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En tant que Senior Ingénieur Snowflake, vous serez responsable de : Conception & Architecture Concevoir, modéliser et optimiser les architectures Data Warehouse / Data Lakehouse sous Snowflake. Définir la stratégie d’ingestion, de transformation et de stockage des données. Concevoir des pipelines data performants et sécurisés. Développement & Industrialisation Développer des flux de données (ETL/ELT) avec Snowflake, SQL, Python et outils d’intégration (DBT, Fivetran, Airflow…). Optimiser les performances des warehouses, requêtes SQL et processus de calcul. Mettre en place des environnements CI/CD pour les projets data. Sécurité & Gouvernance Implémenter les bonnes pratiques de sécurité : gestion des rôles, RBAC, chiffrement, monitoring, FinOps. Gérer la qualité des données, le catalogage et la gouvernance. Support & Collaboration Collaborer avec les équipes Data, IT, BI et Métier pour comprendre les besoins. Fournir support, documentation et bonnes pratiques. Participer à la veille technologique autour de la Data & du Cloud. Compétences techniques recherchées Indispensables Maîtrise de Snowflake (warehouses, compute, storage, performance, sécurité). Excellente maîtrise du SQL avancé. Expérience sur un cloud public (AWS, Azure ou GCP). Connaissance des architectures Data (DWH, Lakehouse, MPP, data pipelines). Appréciées DBT, Airflow, Fivetran, Matillion ou équivalents. Python pour la manipulation et l’automatisation. Outils BI (Power BI, Tableau, Looker…). Pratiques DevOps : Git, CI/CD, Terraform. Connaissances en IA / Machine Learning (bonus).

Dans le cadre de la phase 2 de construction de sa plateforme Data Groupe, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data. L’objectif est de consolider le socle technique existant, d’industrialiser les pipelines et de contribuer aux projets d’ingénierie Data & IA, tout en assurant le Run des assets déjà en production. 🎯 Missions principales 🔹 Build – Data Platform Participer à la construction et à l’évolution de la plateforme Data Concevoir et développer des pipelines de données Réaliser des POC et spiker le backlog Contribuer aux choix d’architecture en respectant les standards définis Optimiser les requêtes Amazon Redshift (point clé de la mission) 🔹 Run – Exploitation Assurer le maintien en conditions opérationnelles Superviser les traitements Garantir la performance et la stabilité des assets 🔹 Contribution IA Participer aux projets d’AI Engineering Collaborer avec les squads Data Métier Être force de proposition sur les solutions techniques 🔹 Optimisation des coûts Maîtriser les coûts des services cloud (dimension FinOps importante) 🛠 Environnement technique☁ Cloud AWS (Redshift, RDS, Lambda, SQS, SNS, API Gateway…) GCP 💾 Data & Big Data SQL / NoSQL Data Warehouse Spark / Hadoop / HDFS Scalabilité & clustering ⚙ Dev & DevOps Python APIs (FastAPI / Flask) Airflow Docker Terraform GitLab CI/CD Linux Git (code review, merge request) 📊 Outils analytiques (bonus) Tableau Dataiku Alteryx

