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Freelance

Mission freelanceProduct Owner Data - Marseille

LINKWAY
Publiée le
Agile Scrum
Data governance
Data management

3 mois
450-500 €
Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur
Missions Pilotage des domaines data Représenter le Data Office auprès de la Finance Mettre en place la gouvernance et le modèle opérationnel des domaines Organiser et animer les comités de pilotage Coordonner les métiers, les équipes IT, les équipes data et les représentants régionaux Accompagner les Data Domain Owners dans leurs décisions et la définition de la roadmap Roadmap et delivery Définir et maintenir les roadmaps des domaines Identifier et prioriser les cas d'usage métier Contribuer au dimensionnement et à la constitution de la squad data Coordonner la delivery avec la Data Factory, les Product Owners et les squads Suivre l'avancement, les risques, les dépendances et la valeur métier Gouvernance des données Définir les rôles, responsabilités et processus de gouvernance (ownership) Soutenir les initiatives de Data Quality et la remédiation des anomalies Garantir l'alignement avec les standards de gouvernance du groupe et les pratiques MDM Contribuer au glossaire métier et au catalogue de données Data products Cadrer et déployer les data products prioritaires : jeux de données et tableaux de bord de performance opérationnelle, financière et commerciale, intégration des sources de données, et identification des futures opportunités IA et d'optimisation. Conduite du changement Construire une relation de confiance avec les directions métier Favoriser l'adoption des data products livrés Contribuer à la stratégie de conduite du changement et à sa mise en œuvre Communiquer régulièrement sur l'avancement de la roadmap et la valeur apportée
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Freelance

Mission freelanceConsultant Senior Conduite du Changement - Programme de transformation data - Assurance

Mon Consultant Indépendant
Publiée le
Conduite du changement
Data governance
Formation

1 mois
449-549 €
Paris, France
Dans le cadre d'un programme de transformation data à l'échelle d'un grand groupe international de l'assurance, nous recherchons un Consultant Senior en conduite du changement. Le programme couvre la gouvernance des données, l'harmonisation des pratiques entre régions, la modernisation des plateformes et le décommissionnement des outils historiques. L'IA générative fait partie intégrante de la démarche. Rattaché à la direction data du groupe, vous portez la conduite du changement sur plusieurs projets menés en parallèle, dont le nombre d'utilisateurs concernés varie d'une cinquantaine à plus de 200. Vous concevez la stratégie de change de chaque projet et vous la mettez en œuvre vous-même, au plus près des équipes métier. Stratégie et analyse d'impacts Définir une stratégie de change proportionnée à chaque projet ; Analyser les impacts et cartographier les parties prenantes ainsi que les populations concernées. Communication et animation Construire les plans de communication et les supports, en français et en anglais ; Animer un réseau de super-utilisateurs et de relais métier ; Organiser des événements, des ateliers et des sessions de sensibilisation. Accompagnement et formation Accompagner les utilisateurs lors des déploiements et des décommissionnements ; Produire les supports de formation, les guides utilisateurs et les FAQ. Suivi de l'adoption Suivre l'adoption à l'aide d'indicateurs ; Mettre en place des actions correctives.
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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiData Airflow expert

Craftman data
Publiée le
Apache Airflow
AWS Cloud
AWS Cloudwatch

1 an
Sochaux, Bourgogne-Franche-Comté
Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques
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CDI

Offre d'emploiData Engineer / Consultant Data confirmé F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Back-end
Data Engineering
Marketing

Rennes, Bretagne

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CDI

Offre d'emploiData Analyst Études F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Data analysis
Data science
Python

