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Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform au sein d'une Digital Factory, nous recherchons un Data Platform & DataOps Engineer confirmé pour contribuer à l'exploitation, à l'industrialisation et à l'évolution de plateformes Data dans un environnement Cloud AWS. Votre rôle sera essentiel pour garantir la disponibilité, la sécurité, la performance et l'automatisation des services Data, tout en accompagnant les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Vos principales responsabilités Data Platform & Cloud AWS Administrer et faire évoluer les plateformes Data. Concevoir et maintenir des architectures Cloud scalables, sécurisées et résilientes. Gérer les pipelines d'intégration, les environnements DEV/TEST/PROD et les habilitations. Optimiser les coûts d'infrastructure AWS dans une logique FinOps. DataOps, DevOps & automatisation Industrialiser les traitements et les déploiements Data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser le provisionnement des infrastructures avec l'Infrastructure as Code. Standardiser les composants Data et renforcer les tests automatisés. Monitoring & support Assurer le support technique N2/N3 et résoudre les incidents complexes. Mettre en place des outils de supervision, des alertes et des tableaux de bord opérationnels. Analyser les performances et anticiper les besoins en capacité. Sécurité & gouvernance Appliquer les standards de sécurité Cloud et de gestion des accès. Contribuer à la gouvernance, à la qualité et à la documentation des plateformes Data. Participer aux revues d'architecture et aux projets de transformation Cloud.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation des plateformes de données, le Data Engineer intervient sur la conception, le développement et l'exploitation de chaînes de traitement de données dans un environnement Cloud GCP. Ses principales missions sont les suivantes : Collecte et traitement des donnéesRécupérer et intégrer des données provenant de différentes sources externes. Exploiter les capacités d'un Datalake pour le stockage et le traitement des données. Mettre en œuvre des traitements permettant de produire automatiquement des agrégats journaliers, hebdomadaires et mensuels. Concevoir et maintenir les chaînes : d'ingestion des données ; de validation et de contrôle de la qualité des données ; de croisement et d'enrichissement des données ; de déversement des données enrichies dans le Datalake. Développement et industrialisationDévelopper les solutions dans le respect des règles et principes d'architecture définis. Concevoir et documenter les user stories en collaboration avec le Product Owner et les chefs de projet. Développer les scripts nécessaires au déploiement des solutions. Participer à la mise en œuvre et à l'amélioration de la chaîne de Continuous Delivery. Automatiser les tests fonctionnels afin de garantir la qualité et la fiabilité des traitements. Assurer la maintenance corrective et évolutive des développements. Support et amélioration continueAnalyser et prioriser les corrections d'anomalies. Assurer le suivi des incidents liés aux traitements de données. Accompagner et assister les équipes d'exploitation. Contribuer à l'amélioration continue des processus, outils et pratiques de développement. Assurer une veille sur les évolutions technologiques liées aux environnements et frameworks utilisés.

Rejoignez l'équipe BI dédiée aux ressources humaines d'un grand groupe, au sein d'une équipe de 5 personnes, pour contribuer à la modernisation de son infrastructure données en migration vers le cloud. Vous participerez à la conception, la maintenance et l'évolution de pipelines de données critiques, tout en pilotant la transition technologique vers une architecture cloud native. Vous serez responsable du développement et de la maintenance des chaînes de traitement de données relatives aux ressources humaines, couvrant des domaines tels que la gestion administrative, la gestion du temps d'activité, la formation et l'évolution professionnelle. Votre mission comprendra l'intégration de données depuis diverses sources, la création de modèles sémantiques robustes, et la garantie de la qualité et de la performance des données exposées aux utilisateurs métier. L'environnement technique combine une infrastructure BI traditionnelle (Business Objects, Informatica, Spotfire, Teradata) avec une migration progressive vers Google Cloud Platform (GCP). Vous travaillerez avec Dataform pour l'orchestration des transformations, BigQuery comme entrepôt de données cloud, et des outils de visualisation modernes. L'équipe fonctionne en méthode Agile et vous intégrerez un collectif axé sur la collaboration, la qualité et l'innovation. Responsabilités : - Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données ETL/ELT utilisant Informatica Powercenter et Dataform, garantissant performance et fiabilité - Créer et maintenir des modèles sémantiques Power BI pour l'analyse des données RH, en collaboration étroite avec les utilisateurs métier - Développer et faire évoluer des univers Business Objects et des applications Tibco Spotfire selon les besoins analytiques - Gérer les données dans BigQuery et Teradata, optimiser les requêtes SQL complexes et assurer la performance des traitements - Participer à la migration progressive des processus BI de l'environnement traditionnel vers GCP, en utilisant Cloud Workflows et Cloud Functions - Mettre en place et maintenir les procédures de monitoring et d'alerte des flux de données, assurant la continuité de service - Documenter les architectures de données, les processus et les procédures opérationnelles - Collaborer avec les équipes métier RH pour collecter les besoins et traduire les demandes en solutions techniques Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Toulouse

