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· Architecture technique : o Garantir le respect des normes et la cohérence de la stack technique entre les différentes équipes o Contribuer et s’assurer de la mise en place de contrats d’interface entre les différentes équipes o Connaître les standards du marché et assurer une veille technologique o Participer aux tests et à l’introduction de nouvelles technologies o Comprendre et auditer l’architecture existante afin de proposer des améliorations · Developer expérience : o Contribuer à l’écriture de nouveaux modules Terraform o Accompagner les équipes dans leur montée en compétence de l’Infrastructure as Code et des nouvelles technologies o Définir les standards concernant les équipes de développement, en particulier sur la CI/CD · FinOps : o Mettre en place un plan de suivi du budget par équipe o Implémenter les outils de monitoring (alertes, seuils, etc.) o Identifier les optimisations et contribuer à leur priorisation

Dans un contexte important au sein de l’équipe IT , l’entreprise souhaite réaliser un audit approfondi de l’infrastructure réseaux et data center. L’objectif est d’évaluer l’état actuel, identifier les risques techniques et organisationnels, documenter l’existant et proposer une trajectoire de sécurisation et d’optimisation. Audit technique Analyse complète des architectures réseau LAN, WAN, WLAN, SD-WAN, VPN, firewalls. Diagnostic de l’infrastructure Data Center (virtualisation, stockage, sauvegardes, cluster, hyperviseurs…). Vérification des normes, bonnes pratiques, segmentation, redondance, haute disponibilité. Identification des faiblesses, risques, dettes techniques, SPOF. 2. Audit documentaire & organisationnel Revue de la documentation existante : schémas réseau, procédures, configurations. Évaluation du niveau de connaissance interne. Analyse des processus d’exploitation : supervision, gestion des incidents, PRA/PCA, sauvegardes, mises à jour. 3. Recommandations & stratégie Élaboration d’un rapport d’audit structuré (constats, risques, niveaux de criticité). Propositions d’améliorations : sécurité, performance, disponibilité, conformité. Priorisation des actions (quick wins / moyen terme / long terme). Feuille de route de transformation (Network & Data Center). 4. Accompagnement & transfert de compétences Présentation des conclusions aux équipes IT et à la direction. Support à la mise en œuvre des premières actions. Contribution à la reconstitution du patrimoine documentaire technique.

La Tribu DATA (DAT) construit et développe des applications sur la base de puissantes plates-formes DATA à des fins d’usages variés servant toutes les directions métier de la banque. Pour répondre à ces usages, DAT est au cœur de la stratégie data de l'entreprise, et intervient aussi bien au niveau de l’architecture Data, sur les dernières technologies data, Big data, IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavisualisation. Plus particulièrement dans le cadre de la squad SOD (Socle DATA), nous recherchons un (une) Data Ingénieur/Data Analyste spécialiste DATAIKU. Il (elle) intègrera le périmètre opérationnel « IA Factory » de la squad SOD. La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Besoin d’interaction avec les métiers OUI ☒ NON ☐ Contexte (à préciser) : La tribu DAT travaille en associés sur différents projets SNI, et en direct avec les Métiers pour mise à disposition /exposition de données répondant à différents besoins de toutes directions ou SNI confondues Autres besoins d’interaction (au sein de l’IT, production, sociétés externes, …) OUI ☒ NON ☐ Contexte (à préciser) : avec le producteur groupe CAGIP, Entre les Squads de la tribu DAT, avec les autres tribus et avec les Métiers Livrables techniques (voir annexe 2) : • Compte-rendu individuel d'activité • Compte-rendu de réunion • Documentation actualisée, procédure SNI • Documents de suivi Livrables fonctionnels (voir annexe 2) • Compte-rendu de réunion • Dossier de conception de mise en œuvre • Dossier de mise en place • Compte-rendu mensuel de projet • Plan de charges

