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Dans le cadre de la transformation de ses fonctions de contrôle, un acteur de premier plan du Crédit à la Consommation souhaite définir et structurer sa future Plateforme Risque Cible. L'enjeu est double : moderniser l'infrastructure technologique pour intégrer les opportunités offertes par l'Intelligence Artificielle (automatisation des contrôles) tout en garantissant une conformité stricte aux exigences réglementaires, notamment BCBS 239. La mission s'inscrit dans un environnement transverse, nécessitant une synergie forte entre la Direction des Risques, les équipes Data et l'IT. Objectifs et Périmètre L'objectif central est de réaliser une analyse d'écarts (gap analysis) entre l'existant et la cible, puis de concevoir la feuille de route opérationnelle pour la mise en œuvre du dispositif. Le périmètre prioritaire est le Risque de Crédit, incluant également les risques financiers, de valeur résiduelle et opérationnels. Descriptif des interventions Phase 1 : Diagnostic et Analyse de l'Existant · Recueil des besoins : Animation d'ateliers avec les équipes Risques pour identifier les attentes et les leviers d'amélioration. · Audit des "Pain Points" : Identification des points de friction du dispositif actuel (processus, outils, qualité de donnée). · Benchmark de place : Analyse comparative des pratiques du secteur (organisation, gouvernance) et veille sur les cas d'usage de l'IA dans la gestion des risques. Phase 2 : Définition de la Cible (Target Operating Model) · Scénarios de Plateforme : Proposition de différents scénarios d'architecture et de services pour la plateforme cible. · Gouvernance des Données : Définition de la chaîne de responsabilité, de validation et de gouvernance de la donnée. · Pilotage : Spécification des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (du niveau opérationnel jusqu’au Corporate Center). · Organisation & RH : Estimation des besoins en effectifs (FTE) et cartographie des compétences nécessaires pour opérer la cible. Phase 3 : Cadrage Opérationnel et Plan de Déploiement · Feuille de route : Élaboration d'un plan d'actions structuré par chantiers. · Gestion des dépendances : Articulation étroite avec le programme interne spécifique et les impératifs du projet BCBS 239. · Planning & Gouvernance Projet : Définition des jalons clés, des étapes de validation interne et mise en place des instances de pilotage. 4. Livrables attendus · Rapport d’analyse d’écarts et benchmark de place. · Dossier de définition de la plateforme cible et de l’organisation associée. · Schéma de gouvernance et de responsabilité des données. · Feuille de route détaillée (Roadmap) et planning d'implémentation. · Estimation budgétaire et dimensionnement des équipes (FTE). 5. Profil recherché · Expertise Métier : Solide expérience en gestion des risques (Crédit, Valeur Résiduelle, Opérationnel) dans le secteur financier. · Expertise Réglementaire : Maîtrise approfondie des exigences BCBS 239. · Culture Data/IA : Capacité à projeter l'utilisation de l'IA pour l'industrialisation des contrôles métiers. · Soft Skills : Excellence en gestion de projets transverses, capacité à fédérer des interlocuteurs variés (Risque, Finance, IT, Data). · Atout majeur : Expérience opérationnelle dans le secteur du crédit à la consommation automobile (captives).

Mission : Mission de 2 mois en Freelance puis préembauche en CDI Lieu : Caen Vos Missions Organisation du reporting groupe Structure et centraliser les indicateurs clés (KPI) pour le pilotage stratégique et opérationnel. Définit et maintenir une architecture de reporting homogène pour l'ensemble du groupe. Évolution des tableaux de bord Conçoit, maintient et fait évoluer les dashboards pour répondre aux besoins métiers. Garantit l'automatisation, la lisibilité et la fiabilité des rapports. Modélisation des données et flux d'alimentation Conçoit et maintient les modèles de données (Datawarehouse, Datalake, Datamarts). Crée et optimise les processus d'intégration (ETL/ELT) pour alimenter les systèmes analytiques. S'assure de la qualité, de l'exhaustivité et de la fraîcheur des données. Relation avec les métiers et la Direction Technique (OT) Assure le lien fonctionnel entre les équipes métiers et la DSI (Direction Technique). Analyse les besoins, formalise les expressions de besoins, coordonne les réponses techniques. Mise en place de procédures de contrôle qualité Définit et met en oeuvre des règles de contrôle de cohérence et de qualité des données. Met en place des alertes, indicateurs de suivi et tableaux de bord de contrôle. Participe à la conformité réglementaire (ex : RGPD, audit interne). Administration de la plateforme BI Gére les environnements de BI (paramétrage, déploiement, supervision). Met en oeuvre une gouvernance des accès et des rôles : Définit les périmètres d'accès aux données (cloisonnement par entité, fonction, niveau hiérarchique). Assure une gestion fine des droits utilisateurs, rôles et permissions. Formation et accompagnement des utilisateurs Forme les utilisateurs clés et les référents métier aux outils BI et aux bonnes pratiques d'usage des données. Élabore des supports pédagogiques (guides, vidéos, documentation). Développe l'acculturation des collaborateurs à la donnée et à l'IA. Veille technologique & innovation Suit les évolutions dans les domaines BI, data, cloud et IA. Identifie les opportunités d'optimisation ou de transformation des processus métier grâce à la donnée