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform dans le secteur automobile et financier, nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow pour accompagner l'optimisation, la sécurisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à forte volumétrie. La plateforme Apache Airflow sous AWS MWAA orchestre actuellement des pipelines de données bancaires couvrant 9 pays européens. Vous interviendrez autour de 4 axes majeurs : 1. Optimisation de la plateforme Airflow Optimisation d'une plateforme de 200+ DAGs en production Évolution et optimisation de la DAG Factory Migration des dépendances inter-DAGs vers les Datasets Airflow Optimisation des performances au parse-time et runtime Mise en place de tests automatisés des DAGs en CI/CD 2. Sécurisation & résilience Capacity planning et tuning Airflow Gestion des pools, scaling et rétention des logs Rotation des secrets Amélioration de l'observabilité et de l'alerting Mise en œuvre de mécanismes de résilience : retry strategies, DLQ, circuit breakers, isolation des flux 3. Étude et migration de la plateforme Benchmark des alternatives à AWS MWAA Étude d'architectures Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect Réalisation de POC et recommandation d'une architecture cible Pilotage d'une éventuelle migration jusqu'à la mise en production 4. Leadership & transmission Définition et application des standards techniques Mentorat des équipes Dev & Ops Formation d'une dizaine de collaborateurs Accompagnement des équipes vers des compétences Data Engineering / DataOps

Dans le cadre de sa transformation digitale, un groupe international recherche un Tech Lead IA pour industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle générative et développer de nouveaux cas d'usage. Vos missions : Concevoir et déployer des architectures IA générative et agentique (LLM, RAG, MCP). Industrialiser les solutions IA : CI/CD, monitoring, sécurité et optimisation des coûts. Développer de nouveaux cas d'usage, du POC à la production. Définir les standards techniques et garantir la qualité des solutions. Encadrer techniquement deux développeurs IA et accompagner les équipes internes. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, Infrastructure et Cybersécurité. IA : LLM, RAG, MCP, agents IA, évaluation de modèles. Cloud : AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI. Data : BigQuery, Dataform, Airflow. DevOps : GitLab CI/CD, monitoring, FinOps. Outils : Claude Code ou équivalent. Savoir-être : Leadership, autonomie, rigueur, pédagogie, esprit d'analyse et force de proposition.

ContexteDans le cadre d'un ambitieux programme de transformation IT, une entreprise reconnue du secteur retail renforce sa Digital Factory afin de construire une plateforme d'entreprise moderne, sécurisée, évolutive et prête à répondre aux enjeux liés à l'intelligence artificielle. La mission consiste à piloter un chantier stratégique autour de l'exposition des capacités métiers (Business Capabilities), en étroite collaboration avec les équipes Process, Data et Architecture afin d'accélérer la transformation digitale du groupe. Vos missionsPiloter la mise en œuvre d'un programme stratégique au sein de la DSI. Définir et suivre la roadmap de livraison en garantissant le respect des engagements coûts, délais et qualité. Coordonner les différentes parties prenantes métiers et IT dans un environnement complexe et transverse. Collaborer avec les équipes Process pour identifier, structurer et prioriser les Business Capabilities. Assurer l'alignement avec les équipes Data afin de garantir une intégration fluide des données et services. Superviser les travaux fonctionnels et techniques jusqu'à la mise en production. Piloter les phases de recette et valider les livrables associés. Assurer le suivi budgétaire et le reporting auprès des sponsors et de la direction. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouvelles plateformes. CompétencesGestion de projet complexe Pilotage budgétaire Gouvernance et reporting Leadership transverse Gestion des parties prenantes Conception et transformation de plateformes digitales Gestion du portefeuille projets Connaissance des sujets liés à l'Intelligence Artificielle Expérience dans des programmes de transformation à grande échelle Connaissance des environnements retail et omnicanaux

Dans le cadre du développement d'une société innovante spécialisée dans les solutions SaaS dans l'industrie, nous recherchons un Data Platform Engineer / Analytics Architect capable de piloter la modernisation complète d'une plateforme analytics stratégique. Basée à Toulouse, cette entreprise développe des solutions permettant de digitaliser les opérations industrielles, automatiser les tests complexes et exploiter les données de production afin d'améliorer la qualité, les coûts et les délais de développement de systèmes critiques. Vous prendrez la responsabilité de la refonte d'une plateforme de données exploitant plusieurs années d'historique industriel. Vos missions : Migration vers ClickHouse Concevoir le nouveau modèle de données. Définir les stratégies de partitionnement et de rétention. Sélectionner les moteurs adaptés (MergeTree, ReplicatedMergeTree, etc.). Mettre en œuvre les Materialized Views. Organiser la migration depuis InfluxDB sans interruption de service. Garantir la performance et la scalabilité de la plateforme. Refonte de l'architecture Data Auditer l'ETL existant. Identifier les composants à conserver, simplifier ou remplacer. Mettre en place une architecture pérenne et maintenable. Optimiser les flux d'ingestion et de transformation. Gouvernance et qualité des données Cartographier les différentes sources de données. Définir les règles de qualité et de conservation. Produire la documentation technique associée. Mettre en place les bonnes pratiques de gestion des données. Grafana & Observabilité Migrer les tableaux de bord existants. Créer de nouveaux dashboards adaptés aux besoins métiers. Optimiser les requêtes et la visualisation des données. Déployer l'alerting et le provisioning as code. Accompagnement des équipes Formaliser les choix d'architecture. Rédiger la documentation technique. Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Les compétences techniques Data, ClickHouse, SQL avancé, Modélisation de données temporelles, Kafka, Vector, Telegraf, ETL / ELT, Visualisation, Grafana, Infrastructure, Kubernetes, Infrastructure as Code, Cloud, dbt, InfluxDB, Prometheus

