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Plateforme BI stratégique basée sur Azure et Power BI , alimentée par un data lake multi‑ERP et utilisée par plus de 2000 utilisateurs. Le consultant intervient en autonomie complète sur des projets end‑to‑end : besoin métier → data engineering → modélisation → BI → mise en production. Responsabilités principales Data Engineering Développer les pipelines ETL (Azure Data Factory). Intégrer de nouvelles sources et enrichir le data model harmonisé. Optimiser performance, coûts et qualité des données. Data Analyse & Power BI Concevoir des dashboards Power BI (DAX, M). Produire des visualisations orientées performance achats / finance / risques. Interpréter des datasets complexes et peu documentés. Gestion de projet Prise en charge complète des évolutions (workshops, tests, démos, MEP). Documentation fonctionnelle et technique. Participation aux cérémonies Agile. Support & amélioration continue Support utilisateurs. Contribution aux évolutions du produit BI.

Dans le cadre de ses projets data et décisionnels, nous recherchons actuellement un.e Chef de projet décisionnel pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur assurance / mutualité. Vous intégrerez la Direction Data Groupe, au cœur des programmes de convergence décisionnelle et de structuration d’un cadre commun de pilotage à l’échelle de plusieurs entités. L’objectif est de renforcer la cohérence des indicateurs, harmoniser les règles de gestion et accompagner la mise en place de solutions data mutualisées au niveau Groupe. Vous évoluerez dans un environnement transverse, en interaction avec les équipes métiers, IT, Data centrales et les différentes entités opérationnelles. 🎯 Votre rôle En tant que Chef de projet décisionnel, vous pilotez des projets data et BI à fort enjeu, dans un contexte multi-entités et fortement structurant. Vous intervenez à la fois sur le cadrage fonctionnel, la coordination des parties prenantes, le pilotage opérationnel et la sécurisation des phases de recette et de mise en production. Votre rôle est clé dans la convergence des pratiques et des indicateurs au niveau Groupe. 🚀 Vos missions 📊 Pilotage de projets décisionnels Vous prenez en charge le pilotage de projets data et décisionnels dans un environnement complexe : Piloter des projets BI / data à l’échelle Groupe et multi-entités Structurer le suivi des projets : planning, risques, charges, arbitrages Coordonner les équipes métiers, IT, Data et programme Préparer et animer les instances de pilotage et de comitologie Produire les supports de suivi et d’aide à la décision Contribuer aux trajectoires de convergence et de rationalisation des solutions décisionnelles 🧭 Cadrage fonctionnel et data Vous intervenez sur la traduction des besoins métiers en solutions data cohérentes : Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers Challenger et qualifier les demandes dans une logique Groupe Participer à la définition des indicateurs et règles de gestion Contribuer à l’intégration de nouvelles sources dans le Data Warehouse Groupe Participer aux travaux de modélisation de données (DWH et décisionnel) Garantir la cohérence entre besoins locaux et référentiel Groupe 🧪 Recette et validation des solutions Vous êtes garant.e de la qualité des livrables décisionnels : Définir et mettre en œuvre les stratégies de recette Participer à la conception des cas de tests et jeux de données Suivre les campagnes de recette et le traitement des anomalies Vérifier la cohérence et la conformité des données produites Contribuer aux PV de validation et bilans de recette Sécuriser les mises en production des solutions décisionnelles 📈 Coordination et appui Data Analyst Vous pouvez être amené.e à encadrer ou collaborer avec un Data Analyst en appui sur : L’analyse de données et contrôles de cohérence La préparation des besoins et des jeux de données La réalisation de requêtes SQL La production d’analyses et supports de pilotage Le support aux phases de recette et de documentation 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data & décisionnel Groupe Pilotage de la performance Reporting et indicateurs métiers Convergence et mutualisation des données Assurance / mutualité 🛠 Technologies & outils Data Warehouse / Data Lake Modélisation décisionnelle (étoile, flocon, datamarts) ETL / ELT SQL Outils de BI (Power BI, Qlik, Tableau appréciés) Jira ou outils de suivi projet Outils de recette et de suivi des anomalies