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure, notre client souhaite renforcer son équipe Data avec un Data Architect expérimenté. La mission s'inscrit au sein d'un environnement regroupant des équipes de transformation, d'ingénierie et de développement, avec un fort niveau d'interaction entre les directions métiers et les équipes techniques. Le consultant interviendra dans un contexte structuré autour d'une plateforme Data moderne (Data Lake, Data Warehouse, services de traitement & de gouvernance), et contribuera activement à la définition, l'évolution et la cohérence de l'architecture Data globale. Responsabilités : Cadrer, concevoir et sécuriser l'ensemble de la chaîne de valeur Data ; Garantir la cohérence, la performance et la qualité des modèles et flux de données ; Etre garant des bonnes pratiques d'architecture ; Participer aux choix technologiques et contribuera à la roadmap des services Data ; Assurer la promotion des services Data ; Participer à la cartographie et à la gouvernance des usages.

Mission : Mission située au sein de la DSI au niveau de l’équipe Data et Reporting d'un acteur financier. La mission consistera à être Business Analyst sur la plateforme Data du SI. Analyse des besoins : Comprendre les besoins des parties prenantes et des utilisateurs finaux afin de définir des exigences claires pour des projets liés aux données. Cadrage de projet : Travailler avec des équipes techniques de la DSI (architectes, data engineers, MOA/MOE des autres applications), autres DSI du groupe, et non techniques (direction financière, conformité, direction des risques, direction commerciale) afin de cadrer un projet (solution, chiffrage, planning, …) Pilotage de projet : définir et suivre les engagements / assurer le reporting et le dialogue avec les interlocuteurs métiers Analyse des demandes du métier : Sur la base d’une expression de besoins ou de spécifications fonctionnelles générales, réalisation de l’analyse, en lien avec les développeurs, puis établissement des chiffrages et du planning de mise en œuvre des évolutions. Spécifications fonctionnelles : A partir des expressions de besoins, rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées à destination des équipes de développement. Préparation et réalisation des recettes : Rédaction des cahiers de recettes et validation du bon fonctionnement technico-fonctionnels des applications. Assistance et support : Assurer l’assistance auprès des utilisateurs, analyser les dysfonctionnements et proposer des solutions correctives/palliatives chiffrées.

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Acteur majeur du secteur du sport et de l'innovation depuis plus de 40 ans, nous réinventons constamment le marché grâce à des produits accessibles et technologiques. Notre mission est de rendre les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre via un écosystème numérique complet : coaching virtuel, expériences connectées en magasin, services de location et produits intelligents. Vous rejoindrez une équipe technique de plus de 2 500 experts (ingénieurs, product managers, data experts) répartis entre Paris et Lille, dédiée à répondre aux besoins de 500 millions d'utilisateurs. Contexte de la mission Au sein de la division Connected Sports Platform (CSP) , nous accélérons notre transformation digitale via l'implémentation de solutions IoT. L'équipe Data est au cœur de ces enjeux : elle développe les briques nécessaires à l'ingestion, au stockage et à l'exposition des données échangées entre le cloud, les appareils connectés (vélos électriques, machines de fitness, etc.) et les applications mobiles. Objectifs : Optimiser l'exploitation des données pour la BI, la maintenance prédictive, la détection d'incidents et le design intelligent. Vos responsabilités En tant que Data Architect / Engineer (Freelance) , vous accompagnerez les projets dans leurs choix architecturaux et techniques avec les priorités suivantes : Architecture : Concevoir l'architecture d'ingestion et de stockage des données IoT (directes ou via mobile). Pipeline : Construire des pipelines de données structurées et non structurées scalables. Stratégie Tech : Définir la stratégie des stacks techniques et garantir le CI/CD. Optimisation : Maintenir et refondre les datasets existants pour de nouveaux cas d'usage. Qualité & Gouvernance : Assurer la fiabilité, l'accessibilité et la confidentialité des données (Data Privacy). Standardisation : Définir les standards d'architecture et assurer l'alignement entre la vision technique et les besoins utilisateurs. Profil recherché Expérience : +5 ans en tant que Senior Data Engineer dans un environnement microservices avec échanges de données en temps réel. Expertise Technique : Maîtrise de la modélisation de données, des systèmes distribués et de l'optimisation de requêtes. Stack : Maîtrise de Python (Scala ou Java sont un plus) et des technologies Kafka et Spark . Méthodologie : Culture Agile, GIT, Code Review et Peer Programming. Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, communication fluide et esprit d'équipe. Langues : Français courant et anglais professionnel. Le "plus" pour cette mission : Expérience sur l'environnement AWS Big Data (Lambda, Redshift, S3). Expérience confirmée sur des produits IoT ou des appareils connectés. Modalités pratiques Durée : Mission longue durée. Lieu : Paris ou Lille (déplacements ponctuels à prévoir sur Lille si basé à Paris). Télétravail : Rythme hybride (environ 2 jours de télétravail par semaine). Matériel : Choix de l'environnement de travail (Mac, Windows). Compétences clés attendues (Récapitulatif) CompétenceNiveau attenduKafka / Spark Avancé AWS (Lambda, Redshift, S3) Confirmé Data Modeling Confirmé Écosystème IoT Confirmé Data Governance Confirmé

