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Objectif de la mission Au sein du Pole Data & Analytics, dans l’équipe Data Monitoring Réseaux, dont la fonction principale est de délivrer les reportings et les Dashboard pour le réseau d’agence, nous étoffons notre équipe de data Analysts pour répondre aux demandes du Plan Stratégique 2026-2030. Prestations demandées Les missions sont : - Analyse, création, évolution et modification des traitements de données (création d'indicateurs & des codes références) - Uniformisation technique des processus de traitement de données - Supervision du bon déploiement des nouveaux processus de traitement - Vérification de la bonne intégration des données et de leurs référencements (mise à jour des glossaires associés) - Mise en place, maintenance et test des jeux de données - Automatisation des programmes avec DataIku - Prise en charge à la réalisation de la Visualisation avec Tableau (Desktop / Serveur) La maitrise de DataIku et de SQL sont indispensables. La maitrise de Tableau et SAS seraient de vrais plus.

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, BI, Sécurité, Infrastructure), vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des pipelines data dans un environnement Azure. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines d’ ingestion et de transformation (batch et near-real-time) Développer et maintenir des flux sous Azure Data Factory Implémenter des traitements Spark via Databricks Mettre en place la qualité des données , le monitoring et la reprise sur erreur Versionner, packager et livrer via des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes BI, sécurité et infra 🛠️ Industrialisation & DataOps Respect des standards de développement et de nommage Mise en œuvre de pipelines CI/CD Documentation et maintien des bonnes pratiques Data Contribution à la performance et à la robustesse des traitements

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Almatek recherche pour l'un de ses clients un Data Analyste Géolocalisation (GPS) sur Paris Mission : Nous recherchons un profil ayant EXP sur des problématiques GPS Rapprochement avec la voirie Détection des points aberrants et correction Rapprochement avec les adresses distribuées Détection des arrêts multi moyen de locomotion => Faire de l’analyse des parcours entre différentes journées. Ces expériences sont indispensables. Compétences requises : Connaissance de DataBricks souhaitable mais non indispensable

En tant que Lead Data Quality Analyst , vous êtes le garant de la fiabilité et de l'intégrité de nos actifs data. Votre rôle central consiste à définir, mesurer et mettre en œuvre les stratégies et processus assurant une haute qualité des données, indispensable à la prise de décision et au succès de nos initiatives métier. Vous pilotez l'ensemble du cycle de vie de la qualité des données : Gouvernance et Stratégie Data Quality : Définir et maintenir les règles de qualité des données (complétude, unicité, validité, cohérence et format). Établir les indicateurs clés de performance (KPI) de la qualité des données et s'assurer de leur suivi régulier. Analyse et Audit des Données : Analyser la qualité des données au sein de nos systèmes sources et cibles (Data Warehouse, Data Lake). Identifier les anomalies, les causes racines des problèmes de qualité (système, processus, ou saisie) et recommander des actions correctives. Implémentation Technique : Mettre en œuvre des contrôles de qualité automatisés directement dans les outils d'entrepôt de données (notamment Snowflake ). Développer des tableaux de bord de monitoring de la qualité pour visualiser les scores et les tendances (via Qlik ou d'autres outils de visualisation). Coordination et Amélioration Continue : Collaborer étroitement avec les Data Engineers, les Data Scientists et les équipes métier pour garantir la bonne application des règles de qualité. Gérer la priorisation des tickets et des actions d'amélioration de la qualité des données.

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Nous mettons à disposition de différentes équipes des dashboards Power BI. Nous sommes autonomes sur toute la chaîne de liaison, incluant : -Récupération des besoins -Récupération de la donnée -Modélisation -Intégration de la donnée à l'entrepôt de données -Dashboarding -Livraison -Administration du service Power BI -Support et formation des utilisateurs aux dashboards Nous cherchons quelqu'un d'organisé, rigoureux, logique et doté d'un bon sens de communication (écoute et restitution) pour intégrer le pôle BI de 4 personnes. Votre travail consistera à : -Concevoir et développer les rapports attendus sur Power BI -Intégrer de nouvelles données dans notre entrepôt de données -Concevoir et développer des bases de données agrégées -Récupérer les nouveaux besoins -Intégrer ces données -Suivre les tâches dans Jira -Assurer le support sur les dashboards et répondre aux interrogations des utilisateurs Les rapports sont des dashboards à destination des équipes supports informatique : -Cycle de vie des incidents -Flux d'incidents entre les différentes équipes -Source de données : ITSM, Service Now