2 jours de TT Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, notre client construit une nouvelle plateforme de données cloud selon une approche Greenfield , visant à reconstruire les produits de données plutôt qu’à effectuer une migration classique des systèmes existants. La mission s’inscrit au sein d’une Core Team transverse fonctionnant en mode Agile , chargée de concevoir le socle technique et les données de référence qui permettront aux équipes métiers de développer leurs futurs cas d’usage analytiques et data science. Objectifs de la mission Le consultant interviendra en tant que référent en modélisation et connaissance de la donnée , avec un rôle clé d’interface entre les experts métiers et les équipes data engineering. Il contribuera à structurer une vision data robuste, gouvernée et orientée usage. Périmètre et responsabilités Concevoir le Core Model et modéliser les objets métiers structurants (vision client 360, contrats, facturation, parc, etc.) dans le datawarehouse cloud (modèles dimensionnels / Data Vault). Définir et prototyper en SQL les règles de rapprochement et d’unicité permettant de fiabiliser la donnée client. Analyser les sources legacy afin d’identifier les règles de gestion implicites et cartographier les écarts avec la cible. Mettre en place la gouvernance des données : dictionnaire de données, métadonnées, définitions fonctionnelles et règles de qualité. Préparer des datasets certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Data Analysts. Collaborer étroitement avec les équipes métiers et le Lead Data Engineer dans un environnement Agile. Adopter une approche pragmatique orientée delivery avec une production incrémentale de valeur. Livrables attendus Modèles Logiques de Données (MLD) validés. Mapping source-to-target détaillé. Spécifications SQL des règles d’unicité client et des clés de réconciliation. Matrice de gestion des cas particuliers. Business glossary intégré au Data Catalog. Définition des règles de qualité des données. Requêtes d’analyse d’impact et datasets de test. Environnement technique Plateforme Cloud moderne BigQuery SQL avancé Data Catalog / gouvernance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Expertise confirmée en modélisation de données (Merise, 3NF, Star Schema, Kimball, Data Vault). Excellente maîtrise du SQL et capacité à manipuler des jeux de données complexes. Forte compétence en analyse fonctionnelle et capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers (marketing, finance, etc.). Expérience significative dans des environnements Agile . Expérience de la modélisation dans des environnements Cloud indispensable. La connaissance d’environnements B2B et de structures de comptes complexes constitue un plus. Soft skills attendues Esprit de synthèse Force de proposition Autonomie Pragmatisme Excellentes capacités de communication Informations complémentaires Compte tenu des enjeux du programme et de la criticité du calendrier, seuls les profils disposant d’une expérience solide en modélisation agile dans le cloud seront considérés.

Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

Votre mission : Préparer un plan de travail de correction des données Recueillir toutes les données statiques pour l’ERP de l’entreprise Saisir et mettre à jour des données : produits (création article, désignation, paramètres, nomenclature, étapes produits), et compte (création compte fournisseurs et clients) Documenter l’ensemble des contraintes détectées et des actions correctives mise en place pour réunir l’ensemble des données. Catégoriser les données afin de les exploiter au mieux Créer et mettre en place des formulaires de collecte de données et de validation Créer et mettre à jour des manuels de gestion de données Vérifier de la cohérence des données Attribuer des priorités aux demandes des différents services Émettre un tableau de suivi de performance de la gestion data Analyser des données existantes et rechercher des écarts de données Modéliser et assurer les mises à jour régulières de la base de données Analyser et vulgariser les données pour restituer les résultats aux non-spécialistes de la data Autres informations : Département : Technologie de l’information Type de contrat : Contrat à durée indéterminée (CDI), Temps plein Durée du contrat : indéterminée Date de début : dès que possible Horaire : 8H00-12H00 et de 12H50-16H50 du lundi au jeudi et 8H00-12H00 et de 12H50-15H50 le vendredi (soit un total de 39H par semaine) Déplacement : à Nogent-sur-Seine Télétravail : non Poste ouvert aux personnes en situation de handicap

Incident Manager Data Niort - Dynatrace, Confluence, ITIL Contexte de la mission Le Data Office de mon client définit les orientations stratégiques dans le domaine de la donnée et assure l'homogénéité et la performance de l'écosystème Data. L'équipe Exploitation des Services de Services Delivery Data pilote, assure et améliore au quotidien la disponibilité des services informatiques. Des compétences d'autonomie, de force de proposition tout en ayant une bonne connaissance des environnements de production sont indispensables. Le candidat doit avoir une posture d'amélioration continue. Objectifs et livrables Le poste d'Incident Manager a pour objectif de piloter le processus de gestion des incidents sur le périmètre Data, conformément aux bonnes pratiques ITIL. Il veille à la restauration rapide du service lors d’incidents, à la résolution durable des causes racines, et à la satisfaction du client. Objectifs et livrables Son rôle s’inscrit pleinement dans une démarche d’amélioration continue et de pilotage de la qualité de service. Les missions principales consistent à : ● Piloter le traitement des incidents selon ITIL. ● Coordonner les équipes techniques et suivre les escalades. ● Gérer les incidents majeurs (crise, communication, RCA). ● Assurer la production, l’analyse et la présentation des reportings opérationnels et de gouvernance. ● Participer aux comités techniques et opérationnels. ● Contribuer à l’amélioration continue des processus et de la performance du service. Compétences Requises Un minimum d’expérience est demandé (x<3 ans) avec des compétences avérées. Savoir-Être (Soft Skills) ● Connaissance du référentiel ITIL v4 (certification souhaitée). ● Expérience en pilotage d’incidents. ● Maîtrise de l’outil ITSM (Easyvista). ● Maîtrise du reporting (Google WorkSpace). ● Capacité d’analyse, esprit de synthèse et orientation résultats. ● Excellentes aptitudes en communication et en relation client. ● Rigueur, diplomatie, réactivité et sens du service. ● Activité réalisée partiellement sur site et télétravail. Compétences Techniques (Hard Skills) Le niveau d'expertise souhaité est détaillé ci-dessous : Compétence Niveau Souhaité Ordonnanceur (Control M) Élémentaire (*) Monitoring (Dynatrace) Élémentaire (*) Easyvista ITSM Avancé (**) Jira, Confluence, Google Workspace Élémentaire (*) Certification ITIL Avancé (**) Légende : Élémentaire (*), Avancé (**), Confirmé (***), Expert (****) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence CONFLUENCE Expert DYNATRACE Expert ITIL Expert