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser, conseiller, et faire des recommandations de façon à améliorer l’efficience et l’efficacité de la solution Databricks chez ton client. - Préconisation, conception et mise en œuvre du LakeHouse Databricks - Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques - Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Databricks - Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. - Tests, validation et documentation des développements - Réalisation d’audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Notre client, un grand groupe bancaire international, renforce sa Direction IT dans le cadre de la transformation de son Système d’Information. Au sein du pôle “Gouvernance & Architecture”, vous rejoindrez l’équipe “Architecture d’Entreprise” pour piloter un programme transverse visant à fiabiliser la cartographie des données et des flux applicatifs . 🚀 Vos missions Cadrer le projet et définir le Target Operating Model (TOM) Collecter les informations via les outils collaboratifs internes Produire et/ou réviser la cartographie des applications déployées Développer des interfaces facilitant la consultation du référentiel des cartographies Piloter les chantiers, la roadmap et les livrables Définir les processus opérationnels, la gouvernance et le RACI Animer la communauté de contributeurs (Data Office, Architectes, Application Managers) Suivre les plans d’action et garantir l’avancement des objectifs 🧠 Votre profil Minimum 10 ans d’expérience dans la gestion de projets IT ou l’architecture d’entreprise Maîtrise des frameworks d’architecture , principes d’urbanisation et standards de modélisation Solides compétences en pilotage de projet, planification et gestion des risques Capacité à coordonner des équipes internationales et à communiquer en anglais Esprit analytique, structuré et orienté résultats Force de proposition et approche innovante dans la conduite du changement

Au sein de la DSI, vous intégrez une équipe pluridisciplinaire et jouez un rôle stratégique dans la définition, la structuration et l'évolution des architectures data. Vous êtes garant de la cohérence, de la performance et de la sécurité des systèmes de données. Concevoir et faire évoluer l'architecture data globale (modélisation, flux, stockage, sécurité) Définir les standards et bonnes pratiques en matière de gouvernance des données Superviser la mise en place des pipelines de données (Databricks, Power Automate) Piloter la modélisation des bases de données SQL et NoSQL Collaborer avec les équipes métier et techniques pour aligner les besoins fonctionnels et les solutions data Assurer la qualité, la traçabilité et la fiabilité des données dans un environnement cloud Participer au suivi et à la maintenance de l'exploitation