Cherry pick est à la recherche d'un Data analyst pour l'un de ses clients dans le secteur de l'énergie. 🎯 Objectifs de la mission Travailler en collaboration directe avec le Data Lead TGP , les BPO , les Data Domain Owners et les équipes achats afin de : Développer et maintenir le backlog des cas d’usage Data Quality . Paramétrer l’outil Tale of Data pour identifier les anomalies, rapprocher les données provenant de différents systèmes achats et produire les outputs attendus. Suivre et améliorer en continu le niveau de qualité des données à l’aide d’indicateurs fiables et automatisés. Accompagner les équipes dans la conduite et le pilotage des campagnes de nettoyage . Être force de proposition sur l’amélioration des processus, formats et traitements des données. 📌 Responsabilités & Livrables attendus 1. Gestion des cas d’usage Data Quality Identifier et co-construire les cas d’usage avec les BPO et Data Domain Owners. Maintenir et prioriser le backlog (nouveaux besoins, évolutions, corrections). 2. Paramétrage de l’outil Tale of Data Configurer les règles de contrôle qualité (contrôles automatiques, seuils, business rules). Réaliser les rapprochements de données entre les différents outils achats. Produire les livrables opérationnels : listes d’erreurs, fichiers de référentiels, exports de données, emails d’alertes automatiques. 3. Production de KPI Data Quality Définir et documenter les indicateurs de qualité par périmètre. Construire des dashboards permettant le suivi régulier de la qualité des données. 4. Support aux campagnes de nettoyage Préparation et communication des jeux de données à nettoyer. Suivi de l’avancement et relances auprès des équipes concernées. Consolidation des résultats et reporting. 5. Amélioration continue & Expertise Recommander des améliorations sur la structuration des données, les processus de traitement ou la gouvernance. Proposer des optimisations sur l’utilisation de l’outil Tale of Data.

L’équipe Data Science recherche une prestation de Data Science Analyse - Edito & Produit. Une expérience de 2 ans est requise pour cette prestation. Prestations attendues : Déroulement des analyses : - Être à l’écoute et comprendre les besoins métier, - Proposer des méthodes et des axes d’analyses pertinents pour y répondre, - Tirer des enseignements et faire des recommandations en se basant sur les résultats de l’analyse - Synthétiser les résultats, les mettre en forme (Excel, Power Point) et les restituer à l’oral aux équipes métier - Communiquer régulièrement sur les résultats des analyses réalisées à l’ensemble de la direction Analyses pour enrichir l’animation et la stratégie éditoriales : - Profiling utilisateurs : par catégories de contenus, programmes, par chaines, par device … - Analyses de parcours : programmes ou catégories recrutants, fidélisants - Segmentation des utilisateurs selon leurs préférences de contenus, les moments de consommation, … Analyses pour enrichir la stratégie produit : - Audit des données issues des nouvelles fonctionnalités - Analyse de l’usage des fonctionnalités, profiling - Analyse de l’impact de nouvelles fonctionnalités sur le comportement utilisateur : recrutement, engagement - Analyse des parcours des utilisateurs sur les différentes offres digitales : entrée sur la plateforme, accès aux contenus, … Dashboards : - Être référent sur les dashboards de connaissance utilisateurs - Garantir la maintenance et la bonne mise à jour des dashboards existants - Ajustement des existants (nouveaux indicateurs, modifications de calculs,…) - Être force de proposition sur les évolutions des dashboards existants - Créer de nouveaux Dashboards : prise de besoin avec le métier, identification des indicateurs pertinents, maquette de visualisation, définition de la structure de la donnée, création du dashboard Power BI - Communiquer sur les dashboards, accompagner les équipes métiers dans leur utilisation, mettre en place des démos, … Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Pour mener à bien la prestation, le prestataire devra maitriser les expertises suivantes : · Au moins 2 ans d’expérience sur des analyses de connaissance utilisateurs ou clients dans les secteurs de l’audiovisuel, du retail ou du ecommerce · Maîtrise avancée de SQL (au moins 2 ans d’expérience en SQL) · Maîtrise de Google Cloud Platform et maîtrise de Big Query · Connaissance de Power Bi · Connaissance des données issues de Piano Analytics · Connaissance de l’interface Piano Analytics · Connaissance de la mesure Mediametrie et des données Nielsen · Expérience dans le secteur audiovisuel sur des problématiques éditoriales · Expérience dans le secteur digital, ecommerce · Goût pour les contenus audiovisuels / vidéos · Capacité d’analyse, de synthétisation et de vulgarisation

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

Attention, 2 jours de présence sur site non consécutifs à Bruxelles OBLIGATOIRE. Dans le cadre de son architecture cible, ENGIE M&S Belgium a mis en place les plateformes Databricks et Dataiku sur AWS et a lancé des projets de migration pour différents cas d’usage (SAS, AWS Sagemaker, BW/HANA, etc.). Nous recherchons un(e) Expert(e) Dataiku pour rejoindre une équipe projet chargée de reconstruire les fonctionnalités de programmes SAS, dont les résultats sont utilisés par les équipes Finance et Reporting Réglementaire. L’objectif est de combiner l’utilisation de Databricks (stockage/calcul) et de Dataiku (transformation de données), en privilégiant autant que possible les recettes visuelles de Dataiku.