Recherchons pour un CDI, un Analyste SOC confirmé, 3/5 ans d’expérience sur un poste similaire. Le candidat devra habilité ou habilitable Poste situé dans le sud est de la France. Détection, Analyse et qualification du risque Mise en place et suivi des actions de remédiation Supervision, recherche active de menaces Mise en place, modification de règles de détection (Threat Intelligence) Analyse de mails et de contenu Intégration, tests et exploitation de nouveaux paramètres Modification ou création de règles de détection MCO Veille technologique Compétences demandées : Bonne connaissance des environnements SOC, Bonne expérience SIEM SPLUNK Niveau de compétence: Threat hunting Confirmé Threat Intelligence, OSINT, SOCMINT Confirmé SPLUNK Confirmé RGPD Confirmé

Contexte Vous intervenez au sein d’un programme international dédié à la gestion des données de référence (Master Data Management), dans un environnement IT complexe et structurant pour les activités métiers. Le projet s’inscrit dans une démarche d’amélioration de la qualité des données, notamment via l’intégration de sources externes certifiées, dans un contexte de conformité réglementaire forte. L’environnement est international, avec des équipes distribuées et une communication majoritairement en anglais. La méthodologie projet est principalement en cycle en V, avec des adaptations agiles. Missions Piloter un projet IT de bout en bout (cadrage → déploiement → clôture) Coordonner une équipe projet internationale de grande envergure (>50 contributeurs) Assurer l’alignement entre les équipes métiers, techniques et les parties prenantes Suivre le planning, le budget, les risques, les dépendances et les indicateurs projet Garantir la qualité des livrables et le respect des engagements (coût / délai / qualité) Piloter les activités de migration de données et assurer leur intégrité et traçabilité Superviser les aspects techniques liés à l’infrastructure (environnements hybrides) Produire les livrables projet (reporting, comités, documentation, plans d’action) Gérer les risques, incidents et plans de mitigation avec escalade adaptée Assurer la communication projet dans un contexte international (anglais courant) Conduire le changement et organiser le transfert de connaissances vers les équipes Garantir la conformité aux standards IT, sécurité et gouvernance des données Environnement technique Data Management / Master Data Management (MDM) Data Migration & Data Quality Architectures hybrides (Cloud / On-Premise) Outils de gestion de projet (type Jira, MS Project, etc.) Environnements internationaux multi-systèmes

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Pour une mission long terme sur Luxembourg , nous recherchons un BA IT Data compliance Automation Poste en CDI au Luxembourg de préférence : Salaire + Bonus à discuter Ouvert aux freelances (3/4 jours sur site par semaine) -Possible part time sur Paris à discuter Au sein de l’équipe IT Data Compliance Automation, vous intervenez sur un projet stratégique d’automatisation de la révision des dossiers de conformité AML/KYC Vous êtes au cœur de la transformation digitale de la fonction Compliance, en combinant technologies de pointe ( RPA, Intelligence Artificielle, OCR ) et expertise métier pour accélérer et fiabiliser les processus de révision client. MISSION Pilotage projet (Business Analyst) • Étude de l’existant : Analyser les processus existants via des ateliers métiers et de la documentation • Définition de la cible : Concevoir les processus et outils cibles, identifier les écarts fonctionnels • Cadrage fonctionnel : Rédiger les dossiers d’exigences et les expressions de besoins • Support IT : Accompagner les équipes de développement durant les phases techniques • Tests & recette : Concevoir et exécuter les plans de tests, coordonner la recette métier • Conduite du changement : Créer les supports de formation, animer les sessions, accompagner les utilisateurs Support applicatif (Run) • Support N2/N3 : Traiter les incidents et demandes des équipes opérationnelles • Investigation : Reproduire les anomalies, investiguer en base de données, diagnostiquer • Maintenance : Assurer le suivi des maintenances correctives et évolutives • Releases : Coordonner et communiquer les releases applicatifs • Amélioration continue : Proposer et mettre en œuvre des actions d’optimisation