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Testeur modèles IA. Tester des modèles d'IA, des systèmes pilotés par l'IA et des applications centrées sur les données - Conception de cas de tests pour les systèmes dynamiques/pilotés par l'IA - Conception de cas de tests spécifiques par niveau (code, data, modèle LLM, pipeline) - Dossier d'évaluation de la précision, de l'explicabilité et du biais du modèle utilisé - Dossier d'évaluation de l'impact éthique de la dérive des données - Cahiers de tests d'IA sur des cas particuliers Python, Langchain Eval, RAGAS, LangFuse, outils de tests (PyTest, TensorFlow, MLFlow, Azure ML etc…) Conception de cas de tests Biais, équité et explicabilité en IA

Consultant MOE BI / Domaine Socle Data Expérience ciblée : 3-4 ans minimum Compétences impératives - Compétences techniques : Conception / Modélisation BI (Flux & modèles de données) Expériences significatives sur la mise en place complète de projets BI Data ETL (conception, modélisation, réalisation) et sur le RUN en environnement Full Microsoft (SSIS, SQL Server : Modélisation, procédures stockées, optimisation SQL, etc.). Connaissance et mise en œuvre de la suite Microsoft AZURE DEVOPS (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD). Anglais professionnel courant - Compétences organisationnelles Expérience significative sur l'implémentation de projets BI d'intégration de données (datawarehouse & datamarts) Avoir la capacité de mener des mini-projets en autonomie tout en étant accompagné par un(e) maitrise d'ouvrage et/ou le métier. Capacité à s'organiser, à s'adapter sur les priorités, à synthétiser l'état d'avancement de ses activités et à remonter les alertes si besoin. - Compétence(s) appréciée(s) : Outils de reporting BI : TABLEAU, IBM Cognos, Power BI Habitué aux relations avec des partenaires offshore Certifications sur la suite MSBI - Descriptif détaillé de la mission : Assurer le RUN des applications existantes (ETL, Bases de données, support niveau 3) Comprendre les enjeux métier, problématiques à résoudre et opportunités à concrétiser. Echanger et challenger les besoins métiers avec les équipes AMOA BI en tenant compte des contraintes techniques. Proposer, concevoir et spécifier des solutions techniques viables, évolutives et tenant compte de l'existant. Rédaction des documents techniques (spécification techniques, document d'exploitation…etc). Conseiller, proposer des axes d'amélioration, alerter si besoin. - Environnement technique de la mission : Socle Data : SSIS, SQLServer (2016), procédures stockées, Azure DevOps (Git, Board Agile, Pipeline de déploiement CI/CD) Reporting : COGNOS BI 10.2 et 11 & Tableau Date début de mission : ASAP Durée estimée de la mission : longue - 3 mois (renouvelables)

Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des modèles de données cliniques et de recherche via openEHR, FHIR et des modèles relationnels. Vous collaborerez avec les équipes cliniques, chercheurs et data stewards afin de formaliser les besoins métiers en modèles de données réutilisables, tout en garantissant leur alignement avec les standards internationaux de santé et les politiques de gouvernance data. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data engineering pour assurer l’implémentation en production des modèles au sein des repositories cliniques et data warehouses, tout en contribuant à la gouvernance, à la documentation et à l’évolution des standards de données de santé de l’organisation.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Lead Data Engineer / Lead Data Platform (H/F)Votre mission En tant que Lead Data, vous êtes responsable de la conception, de la fiabilité et de l’industrialisation de la plateforme data dans un environnement assurantiel fortement réglementé. Vous combinez un rôle de : référent technique, architecte data, lead d’équipe, garant de la qualité et de la sécurité des données. Vos responsabilitésLeadership & coordination Encadrer et accompagner une équipe de Data Engineers Définir les bonnes pratiques : qualité des données, documentation, monitoring, versioning Garantir la cohérence des choix techniques avec les équipes DevOps et Architecture Collaborer avec les équipes métiers (finance, actuariat, sinistres, marketing) Data Engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Orchestrer les flux avec Apache Airflow Modéliser les données (schémas étoile / flocon) Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation & DataOps Mettre en place les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests et déploiements Superviser les traitements et gérer les incidents de production Travailler avec les équipes DevOps sur les environnements et la sécurité Profil recherché Formation supérieure en informatique ou data 7 à 10 ans d’expérience en Data Engineering Expérience significative en rôle de lead technique Une expérience en assurance, banque ou finance est appréciée Compétences indispensables SQL avancé Python Apache Airflow Git & CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins…) Modélisation de données décisionnelles Bonne culture DataOps / industrialisation Compétences appréciées Spark / Databricks dbt Docker / Terraform Outils de data quality et observabilité Connaissance RGPD et données sensibles Soft skills Leadership et pédagogie Excellente communication Vision globale et sens des priorités Autonomie et rigueur Capacité à travailler avec des interlocuteurs techniques et métiers

