprendre les enjeux des directions métier et leur environnement IT afin de proposer des solutions Data adaptées et alignées avec la stratégie Data. Collaborer étroitement avec les Product Owners et les différentes parties prenantes. Échanger avec les utilisateurs afin de comprendre, challenger et cadrer les besoins métier. Gérer un portefeuille de projets de bout en bout : cadrage, rédaction, planification, coordination, pilotage et delivery. Piloter et accompagner une équipe Data pluridisciplinaire composée notamment de profils Data Analytics, Data Science et Data Engineering. Participer avec l'équipe à la conception, l'évolution et l'amélioration continue des produits Data. Contribuer à la consolidation et à l'évolution de la plateforme Data. Garantir la cohérence technique et fonctionnelle de son périmètre, en collaboration avec l'ensemble de l'écosystème IT et Data. Assurer une veille sur les enjeux métier, les évolutions technologiques et les tendances du marché afin d'être force de proposition. Accompagner et soutenir les équipes IT, métier et Data dans leurs problématiques et leurs projets. Compétences recherchéesPilotage & managementExpertise en pilotage de projets et d'équipes Data. Excellentes capacités de communication et de coordination. Capacité à fédérer une équipe pluridisciplinaire. Aptitude à dialoguer avec des interlocuteurs techniques et métiers. Data & technologiesMaîtrise confirmée de SQL et des technologies ETL. Bonne maîtrise des pratiques CI/CD. Expérience de GitHub. Connaissances solides de Terraform. Expérience de Kafka. Maîtrise des outils de Data Visualisation tels que Power BI et/ou Looker.

Business Analyst –Pharmaceutical Global Regulatory Affairs AND Data/standards de données de santé / cliniques 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. TJM 500 Euro moins 10 ans d'exp/575 Euro max plus de 10 ans d'exp. Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire, des user stories et des critères d'acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile. 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie, afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d'usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l'alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Détecte les menaces invisibles et révolutionne l'analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l'exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d'analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d'une infrastructure d'envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d'événements. C'est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d'architectures de données distribuées. Tes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) : Concevoir, développer et entraîner des modèles de détection d'anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs). Développer et déployer des algorithmes d'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux. Mettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes. Réaliser l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés. Évaluer rigoureusement les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées à la détection d'intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs). Industrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) : Assurer l'industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes). Collaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d'investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l'entraînement des algorithmes. Mener une veille active sur les nouvelles techniques d'attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d'usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude. Expertise Data Science & IA Impérative : Maîtrise des algorithmes de détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs, One-Class SVM) et de l'apprentissage sur données déséquilibrées. Pratique confirmée de l'écosystème Python Data Science (Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy). Culture Cybersécurité & Données Massives : Bonne compréhension du fonctionnement d'un SOC, des typologies de menaces et de la matrice MITRE ATT&CK. Connaissance des architectures distribuées et des outils volumétriques (SQL, Spark, Kafka). Familiarité avec les solutions SIEM (Splunk, Elastic, Microsoft Sentinel) et le suivi de cycle de vie ML (MLflow). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit d'Analyse et Goût pour l'Investigation : Curiosité intellectuelle pour traquer les anomalies statistiques au sein de flux de données brutes. Rigueur Méthodologique : Précision scientifique indispensable dans la validation des métriques de détection et la gestion des faux positifs. Sens du Travail d'Équipe : Aisance relationnelle pour vulgariser les choix algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels. 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.

Data Engineer - Health Data Warehouse Sophia Antipolis Role Overview: Rejoignez l'équipe Data pour un projet stratégique de déploiement d'un Entrepôt de Données de Santé. Vous intervenez au cœur de la chaîne de traitement pour fiabiliser et structurer les données hospitalières, soutenant la recherche, le pilotage et l'IA. Key Responsibilities: Cartographier les systèmes sources et concevoir des pipelines ETL. Intégrer, nettoyer et pseudonymiser les données de santé dans la plateforme Arkhn. Garantir la traçabilité et la conformité RGPD/CNIL. Collaborer avec les équipes techniques, médicales et les éditeurs. Required Skills: Maîtrise des technologies SQL, ETL et bases de données (PostgreSQL, Oracle). Connaissance des standards santé (FHIR, OMOP) et des environnements hospitaliers. Expérience en gestion de données sensibles et conformité. Preferred Skills: Connaissance de la plateforme Arkhn et des outils de Data Clean Room. Familiarité avec les SI hospitaliers (Orbis, GAP, PMSI).