Pour le compte d’un acteur majeur du secteur bancaire , nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en risque de crédit afin de renforcer les équipes risques dans un contexte de transformation data et réglementaire. Vous interviendrez sur des problématiques à fort enjeu business et réglementaire (pilotage du risque, modélisation, reporting prudentiel) en lien étroit avec les équipes Risk, Finance et IT. Description de la mission En tant que Data Analyst Risque de Crédit , vos principales responsabilités seront : Analyse et exploitation de données liées au risque de crédit (portefeuilles, défauts, provisions, notations internes) Conception et maintenance d’indicateurs de pilotage du risque (PD, LGD, EAD, coût du risque, etc.) Contribution aux travaux réglementaires et prudentiels (IFRS 9, stress tests, reporting risques) Développement et optimisation de traitements de données en Python et SQL Participation à l’industrialisation des analyses et à l’amélioration continue des outils data Collaboration avec les équipes Risk Management , Finance et IT

Localisation :92 Démarrage : Mars Jours obligatoires sur site : 1 jours/semaine Expérience : Confirmé TJM: Selon profil Contrainte forte du projet: Agile, GenAI, RGPD, AI Act Les livrables sont: -Composants applicatifs et intégrations -Pipelines d'automatisation et de déploiement -Assurance qualité et documentationDescription détaillée **VOTRE MISSION** * Implémenter et maintenir les composants applicatifs nécessaires aux solutions GenAI : APIs, services backend, interfaces frontend et connecteurs vers les briques IA (agents, RAG, vector DB). * Travailler en binôme avec l’AI Engineer pour intégrer proprement les modèles et pipelines GenAI dans des architectures robustes et industrialisées. * Concevoir des APIs sécurisées et scalables (REST/GraphQL) et assurer l’intégration avec OneAPI, Azure services et les API internes. * Développer en Python et en JavaScript selon les besoins du projet ; produire du code propre, testé et documenté. * Participer à l’industrialisation : conteneurisation (Docker), orchestration sur AKS, déploiement via CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions), IaC (Terraform). * Mettre en place l’observabilité et l’alerte (logs, métriques, traces) pour assurer la fiabilité et suivre les coûts en production. * Assurer la qualité logicielle : tests unitaires/intégration, revue de code, performance et sécurité applicative (RBAC, chiffrement, bonnes pratiques secure-by-design). * Contribuer à la création de briques réutilisables, templates et patterns pour accélérer les futures squads (boilerplates, SDKs, connecteurs). * Collaborer avec le PO, l’AI Engineer, la DSI, la cybersécurité et les équipes opérationnelles pour garantir l’exploitabilité et l’adoption. Il /elle développe et exploite les produits / plateformes Cloud dans le respect du cadre technique/technologique instauré. Activités et tâches - Développe les nouveaux produits, réalise les tests unitaires et rédige la documentation technique - S'inscrit dans la chaine CI/CD - S'intègre dans les pratiques de développement instaurées (revue de code, tests de vulnérabilité, qualité de code) - Identifie les optimisations à réaliser sur les techniques d'automatisation et de déploiement - Sécurise la production readiness des produits (tests d'intégration, scripts d'exploitation, automatisation des actions de support, documentation technique) - Assure l'exploitation des produits / plateformes Cloud et répond aux incidents d'exploitation associés (selon les niveaux de services définis) - Contribue à l'amélioration continue des produits / plateformes Cloud - Apporte une expertise technique aux utilisateurs / clients / consommateurs sur son périmètre de produits/plateformes Cloud - Anime ou participe à la communauté Cloud DevOps