📢 Recrutement CDI – Data Analyst spécialisé données RH & qualité de données Nous recrutons un Data Analyst en CDI pour intervenir sur des sujets de fiabilisation et structuration de données RH et identités au sein d’un environnement data transverse et stratégique. 🎯 Votre rôle Vous interviendrez sur des données collaborateurs (internes, externes, organisations, comptes) afin d’en garantir la cohérence, la fiabilité et l’exploitabilité. Vous travaillerez en lien avec des équipes data, RH et sécurité sur des flux multi-sources. 🛠 Vos missions principales Analyser et comprendre des données issues de plusieurs systèmes (notamment RH) Détecter les incohérences, doublons et données manquantes Mettre en place des règles de contrôle et d’amélioration de la qualité des données Participer à la structuration d’un référentiel de données fiable Produire des indicateurs et tableaux de bord de suivi (qualité, complétude, fiabilité) Documenter les jeux de données et les règles associées

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

Nous sommes à la recherche d'un Chef de Projet Data pour accompagner le déploiement du domaine de la conformité réglementaire "Data Sharing" Mission Pilotage : Élaboration du plan d’évolution en réponse aux exigences réglementaires. Formalisation des modèles d’organisation et de gouvernance adaptés. Animation de groupes de travail multidisciplinaires. Production de livrables et supports d’analyse pour la prise de décision. Coordination Transverse : Sensibilisation aux enjeux réglementaires et à leur convergence. Identification et analyse des réglementations prioritaires. Alignement des actions avec les autres initiatives concernées. Capitalisation sur les Démarches Existantes : Mise en œuvre des actions de sensibilisation adaptées. Production des livrables nécessaires à la gouvernance. Accompagnement à la transformation des pratiques liées à la gestion des données.

Dans le cadre d’un projet BI / Data stratégique, notre client final basé à Paris recherche un Chef de Projet BI / Data freelance pour piloter la mission et assurer le lien entre les équipes internes et l’éditeur Suadeo . Le consultant interviendra comme véritable chef d’orchestre du projet, garantissant la bonne organisation des travaux, le respect des délais et la qualité des livrables. Missions principales Jouer le rôle de Chef de Projet BI / Data côté client final Assurer l’interface entre le client et l’éditeur Suadeo Organiser et animer les ateliers métiers et techniques Piloter le planning, le delivery et les priorités projet Coordonner les différents interlocuteurs (métiers, IT, éditeur) Suivre l’avancement, identifier les risques et proposer des actions correctives Arbitrer les sujets opérationnels et faciliter les échanges Assurer le reporting projet auprès des parties prenantes Gérer les allers-retours avec l’éditeur sur les spécifications, évolutions et correctifs Profil recherché Expérience confirmée en gestion de projets BI / Data Solide compréhension des environnements Data / BI Très bon relationnel et capacité à interagir avec des équipes métiers et techniques Capacité à structurer, organiser et piloter des projets complexes Autonomie, rigueur et sens des priorités

La mission se déroulera au sein de l'équipe Analytics End to End de la Direction Data de BNPP Personal Finance. Cette équipe a pour responsabilité de construire et maintenir des outils de pilotage à disposition des équipes métiers. Nous accompagnons également l'ensemble des équipes analytics dans leurs pratiques data et BI sur les plateformes data mis à dispositions par l'équipes Analytics Platforms avec laquelle nous travaillons en étroi collaboration. La mission nécessite des compétences fonctionnelles et techniques avancées sur QlikSense pour développer pour le métier des dashboards mais aussi pour gérer les montées de version QlikSense et accompagner l'équipe Analytics Platform Dans le cadre des projets ou maintenances évolutives et en relation avec la direction Métier à l'origine du besoin et son patrimoine IT correspondant, les principales missions de la prestation sont : - Analyser et challenger les besoins - Modéliser la solution cible - Développer le socle de données et développer les dashboards - Apporter du support et accompagner les utilisateurs finaux Dans le cadre des montées de versions de QlikSense, les attendus sont : - Cadrage et pilotage du projet - Identifier les contributeurs et définir l'organisation - Construction et suivi du planning - Réaliser les TU et TNR - Mise à jour de la documentation Des compétences sur Tableau et PBI seraient un plus.