Contexte & Enjeux Projet stratégique à haute visibilité visant à construire une nouvelle Data Platform . L’infrastructure, livrée sur un modèle Kubernetes , constitue le socle du futur environnement Data. Une équipe backend est déjà en place et développe le socle applicatif en Python / Django . Objectif principal : Structurer et définir l’ architecture Data de la plateforme, dans une logique modulaire, scalable et sécurisée , et préparer l’intégration des premiers cas d’usage métiers. 🧩 Mission Le Data Architecte interviendra sur : Définir l’ architecture cible de la Data Platform après livraison de l’infrastructure ; Segmentation et ségrégation des stockages selon les typologies de données (temps réel, analytics, applicatif) ; Déploiement et orchestration des conteneurs dans l’environnement Kubernetes ; Mise en place du socle Data et des patterns de gouvernance : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data ; Accompagnement sur les choix technologiques (préférence open source) ; Co-construction avec les équipes métiers utilisant des outils no-code / low-code pour leurs besoins analytiques. 🧠 Profil recherché Architecte Data confirmé, à l’aise sur les environnements Cloud Azure et Kubernetes ; Maîtrise des architectures temps réel , data pipelines et data storage (Data Lake / Data Warehouse) ; Expérience solide sur les environnements open source : Spark, Kafka, Airflow, etc. ; Capacité à intervenir sur des sujets d’ architecture globale (data + applicatif) ; Bon sens du travail en équipe et de la co-construction dans un contexte sensible et confidentiel ; Capacité à proposer des solutions adaptées aux contraintes existantes. ⚙️ Environnement technique (indicatif) Cloud : Azure Orchestration : Kubernetes Backend : Python / Django Data : Open source – Spark, Kafka, Airflow, etc. Usages métiers : No-code / Low-code

Tâches : Cadrer les différents travaux à réaliser en apportant un regard externe en mettant en lumière les éléments suivants : Besoins utilisateurs et cas d’usage Identification des données Schéma d’architecture Solutions intermédiaire et cible, chiffrées Exigences relatives à la gouvernance des données et à la conformité (cyber, …) Trajectoire de mise en œuvre • Piloter et coordonner les différents interlocuteurs intervenant dans le projet de mise en œuvre de la plateforme Data, de la phase de conception à la mise en production. • Coordonner les équipes techniques et fonctionnelles (Data Engineers, Data Analysts, Product Owners, Architectes, equipe Data métier et spécialisées…). • Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données nécessaires au pilotage e-business. • Définir et suivre le backlog produit Data en lien avec les équipes métier et techniques. • Piloter la réalisation à l’aide des outils internes (Jira Align). Attendu : Accompagner la mise en place d’une plateforme Data au service du pilotage e-business d’une entité spécialisée dans l’accélération digitale et e-business. Vous interviendrez en tant que Chef de projet technique Data, au sein d’une organisation agile et transverse, pour coordonner et piloter la construction, l’intégration et la mise à disposition d’une solution Data.

