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Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation autour de la Data, de l'IA, du développement logiciel et de la qualité applicative. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) QA Lead – Environnement BigData (H-F) pour intervenir sur un environnement à forte volumétrie de données au sein d'un projet stratégique basé en Île-de-France. 🎯 Vos missions Au sein d'équipes Data et IT, vous serez en charge de : Définir et piloter la stratégie de tests sur des environnements Big Data Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Mettre en place et améliorer les processus de validation et d'automatisation des tests Intégrer les contrôles qualité dans les pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes Data Engineering, Data Science et les équipes métiers Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques QA et Data Quality Produire les indicateurs qualité et assurer le reporting associé

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa stratégie Data, un grand groupe international recherche un Project Manager Data pour piloter un domaine de données stratégique utilisé par de nombreux métiers (CRM, Marketing, E-commerce, Service Client, Analytics, IA, automatisation, etc.). La mission s'inscrit dans la continuité d'un programme de structuration des données visant à améliorer leur qualité, leur gouvernance, leur disponibilité et leur exploitation au travers de Data Products à forte valeur métier. MissionsPilotage du Data Product Définir et piloter la roadmap du domaine Data concerné. Prioriser les besoins en fonction de la valeur métier attendue. Assurer le suivi des cas d'usage consommateurs de données. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités techniques. Gouvernance et Qualité des Données Structurer et animer la gouvernance des données. Définir les règles de qualité et les indicateurs associés. Organiser les processus de création, mise à jour et maintenance des données. Assurer la traçabilité des décisions et arbitrages. Coordination transverse Animer les comités de pilotage et instances de gouvernance. Coordonner les équipes métiers et techniques. Faciliter la prise de décision entre les différentes parties prenantes. Arbitrer les priorités et gérer les dépendances. Data Management & Architecture Participer à la définition des modèles de données cibles. Contribuer aux arbitrages d'architecture et aux choix des systèmes de référence. Superviser les flux de données et leur intégration. Veiller à la cohérence globale de l'écosystème Data. Pilotage par la valeur Définir les indicateurs de succès. Mesurer la valeur délivrée par les initiatives Data. Réaliser les arbitrages entre valeur, risques, coûts et complexité. Compétences requisesFonctionnelles Gestion de projets Data. Gouvernance des données. Data Quality Management. Data Product Management. Modélisation de données. Pilotage de roadmap. Gestion des parties prenantes. Méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Gestion de projet et coordination transverse. Pilotage orienté valeur métier. Techniques SQL. Data Warehousing. ETL / ELT. Data Management. Outils appréciés Snowflake ou équivalent. Outils de Data Visualisation (Power BI, Tableau, Qlik Sense). Outils de Data Quality. Outils de Data Catalog / Data Governance.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Administrateur GCP confirmé pour rejoindre une équipe en charge de l'administration, de l'exploitation et de l'évolution des plateformes Cloud. Missions principales Administration et exploitation des environnements Google Cloud Platform (GCP) Gestion des ressources Cloud et optimisation des performances Supervision et maintien en conditions opérationnelles des plateformes Gestion des incidents et support technique Participation aux évolutions d'architecture et à l'amélioration continue Mise en œuvre des bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance Cloud Automatisation des tâches d'exploitation Compétences recherchées Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Administration des services Cloud GCP Monitoring, exploitation et support de plateformes Cloud Connaissances en automatisation et scripting appréciées Sensibilité aux sujets sécurité et gouvernance Cloud Capacité à évoluer dans un environnement de production critique