35k-38k €
45000, Orléans, Centre-Val de Loire

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Freelance

Mission freelanceBusiness Analyst senior - Data et systèmes de risques bancaires

NOVAMINDS
Publiée le
Business Analysis
Data quality
Gestion des risques

201 jours
660 €
Île-de-France, France
Au sein de la fonction Risques d'un groupe bancaire international, vous accompagnerez un programme de transformation des référentiels de tiers personnes morales : clients entreprises, contreparties, garants, fournisseurs et émetteurs. Ce programme vise à moderniser les référentiels existants, réduire les doublons, améliorer la qualité des données et développer l'utilisation des données externes. Vous interviendrez à l'interface des équipes métiers et IT pour analyser les impacts de cette transformation sur les applications de gestion des risques de crédit, de contrepartie et de marché, puis accompagner la mise en œuvre des évolutions. Missions principales Participer aux ateliers du programme, recueillir les besoins métiers et challenger les solutions proposées. Réaliser les analyses d'impacts et d'écarts sur les applications de risques : identification unique des tiers, rapprochement des données, groupes d'entreprises, données financières, partage et qualité des données. Rédiger les spécifications fonctionnelles et les user stories, puis expliquer les besoins aux équipes de développement. Construire avec les équipes IT les estimations de charges et de coûts des évolutions. Consolider la feuille de route, planifier les développements et gérer la priorisation du backlog. Analyser la stratégie de tests, préparer et exécuter les tests de non-régression. Préparer et coordonner la recette utilisateurs (UAT), suivre les anomalies et les corrections. Documenter les changements et assurer le suivi des décisions, actions et dépendances entre les équipes. Livrables attendus Analyses d'impacts détaillées par application. Spécifications fonctionnelles et backlog priorisé. Estimations de charges et de coûts élaborées avec les équipes IT. Feuille de route consolidée. Plans de tests, résultats de recette et documentation des évolutions.
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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiTech Lead Data Product

Craftman data
Publiée le
AWS Cloud
Azure
Databricks

1 an
Paris, Île-de-France
Contexte de la mission Au sein d'une direction des systèmes d'information, les équipes IT accompagnent la transformation digitale de l'organisation. Elles fournissent des plateformes et des solutions innovantes afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de répondre aux besoins des métiers, notamment grâce aux technologies digitales et à l'intelligence artificielle. Objectifs et livrables Le Technical Lead Data Products garantit la réussite de la livraison technique des solutions digitales sous sa responsabilité en alignant l'architecture et les pratiques de développement avec les standards de l'entreprise et les objectifs stratégiques. En tant qu'autorité technique, il guide et mentore l'équipe de delivery, applique les standards de qualité et de sécurité, et s'assure que les solutions sont efficaces, évolutives et alignées avec les besoins métier. Il contribue à la planification et à l'exécution, supervise les décisions techniques et promeut l'amélioration continue ainsi que l'innovation. Le rôle nécessite de traduire des exigences complexes en solutions techniques actionnables, de gérer la collaboration transverse et de soutenir l'excellence opérationnelle via le monitoring, la documentation et la résolution d'incidents. Il contribue à la livraison de produits et solutions de haute qualité dans les délais prévus, en alignant les efforts techniques avec les objectifs du projet. Il guide, coache et accompagne les membres de l'équipe technique, en favorisant leur développement professionnel et en renforçant leurs compétences techniques. Le Tech Lead Data Product est en charge des périmètres de Data Products dont il a la responsabilité : Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, etc.) et de la plateforme (logiciel et infrastructure), en conformité avec les standards de l'entreprise en matière de cybersécurité et d'architecture, en collaboration avec les équipes de gouvernance. Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs, DevOps, Product Owners, etc.) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, et s'assurer de l'application des exigences de qualité du code. Planifier et superviser les sprints de développement. Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. Garantir la documentation technique et fonctionnelle ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité, la performance, la maintenabilité et la résilience des développements et de la plateforme, en soutien au Delivery Lead. Assurer une veille technologique active et proposer des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais liés à l'industrialisation, à la conformité, au passage à l'échelle et au déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin d'intégrer le FinOps dès la conception. Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques, et inversement. Compétences demandées Databricks : Confirmé AWS : Confirmé Microsoft Azure : Confirmé GitHub : Avancé GitHub Copilot : Avancé DevOps : Confirmé
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CDI

Offre d'emploiDATA Engineer F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Data Engineering
Data science
Data Warehouse

Bordeaux, Nouvelle-Aquitaine

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Offre d'emploiData Scientist F/H

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Data science
Machine Learning
Python

Bruz, Bretagne

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