Le/La Data Product Owner – Intermodal est responsable de la définition et de la livraison du produit de données Intermodal , qui servira de datamart de référence pour l’ensemble des sources opérationnelles et commerciales clés (systèmes de gestion du transport existants et futurs, outils opérationnels, solutions de facturation, etc.). Il/Elle est le point focal côté métier pour tous les sujets liés à la construction et à l’évolution du produit de données Intermodal. Le périmètre couvre les données de référence (master data) et les données transactionnelles , issues de l’ensemble des systèmes Intermodal, y compris plusieurs TMS. Dans le cadre d’un projet de déploiement d’un nouveau système de gestion du transport, le/La Data Product Owner pilote les activités de préparation, de nettoyage et de sécurisation des données avant chaque mise en production, en collaboration avec les Product Owners, les experts régionaux et les équipes IT. Il/Elle s’appuie sur un/une référent(e) Master Data , chargé(e) d’accompagner l’identification, la standardisation et la consolidation des données de référence (clients, sites, actifs, etc.) afin de garantir une base de données cohérente et fiable. Travaillant en étroite collaboration avec les chefs de projet métier et IT, les Product Owners et les experts techniques, le/La Data Product Owner documente et supervise les flux de données de bout en bout , maintient le catalogue de données , définit et pilote les règles de qualité des données , et gère le backlog du produit data . Il/Elle promeut des indicateurs cohérents et une source unique de vérité pour le pilotage de la performance. Ce rôle fait le lien entre le métier et l’IT sur les sujets data : compréhension de la création et de l’usage des données dans les systèmes opérationnels, traduction en un datamart fiable et cohérent, et accompagnement de son adoption et de son amélioration continue. Responsabilités clésVision et roadmap du produit data Définir, avec les chefs de projet métier et IT, le plan de construction et d’évolution du datamart Intermodal de référence couvrant l’ensemble des systèmes sources clés. Traduire les objectifs métiers (pilotage de la performance, maîtrise des coûts, qualité de service, visibilité opérationnelle, etc.) en une vision produit data et une roadmap détaillée. Maintenir et prioriser le backlog du produit data (domaines de données, fonctionnalités, transformations, initiatives qualité, prérequis BI), en arbitrant entre valeur métier, contraintes techniques et ressources disponibles. Besoins BI & analytique Recueillir les besoins BI et reporting des parties prenantes métiers en collaboration avec le/la référent(e) BI (KPI, tableaux de bord, reporting réglementaire ou contractuel, suivi opérationnel). Traduire les cas d’usage métiers en exigences data : éléments de données requis, règles de calcul, niveaux d’agrégation, historique, fréquence de mise à jour. Proposer des solutions adaptées à l’architecture et aux outils BI disponibles, en tenant compte : de la fraîcheur des données requise (quasi temps réel, quotidien, mensuel), de la performance et de l’ergonomie, de la sécurité des données et des droits d’accès. Prioriser et coordonner, avec le/la référent(e) BI, la livraison des tableaux de bord et rapports basés sur le datamart Intermodal, en garantissant la cohérence des indicateurs. Compréhension et documentation des flux de données Formaliser les flux de données de bout en bout : création, mise à jour, enrichissement et consommation des données tout au long des processus Intermodal. Cartographier les interfaces et dépendances entre les différents systèmes opérationnels, les référentiels de données et la couche datamart / BI. Produire et maintenir une documentation claire (schémas de flux, lignage des données, liens processus/données) à destination des équipes IT, des utilisateurs métiers et de la gouvernance. Catalogue de données & modèle de données Piloter, en lien avec la gouvernance data, la création et la maintenance du catalogue de données Intermodal, incluant pour chaque donnée : définition et signification métier, système source, classification (master data / transactionnelle), niveau de confidentialité, responsabilités (propriétaires métier et IT). S’assurer, avec les équipes IT et les architectes data, de l’alignement entre les modèles de données logiques et physiques et la vision métier du catalogue. Promouvoir l’usage du catalogue de données comme référence unique sur la signification et l’origine des données. Qualité des données & gouvernance Identifier et évaluer l’impact des données manquantes ou de mauvaise qualité sur les opérations, le reporting et la prise de décision. Définir, pour les données clés, les pratiques de gestion de la qualité : KPI et seuils de qualité, règles de contrôle et de surveillance, processus de gestion des anomalies, rôles et responsabilités (responsables, contributeurs, escalade). Prioriser les améliorations de qualité des données dans le backlog (contrôles, enrichissements, workflows de correction). Garantir la conformité avec les politiques et standards de gouvernance data. Pilotage de la livraison & validation Collaborer avec les data engineers, développeurs BI et équipes plateforme pour livrer les incréments du produit data (nouvelles sources, tables, métriques, vues). Animer les revues de validation avec les équipes IT et métier pour confirmer l’adéquation aux besoins et la qualité de la documentation. Valider les structures de données et transformations selon des critères d’acceptation clairs. Assurer la cohérence et la réutilisation des jeux de données et indicateurs afin d’éviter les duplications. Préparation des déploiements & support Piloter, pour les projets de déploiement de nouveaux systèmes, les phases de préparation et de nettoyage des données avec l’appui du/de la référent(e) Master Data : planification des chargements et migrations, coordination avec les équipes métiers, régionales et IT, validation de la complétude et de la qualité des données avant mise en production. Suivre les incidents data lors des mises en service et en phase de démarrage, et capitaliser pour les déploiements suivants. Mettre à jour la documentation (catalogue, flux, règles de qualité) en fonction des nouvelles zones, périmètres ou évolutions des systèmes. CompétencesCompétences data & techniques Bonne compréhension des concepts de data warehouse (schéma en étoile, dimensions/faits, ETL/ELT, lignage des données). Expérience en catalogage et documentation des données. Connaissance des frameworks et indicateurs de qualité des données. Capacité à échanger avec des équipes techniques sur des modèles de données ; des bases en SQL sont un plus. Expérience avec des outils BI (Power BI, Tableau, Qlik ou équivalent). Compétences produit & métier Forte capacité à traduire les besoins métiers en exigences data et inversement. Expérience en gestion de backlog et en priorisation multi-parties prenantes. Communication claire et structurée auprès de publics métiers et techniques. Soft skills Esprit analytique, rigueur et sens du détail. Capacité à animer des ateliers et à fédérer autour de décisions communes. Sens des responsabilités et de l’ownership dans un environnement en transformation. Excellente organisation pour gérer plusieurs chantiers en parallèle.