Dans le cadre d'un programme de transformation Data , nous recherchons un Data Engineers GCP confirmé pour participer à la migration complète d'un écosystème Data On-Premise vers Google Cloud Platform. L'objectif est de construire une architecture moderne et cloud-native, capable de traiter d'importants volumes de données tout en répondant à des enjeux de temps réel, de fraîcheur et de qualité des données. Missions * Concevoir et développer des pipelines de données batch et temps réel ; * Migrer les traitements On-Premise vers les services managés de GCP ; * Développer et optimiser les transformations ELT avec BigQuery et Dataform ; * Orchestrer les flux et traitements avec Cloud Composer ; * Déployer des composants serverless avec Cloud Run et Cloud Functions ; * Garantir la qualité, la disponibilité et la fraîcheur des données ; * Participer à l'industrialisation et à l'optimisation de la plateforme Data. Compétences recherchées * Expertise confirmée de Google Cloud Platform ; * Très bonne maîtrise de BigQuery, SQL et Dataform ; * Expérience significative sur Dataflow et Cloud Composer ; * Maîtrise de Cloud Run et Cloud Functions ; * Expérience des architectures Data temps réel ; * Bonne connaissance des problématiques de migration On-Premise vers le Cloud ; * Maîtrise des enjeux de qualité, d'observabilité et de performance des données. Profil attendu Data Engineer confirmé disposant d'une expérience solide sur des projets GCP en production, capable d'intervenir de manière autonome sur la conception, le développement et l'industrialisation de pipelines Data.

Si pour vous être Tech Lead Data GCP, c'est : Piloter la conception et l'architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l'écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique, structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d'une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP, et vous êtes à l'aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables, en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d'ingénierie data ; Mettre en place des modèles d'industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l'écosystème GCP et Data Cloud.

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) / Senior, disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), pour rejoindre une nouvelle équipe dédiée aux données clients et marketing. L'équipe intervient sur différents systèmes sources, sur une plateforme Data centralisant et valorisant les données, ainsi que sur un service dédié à la personnalisation des parcours et expériences clients. L'objectif du projet est de construire une plateforme permettant de fournir aux modèles de Machine Learning des données de personnalisation fiables, pertinentes et facilement exploitables. Dans un premier temps, vous interviendrez sur l'amélioration et la fiabilisation des données provenant de différentes sources de tracking et de données commerciales. Vous participerez ensuite au développement de la plateforme Data centrale du projet. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources. Participer à la conception et à l'évolution de la Data Platform. Contribuer au développement d'un service de contexte et personnalisation client. Préparer et enrichir les données destinées aux modèles de Machine Learning. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la conception des architectures et flux Data. Mettre en place des contrôles et bonnes pratiques de Data Quality. Collaborer avec les équipes Data, ML, Marketing et les équipes techniques. Participer aux tests, à la documentation et au déploiement des solutions. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des processus Data.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Envie d'un nouveau challenge dans un environnement Data au cœur des métiers de l'assurance ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un Business Analyst Data Assurance des Personnes pour intervenir chez notre client, acteur majeur du secteur bancaire et assurantiel, au sein d'une équipe en charge des solutions Data dédiées aux métiers de l'Assurance de Personnes. Vous évoluerez dans un environnement Agile / SAFe, en interaction avec les métiers de l'assurance, les équipes Data, les Tech Leads, les Architectes et les différents partenaires techniques. 🎯 Vos missionsVous accompagnerez le Manager Produit dans la gestion et la transformation du produit Data : Garantir la cohérence des solutions Data en collaboration avec les Tech Leads et Architectes. Accompagner les projets de transformation Data et de rationalisation des outils. Recueillir, analyser et challenger les besoins des métiers et des équipes Data. Participer à la priorisation et au suivi du backlog des demandes de transformation. Animer la communauté des Scrum et faciliter la coordination entre les différentes équipes. Porter les exigences non fonctionnelles liées à la sécurité, aux habilitations, à l'infrastructure et à l'infogérance. Contribuer au suivi du bon fonctionnement du produit Data. Participer aux différentes phases des projets et contribuer, avec les équipes d'architecture Data, à la préconisation de solutions techniques. Vous interviendrez auprès de différents métiers de l'Assurance de Personnes : finance, actuariat, comptabilité, équipes produits, réglementaire et DUX.