Contexte : Dans le cadre des activités de validation des modèles de risque, la mission vise à évaluer la robustesse des modèles, garantir leur conformité réglementaire et accompagner leur amélioration continue au sein du dispositif de gestion des risques. Missions : Réaliser la validation des modèles sur les dimensions : données, méthodologie, performance, monitoring, usage et documentation. Produire les rapports de validation et présenter les conclusions en comité. Assurer le suivi des recommandations et plans d’amélioration. Contribuer à la veille réglementaire et méthodologique.

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique, recherchant pour l’un de ses clients à Paris [92] un(e) Lead Tech Salesforce Sénior H/F Contexte de la mission Dans le cadre d’un remplacement pour le marché d’un client, le Lead Tech Salesforce Sénior aura pour mission la gestion du delivery de l’applicatif Salesforce. Il/Elle devra suivre les développements du produit à travers la conception logicielle, la revue de code, la gestion des bonnes pratiques et le management d’une équipe de 4 développeurs. Tâches à réaliser Accompagnement de l’équipe d’intégration Salesforce Suivi de l’avancement des développeurs dans le sprint et de leur bonne communication envers le client Analyse et chiffrage des solutions techniques pour le paramétrage Salesforce Garant de la qualité des développements Rédaction et/ou relecture de documentations techniques Release management (déploiements) Partage des bonnes pratiques sur Salesforce Participation aux cérémonies Agile (Daily, affinage, démo, rétrospective, sprint planning, poker planning, etc.) Travail en collaboration étroite avec le Chef de Projet (reporting, remontée des alertes, etc.) Veille technique et optimisation des processus Compétences recherchées Obligatoires Conception technique : rédaction et relecture de tâches techniques, réponse aux questions des Business Analysts et développeurs Compétences techniques séniores sur Salesforce Référent technique des développeurs (support, relecture des Pull Requests, livraisons, suivi et accompagnement) Pilotage opérationnel : attribution des tickets, suivi de l’avancement du sprint, résolution des blocages, challenge technique des développeurs, animation des poker plannings Maîtrise complète Apex avancé (Triggers, Batch, Queueable) Lightning Web Components (LWC) Flow Builder (Record-Triggered, Scheduled) SOQL / SOSL Modèle de sécurité Salesforce Intégrations API REST / SOAP SFDX et gestion des métadonnées Data Modeling Salesforce Architecture orientée événements (Platform Events) Optionnelles Expérience Cloud Expérience nécessaire Minimum 5 années d’expérience sur une fonction similaire Méthodologie Agile

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Ingénieur DATA BI & Cloud Azure pour renforcer leurs équipes IT. Votre poste et vos missions Membre de l'équipe IT & Digital, vous intervenez au cœur des différents projets de développement du Groupe sur un périmètre international. Dans le respect de la stratégie IT établie par le DSI, votre mission consiste à : Mise en place d'une vraie démarche data-driven au niveau technique - Apporter votre expertise technique et vos idées lors de la mise en place de projets concernant les développement données / BI - Force de proposition sur des nouvelles architectures et solutions d'intégration des données - Connaissances des principes big data et IoT - Connaissances avancées en datawarehouse et modèles de gouvernance des données - Connaissances des API Data pour le temps réel