Périmètre et objectifs de la mission Mission principale : Prendre en charge l’architecture de bout en bout des solutions data pour les produits et cas d’usage analytiques, au sein d’un ou plusieurs value streams. Traduire les besoins métiers en solutions data sécurisées, scalables et optimisées en coût, s’appuyant sur la plateforme data d’entreprise (DWH, Iceberg/Trino lakehouse, streaming, ML, GCP/on-premise). 2. Responsabilités principales Architecture : Ingestion batch/stream, DWH (modélisation Kimball/Star), Lakehouse (Iceberg/Trino), exposition via SQL/API/couche sémantique, gestion des flux de features ML si besoin. Modélisation : Transformation des concepts métiers en modèles conceptuels, logiques et physiques (partitionnement, clustering, indexation…). BI & Analytics : Gouvernance des KPIs, optimisation des dashboards et des requêtes, gestion du cache et des agrégats, promotion du self-service (dbt/metrics layer + catalogue). Ops & FinOps : Suivi des SLOs (fraîcheur, latence, coût), observabilité, runbooks, backfills, tuning du stockage et des requêtes pour réduire les coûts. Gouvernance/Mesh : Gestion des métadonnées, documentation, publication de blueprints et d’ADRs.

Nous cherchons : Un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre notre squad Data Platform et contribuer à la construction, l’exploitation et l’optimisation de notre plateforme Data dans un environnement Cloud (AWS / Azure). Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des solutions de Data Lake (Gen 2, S3). Développer des microservices et applications en Python et C# . Mettre en place et maintenir des processus de déploiement automatisé avec Terraform . Participer au RUN et au Build de la Data Platform (support, supervision, optimisation). Automatiser et améliorer les activités d’exploitation (SRE, FinOps). Définir et appliquer les bonnes pratiques de sécurité, qualité, résilience et observabilité. Collaborer avec les Data Officers, Data Architects et Data Engineers dans un cadre Agile . Assurer la documentation et le suivi des livrables (artefacts, mises en production).4 Stack technique : Cloud : AWS (S3, VPC, services Data), Azure (ADLS Gen 2 – un plus). Langages : Python, C#. Infra as Code : Terraform. Data : ETL, Data Lake (Gen 2, S3). Monitoring & Observabilité : Grafana, Azure App Insights. Méthodologie : Agile / SRE / FinOps.