🚀 Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients sur des projets à forte valeur ajoutée dans les domaines de la Data, de l'IT et de la transformation digitale. Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation et d'évolution des outils de gestion des flux, nous recherchons un(e) Data Analyst / Business Data Analyst confirmé(e) pour intervenir sur des enjeux majeurs de gouvernance de la donnée, de pilotage métier et d'amélioration de la performance. 🎯 Vos missions • Analyser, documenter et cartographier les données produites par les nouveaux outils déployés • Construire et maintenir les glossaires, dictionnaires et référentiels de données • Identifier les écarts entre les modèles existants et les solutions cibles • Recueillir, qualifier et formaliser les besoins métiers • Garantir l'adéquation entre les données transmises aux systèmes décisionnels et les besoins opérationnels • Définir et faire évoluer les KPI de pilotage en collaboration avec les métiers • Participer à la conception des tableaux de bord et des outils de reporting • Rédiger les expressions de besoins fonctionnelles • Contribuer aux stratégies de recette, aux campagnes de tests et à la validation des données • Assurer l'interface entre les équipes métiers, les équipes Data, les équipes projet et les éditeurs • Animer les ateliers de travail, faciliter les arbitrages et accompagner les décisions • Participer activement au pilotage de la dimension Data du programme de transformation 🔎 Profil recherché • Minimum 5 ans d'expérience en Data Analysis, Business Analysis ou AMOA Data • Solide expérience dans l'analyse de données et des flux métier • Expérience sur des projets de transformation, migration ou déploiement de solutions • Bonne maîtrise des KPI, du reporting et de la datavisualisation • Connaissance de SQL et des environnements décisionnels (BI) • Capacité à dialoguer aussi bien avec des interlocuteurs métiers que techniques • Excellentes compétences d'analyse, de synthèse et de communication • Une expérience des centres de contacts, de la relation client ou des environnements à forte volumétrie d'interactions constitue un véritable atout. 📍 Localisation Niort (79) – Mode hybride 📄 Contrat CDI ou Freelance 💰 Conditions • Freelance : TJM cible entre 450 € et 500 € selon expérience • CDI : rémunération comprise entre 40 K€ et 45 K€ selon profil 🎁 Ce que nous offrons • Une mission stratégique avec de forts enjeux Data et métier • Un environnement collaboratif et stimulant • Un accompagnement personnalisé tout au long de votre parcours • Des perspectives d'évolution au sein du groupe • Un accès à des formations et certifications 🌱 Qui sommes-nous ? Chez K-LAGAN, nous plaçons l'humain au cœur des projets technologiques. Nous intervenons dans les domaines de la Data & IA, du développement logiciel, du Cloud, de la QA, de la cybersécurité et de l'agilité, auprès de grands comptes et d'acteurs majeurs de leur secteur. Présent en Europe et en Amérique Latine depuis près de 20 ans, notre objectif est simple : accompagner la croissance de nos clients tout en faisant grandir nos talents. ✨ Vous souhaitez contribuer à un programme de transformation Data à fort impact ? 📩 Échangeons dès maintenant. YOUR GROWTH, OUR VISION 🚀

Contexte Dans le cadre de projets stratégiques de transformation Data au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un(e) Business Analyst Data afin d’accompagner les équipes métiers et IT sur des sujets liés à la donnée, au pilotage, au risque, à la conformité ou encore à la performance opérationnelle. Vous interviendrez dans un environnement Agile, en interaction avec les équipes métiers, Data, MOA/MOE et les différents partenaires du SI bancaire. Missions Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers Animer des ateliers fonctionnels avec les différentes parties prenantes Rédiger les expressions de besoin, user stories et spécifications fonctionnelles Participer à la modélisation et à la cartographie des données Identifier les sources de données et analyser les impacts SI Contribuer à la définition des règles de gestion et des indicateurs de pilotage Assurer le lien entre les équipes métiers, Data et IT Participer à la stratégie de recette et aux phases de tests fonctionnels Suivre les anomalies et accompagner leur résolution Participer aux cérémonies Agile et au pilotage projet Produire les reportings et supports de suivi projet

Objectifs Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

CONTEXTE Dans le cadre du développement de nos capacités en Smart Automation & Agentic AI , nous recherchons un Senior Smart Automation Developer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions avancées d’automatisation des processus. Ces solutions s’appuient principalement sur la plateforme Dataiku et ses fonctionnalités LLM Mesh , permettant l’intégration de modèles de langage et d’agents IA dans des workflows automatisés. L’objectif de l’équipe est de créer des automatisations intelligentes capables d’orchestrer les données, les systèmes applicatifs et les agents IA afin d’optimiser et de simplifier les processus opérationnels. Le Senior Smart Automation Developer jouera un rôle clé dans la conception technique, le développement et l’industrialisation de ces solutions. PRINCIPALES RESPONSABILITÉSA.1 — 1. CONCEVOIR DES SOLUTIONS D’AUTOMATISATION INTELLIGENTE Concevoir des solutions d’automatisation de processus à l’aide de la plateforme Dataiku. Définir des architectures d’automatisation combinant : des pipelines de données ; l’orchestration de workflows ; l’intégration avec des systèmes applicatifs ; des agents IA. Exploiter LLM Mesh de Dataiku afin d’intégrer des modèles de langage dans des processus automatisés. A.2 — 2. DÉVELOPPER DES SOLUTIONS D’AGENTIC AI Concevoir et mettre en œuvre des agents IA capables d’exécuter ou d’assister des tâches au sein de processus automatisés. Développer des workflows intégrant des LLM via Dataiku LLM Mesh . Mettre en œuvre la logique d’orchestration entre : les agents IA ; les pipelines de données ; les systèmes applicatifs. A.3 — 3. INDUSTRIALISATION ET INTÉGRATION Construire et maintenir des pipelines automatisés et des workflows sur la plateforme Dataiku. Intégrer les solutions d’automatisation aux systèmes d’information existants via des API et des services. Appliquer les bonnes pratiques d’industrialisation : gestion des versions ; supervision et monitoring ; automatisation des déploiements ; gouvernance des workflows. A.4 — 4. COLLABORER AVEC LES ÉQUIPES IT Travailler en étroite collaboration avec les équipes IT responsables des systèmes impliqués dans les processus automatisés. Concevoir les mécanismes d’intégration avec les applications existantes. Contribuer à la définition des modèles d’intégration et des standards techniques. A.5 — 5. CONTRIBUER À LA PLATEFORME SMART AUTOMATION Contribuer à l’évolution des capacités Smart Automation & Agentic AI . Définir les standards de développement et d’architecture pour l’automatisation. Accompagner et encadrer les profils techniques juniors. Promouvoir les bonnes pratiques en matière d’automatisation et d’utilisation des LLM.