Consultant – Data Monetization & Snowflake Pricing Strategy Mission freelance Contexte : Un éditeur logiciel développe une offre de data sharing permettant à ses clients d’accéder à des données en temps réel via une plateforme data basée sur Snowflake. Dans ce contexte, l’entreprise souhaite structurer le modèle économique de cette offre, en définissant un modèle de pricing cohérent entre : · Les coûts d’infrastructure Snowflake · L’usage réel des données · La valeur business apportée aux clients La mission vise à définir une stratégie de monétisation durable pour l’accès et l’exploitation de ces données. Objectifs de la mission : Le consultant interviendra pour : · Analyser les coûts techniques liés à l’usage de Snowflake · Comprendre les patterns d’usage des données par les clients · Définir un modèle de pricing pour l’accès et l’exploitation des datasets · Identifier les scénarios de monétisation possibles (data sharing, analytics, IA, etc.) L’objectif est de concevoir un modèle économique équilibré entre coût d’infrastructure, valeur client et potentiel de croissance commerciale. Travaux attendus : Le consultant devra notamment : · Analyser le modèle de pricing Snowflake (compute, storage, data sharing) · Modéliser différents scénarios de consommation de data · Définir plusieurs modèles de pricing possibles · Évaluer l’impact économique selon différents niveaux d’usage · Recommander une stratégie de monétisation de la data Exemples de modèles étudiés : · Pricing basé sur l’usage · Packages de données · Accès premium à certaines données · Pricing lié aux capacités analytiques ou IA Profil recherché : Nous recherchons un consultant ayant déjà travaillé sur des problématiques de monétisation de la data dans des environnements SaaS ou data platform. Expériences pertinentes : · Définition de modèles de data monetization · Stratégie de data sharing · Pricing de produits data ou analytics · Plateformes Snowflake / Databricks / data cloud Compétences attendues : · Compréhension des architectures data platform · Connaissance du modèle économique Snowflake · Expérience en usage-based pricing · Capacité à modéliser des scénarios économiques · Capacité à traduire les coûts techniques en modèles commerciaux Profil type : Le consultant peut venir de : · Conseil en stratégie data · Éditeur SaaS utilisant Snowflake · Plateforme data / analytics · Equipes data product ou data monetization

📌 Contexte Dans le cadre d’une mission au sein du Pôle DATA (secteur industriel) nous recherchons un/une Chef(fe) de projet Master Data pour intervenir sur la gestion et l’amélioration du référentiel d’entreprise. Vous intégrerez une équipe dédiée à la gouvernance des données , travaillant sur une solution interne et des projets d’amélioration continue de la qualité des données et des workflows métiers. 🎯 Missions En tant que Chef(fe) de projet Master Data, vous interviendrez à la fois sur la gestion du référentiel, l’amélioration de la qualité des données et la conduite de projets d’évolution. 🔧 Gestion et administration du référentiel (50%) Traiter les demandes utilisateurs dans les délais convenus Accompagner et animer le réseau des référents pour l’appropriation des outils et workflows Maintenir la cohérence et l’intégrité du référentiel de données ⚙️ Amélioration de la qualité des données (30%) Réaliser des analyses croisées multi-sources pour identifier anomalies et incohérences Définir et prioriser les plans d’action qualité en collaboration avec les métiers Évaluer les impacts sur les systèmes consommateurs et coordonner les actions correctives 🔧 Conduite de projets d’amélioration continue (20%) Recueillir et analyser les besoins d’évolution exprimés par le business Proposer des solutions innovantes et les soumettre à validation hiérarchique Piloter les projets validés de bout en bout (cadrage, spécification, réalisation, déploiement)

MERCI DE NE PAS POSTULER SI VOUS NE DISPOSEZ PAS: · Expérience en environnement bancaire · Maîtrise avancée des outils Tableau et Power BI · Excellent niveau de communication orale Notre client est une société de financement qui a lancé un projet de mise en place de l'outil DATAVIZ Tableau. Vous aurez plusieurs responsabilités au sein de l'équipe projet dont notamment : · Participer à la formalisation des formations / modes opératoires et des procédures pour acculturer les utilisateurs sur l’utilisation du Datawarehouse/ · Animer les ateliers de prototypage utilisateurs et/ou avec le prestataire, · Accompagner la réalisation des tableaux de bords « Tableau » en binôme avec un expert technique de la solution Conception des TDB et reportings sur « Tableau software» Formation de « Tableau software » · Etre en lead sur la phase de conduite du changement · Accompagner la structuration de la recette et la mise en qualité des données · Assurer le lien avec les chefs de projet et experts