Dans ce contexte, le Groupe souhaite faire appel à un profil expérimenté de pilote de recette / recetteur pour renforcer la pratique de la recette, en intervenant à la fois sur les projets opérationnels en cours et sur la structuration durable des pratiques au sein de la Direction Data. Le profil interviendra au sein de la Direction Data, en coordination étroite avec : • les équipes métiers, • les chefs de projet MOA et MOE, • les équipes Data (data engineers, data analysts, modélisateurs), Objectifs et livrables Le pilote de recette / recetteur , doit disposé d’une expérience avérée dans la conduite de recettes sur des projets data et décisionnels, et présentant une bonne maîtrise des méthodologies de recette, des outils de gestion de campagnes et de la qualification de la qualité de données. La prestation se déroulera selon deux axes articulés et menés en parallèle : Phase d’audit initial — Revue des pratiques de recette et recommandations (2 à 4 semaines) En début de mission, le prestataire conduira une revue des pratiques actuelles de recette au sein de la Direction Data et des projets en cours ou récemment livrés. L’objectif est d’établir un diagnostic partagé et de formuler des recommandations concrètes visant à améliorer durablement la pratique de la recette. Cette phase initiale, d’une durée de 2 à 4 semaines, comprendra notamment : • un état des lieux des pratiques actuelles : stratégies de recette, organisation, rôles et responsabilités, outillage, livrables ; • une analyse de la couverture de recette (fonctionnelle, data, non-régression, performance) sur un panel représentatif de projets ; • une évaluation des processus de gestion des anomalies, de leur traçabilité et de leur traitement ; • un benchmark synthétique des bonnes pratiques de marché et des standards applicables, notamment sur les projets data et décisionnels ; • l’identification des points forts à capitaliser, des écarts et des risques associés ; • la formulation de recommandations priorisées et opérationnelles : méthodologie cible, modèles de livrables, outillage, gouvernance, indicateurs de pilotage de la recette ; • la proposition d’un plan d’amélioration progressif (quick wins et chantiers de fond) Les livrables attendus de cette phase comprendront : un rapport de diagnostic, un plan de recommandations priorisées, un cadre de référence de la recette (méthodologie, modèles de livrables types) et une feuille de route d’amélioration. Recette opérationnelle sur les projets en cours et accompagnement de la mise en œuvre. Il est également attendu que le profil recette opérationnellement les projets en cours, en parallèle de la phase d’audit. Le pilote de recette n’intervient pas uniquement en pilotage : il prend en charge la conduite et l’exécution effective des recettes sur les projets data et décisionnels, tout en accompagnant la mise en œuvre progressive des recommandations issues de la phase d’audit. Les activités attendues comprennent notamment : • la définition et la formalisation des stratégies de recette des projets ; • la conception et la rédaction des cahiers de recette (cas de tests, jeux de données, critères d’acceptation) ; • l’organisation, le pilotage et l’animation des campagnes de recette ; • l’exécution effective des tests de recette, notamment sur des environnements data (requêtes SQL, contrôles de cohérence, contrôles de qualité de données) ; • la gestion des anomalies : qualification, priorisation, suivi de résolution, communication ; • la production des bilans de recette et des PV de validation ; • la diffusion et l’adoption des bonnes pratiques au sein des équipes (acculturation, accompagnement, modèles partagés) ; • la contribution à la mise en place d’indicateurs de pilotage de la recette (couverture, qualité, délais, charge) ; • la capitalisation des enseignements entre projets.

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L’enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT . Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d’un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l’équipe Conseil et Valorisation Data Levallois. Détail La société devra fournir les prestations suivantes : principales missions : - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l’assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel Et concrètement ? • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l’exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d’impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d’opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique • Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera)

Nous recrutons un(e) Data Analyst pour intervenir au sein d’un grand acteur du secteur bancaire basé à Paris, dans le cadre d’un projet stratégique autour de la donnée et des systèmes décisionnels. Vous intégrerez une équipe Data en charge de l’analyse, de la structuration et de l’exploitation des données métier dans un environnement à forte volumétrie. 🔧 Missions principales : Analyse et exploitation des données métiers Développement et optimisation de requêtes SQL Création et maintenance de procédures stockées Travail sur les schémas relationnels et la modélisation des données Participation aux projets de migration et de qualité de données Collaboration avec les équipes métier et techniques Production d’analyses et support à la prise de décision 🛠 Compétences recherchées : Très bonne maîtrise SQL Expérience sur les procédures stockées (PL/SQL, T-SQL…) Bonne compréhension des schémas relationnels et du data modeling Expérience sur des bases Oracle, PostgreSQL ou SQL Server Sens analytique et rigueur technique