Objectifs Notre client recherche un Data Quality Analyst Senior capable de l’accompagner dans la production, l’analyse et l’amélioration continue des contrôles de qualité des données utilisés dans les processus de reporting. La mission s’inscrit au sein d’une équipe en charge de la collecte, de la production, de la validation et de la diffusion des données utilisées de manière transverse dans les activités de reporting. L’objectif principal est de garantir la disponibilité de données complètes, fiables et cohérentes tout en renforçant les dispositifs de contrôle et les processus de remédiation associés. Le consultant interviendra principalement sur les activités de production et d’analyse des contrôles de données ainsi que sur le suivi des actions correctrices mises en œuvre avec les différentes parties prenantes. Il assurera l’exécution des contrôles de qualité des données à travers différents systèmes et bases de données. Il analysera les résultats produits afin d’identifier les anomalies, qualifier les incidents et évaluer leur impact sur les processus de reporting. Il participera à la mise en place et à la production d’indicateurs de qualité des données ainsi qu’à la création de tableaux de bord permettant de communiquer de manière proactive auprès des équipes concernées. Il coordonnera et supervisera les actions de remédiation avec les producteurs et utilisateurs de données afin d’assurer la résolution des incidents identifiés. Il contribuera à l’amélioration continue des processus opérationnels, à la maintenance de la documentation et des procédures associées ainsi qu’à la préparation des supports de communication liés aux indicateurs de qualité et aux incidents. Il participera également aux différentes activités de l’équipe en répondant de manière agile aux besoins métiers. Prestations Expérience significative en Data Quality, Data Management ou Data Governance. Bonne maîtrise de l’analyse de données et de l’investigation d’anomalies. Expérience dans la production et l’interprétation de contrôles de qualité des données. Capacité à coordonner des actions de remédiation avec de multiples interlocuteurs. Expérience dans la création et le suivi de KPI et de tableaux de bord. Bonne compréhension des enjeux liés au reporting et à la qualité des données. Connaissances des environnements bases de données et outils de traitement de données. Une maîtrise de SQL est fortement appréciée. La connaissance d’outils tels qu’Alteryx constitue un plus. Excellente capacité d’analyse et de synthèse. Bon relationnel et aptitude à travailler avec des équipes transverses. Autonomie, rigueur et force de proposition. Client / Secteur d’activité : Asset Management / Banque Calendrier : Mission de 6 mois potentiellement renouvelable

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir au sein de la Direction des Systèmes d'Information métier (DSIM) d'un acteur majeur du secteur de l’assurance vie et de la finance. 🎯 Contexte Au sein de la DSIM, vous intégrerez une nouvelle équipe DATA en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du système d’information dédié à l’assurance vie et à la finance. 📌 Missions Conception et développement de pipelines de données (ETL/ELT) pour l’alimentation des entrepôts de données et DataMart (Dataiku, ODI, DBT) Participation à la modélisation des données (MCD, modélisation dimensionnelle) en lien avec les besoins métier Industrialisation des processus de préparation, transformation et gouvernance des données via Dataiku Intégration des données pour leur exploitation dans des outils de visualisation et de reporting, notamment Tableau Maintenance, optimisation et garantie de la performance des flux et de l’infrastructure data Contribution aux phases de qualification, chiffrage et amélioration continue des solutions

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence

Contexte de la mission Dans le cadre du fort développement de cas d'usage reposant sur des solutions d'intelligence artificielle, le client recherche un consultant senior pour accompagner la conformité privacy de ces projets. La mission vise à renforcer la capacité du Groupe à maîtriser les exigences réglementaires liées à la protection des données personnelles dans un contexte IA. Missions et responsabilités Déterminer et communiquer les exigences privacy attachées aux solutions IA déployées au sein du Groupe. Accompagner les Product Owners dans la mise en conformité privacy des cas d'usage s'appuyant sur de l'IA. Contribuer à la revue de conformité privacy des cas d'usage déjà en place. Définir les politiques et stratégies de protection des données personnelles ; piloter la roadmap et le plan annuel associés. Animer et apporter un support à la filière Protection des données personnelles de l'entité. Former, communiquer et sensibiliser les équipes à la protection des données personnelles. Identifier et évaluer les risques sous un angle métier (impacts, dispositifs de maîtrise). Élaborer le référentiel de contrôles permanents et réaliser les contrôles de niveau 2. Contribuer ou piloter des revues de sécurité ; assurer le suivi des plans de remédiation.

Dans le cadre de la construction d'une nouvelle plateforme data cible, nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l'industrialisation de l'environnement autour de Databricks, Spark et Power BI. Vous interviendrez sur la conception des pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés. Vous accompagnerez les équipes de développement pour garantir le respect des bonnes pratiques tout au long de la migration. Vos principales activités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en oeuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l'observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d'incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts En activités secondaires, vous participerez au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices, contribuerez aux choix techniques de la plateforme, à l'interfaçage avec Power BI et à l'intégration de sources d'alimentation du datalake.

Vous rejoindrez notre équipe Big data en charge de: Assurer la gestion de la donnée afin de répondre aux enjeux en terme de data en fournissant les données et les outils nécessaires au cas d'usage, Travailler sur les référentiels: dans la gestion des bases de données, assurer la gestion documentaire et des courriers et de documenter, d'industrialiser les configuration afin de faciliter les déploiements ainsi que les évolutions. En tant que BUSINESS ANALYST DATA, vos missions consisteront à contribuer: Conception, recette, mise en production et suivi d’évolutions et correctifs Rédaction des user stories ou SFD des évolutions (amélioration de l’outil, évolution réglementaire, extension de périmètre) Réalisation des plans recette et des TNR Suivi de production et RUN : Analyse, qualification, recette des correctifs des anomalies de production Participation aux réunions d’équipe Accompagnement des métiers dans l’utilisation des outils Data Réalisation/automatisation de rapports et d’indicateurs Les livrables seront les suivants: Tableaux de suivi (actions, liste des Jira traités, planning…) Stratégie de recette, cahiers et plans de tests, jeux de données Comptes rendus d’ateliers et comités

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un(e) Data Analyst Senior pour intervenir sur des sujets stratégiques liés à la connaissance client et à la valorisation de la donnée. Vos missions Au sein d'une équipe Data Solutions, vous participerez à la collecte, l'organisation, le traitement et la valorisation des données afin de fournir des informations fiables et exploitables aux différents métiers. À ce titre, vous serez amené(e) à : Contribuer à l'enrichissement et à la fiabilisation des données clients. Développer la connaissance client avec un focus particulier sur les segments Professionnels (PRO) et Économie Sociale et Solidaire (ESS). Réaliser des analyses portant sur la segmentation, la valeur client et les comportements utilisateurs. Identifier et traiter les sujets de dette technique (documentation, optimisation des traitements, résolution d'incidents et anomalies). Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et technique. Partager les analyses et recommandations auprès des équipes métiers et techniques. Participer aux cérémonies Agile et aux travaux de l'équipe Scrum. Environnement technique SQL (expert) Jira Confluence DBT Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Méthodologie Scrum / Agile

Dans le cadre d'un programme stratégique de modernisation de la plateforme Data, intervention en tant que Data Engineer Expert PySpark pour accompagner la migration des traitements de données d'une architecture On-Premise vers Google Cloud Platform (GCP). La mission vise à industrialiser les pipelines de données, optimiser les performances des traitements Big Data et mettre en place une architecture cloud scalable, sécurisée et résiliente. Principales responsabilités Participer à la définition de l'architecture cible Data sur GCP. Analyser les flux et traitements existants sur l'environnement On-Premise. Concevoir et développer des pipelines de données distribués avec PySpark . Migrer les traitements ETL/ELT vers les services GCP. Optimiser les performances des jobs Spark et réduire les temps de traitement. Industrialiser les workflows de traitement et d'intégration des données. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de monitoring et de sécurité. Assurer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Participer aux phases de tests, validation et mise en production. Accompagner les équipes Data dans l'adoption des nouvelles solutions Cloud.