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data au sein du métier Trade Finance, vous interviendrez sur la mise en place d’un Buisness Analyste/ DATA basé sur une plateforme de virtualisation de données. L’objectif est de : Centraliser et fiabiliser les données métiers Modéliser la donnée en fonction des besoins opérationnels Distribuer la donnée via API, reporting et applications Garantir la qualité et la gouvernance des données 🛠️ Missions 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métier (ateliers, cadrage) Rédiger les spécifications fonctionnelles et user stories 🧠 Data & modélisation Analyser les modèles de données existants Mapper et intégrer les données (data virtualisation / denodo VQL) Participer à la construction du Data Product 🤝 Support & coordination Assurer un support fonctionnel auprès des équipes de développement Faire l’interface entre les équipes IT et les métiers 📊 Reporting & BI Concevoir et développer des dashboards et rapports ✅ Data Quality & Gouvernance Définir et implémenter des règles de qualité des données Contribuer à la gouvernance des données 🧩 Compétences fonctionnelles Bonne compréhension des besoins métier Une connaissance du Trade Finance est un plus 🌟 Soft skills Rigueur et esprit analytique Curiosité et proactivité Bon relationnel et communication ➕ Atouts Expérience en environnement bancaire ou financier Connaissance d’un progiciel Trade Finance (type TI+) Expérience sur des projets data complexes

1. CONTEXTE Au sein du Data Office rattaché à la Direction Data , vous intervenez dans un environnement structuré en tribus et squads sur des enjeux stratégiques liés à la gouvernance, la qualité et la protection des données . L’objectif est d’ industrialiser la gestion de la donnée dans la fabrication des cas d’usage (data, analytics, IA), tout en garantissant leur conformité réglementaire et leur performance business. Vous travaillez en étroite collaboration avec le Référent Data, les équipes métiers, IT, juridiques (DPO) ainsi que les différentes squads contributrices. 2. OBJECTIFS DU POSTE Structurer et déployer le cadre de gouvernance data à l’échelle de l’entreprise Garantir la qualité, la traçabilité et la protection des données critiques Accompagner les squads dans la mise en conformité RGPD et IA Act Assurer une vision transverse et pilotée des enjeux data (KPI, risques, qualité) Contribuer à la réussite des initiatives stratégiques data (Data Platform, projets IA, etc.) 3. MISSIONS PRINCIPALES3.1 Cadrage des initiatives data Accompagner les projets métiers et IT dans la phase de cadrage Identifier les données critiques (business / réglementaires) Définir les exigences en matière de : qualité des données gouvernance protection (RGPD, IA) 3.2 Gouvernance & Data Management Déployer et faire appliquer le framework de Data Governance Structurer les éléments suivants : Data catalog (Nectarine / AB Initio) dictionnaire de données glossaire métier data lineage Définir et suivre les rôles : Data Owners Data Stewards Garantir la cohérence du modèle data entre les différentes squads 3.3 Qualité des données Définir les règles de Data Quality (complétude, cohérence, unicité, etc.) Mettre en place les indicateurs de suivi Piloter les plans de remédiation avec les équipes IT et métiers Évaluer l’impact de la qualité des données sur la performance business 3.4 Data Protection & conformité Accompagner les équipes dans les analyses de risques RGPD (DPIA) Garantir le respect des principes de protection des données (privacy by design) Contribuer aux sujets liés à l’ IA Act Collaborer avec les équipes juridiques / DPO 3.5 Pilotage transverse & hypervision Mettre en place et suivre des KPI de gouvernance data Assurer une vision consolidée : des risques de la qualité de l’avancement des travaux Préparer et présenter les éléments dans les instances : comités de suivi comités data COMEX Produits 3.6 Accompagnement des équipes Former et accompagner les équipes : Data Stewards Data Designers équipes produit Diffuser les bonnes pratiques de gouvernance data Faciliter l’adoption des outils et processus 3.7 Contribution aux initiatives stratégiques Participation aux projets structurants (Data Platform, HALO…) Contribution aux ARM sur les volets data Support à la transformation data globale de l’entreprise

Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme Data Hub (type Neoxam) , notre client (acteur majeur en Asset Management) recherche un Data Analyst / Business Analyst pour intervenir sur des problématiques de gestion des données de référence (MDM) , de qualité de données et de gouvernance . 🧩 Missions principales🔹 Data Référentiel / MDM Participer à la gestion et à la structuration des données de référence (clients, instruments financiers, produits) Contribuer à l’alimentation et à l’évolution du Data Hub Définir et implémenter les règles de gestion des données Assurer la cohérence et l’intégrité des référentiels 🔹 Data Quality & Gouvernance Mettre en place des contrôles de qualité de données Identifier, analyser et corriger les anomalies Participer à la mise en œuvre des pratiques de data governance Contribuer à la documentation (data catalog, metadata, data lineage) 🔹 Business Analysis Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger des user stories et des spécifications fonctionnelles Animer des ateliers avec les équipes métier et IT Participer à la priorisation des besoins 🔹 Coordination & Recette Assurer le lien entre les équipes métier et IT Participer aux phases de recette fonctionnelle (UAT) Suivre les développements et les livraisons Accompagner les utilisateurs

Au sein de l’équipe On Site Services de la Digital Factory, le chef de projet Data/Digital porte la relation privilégiée entre les équipes digitales et data. Il assure et coordonne la mise en œuvre des projets digitaux dans le respect des bonnes pratiques d’une entreprise datacentrique (identification et rationalisation des sources, réflexion autour des Core Data Model, cohérence et monitoring des flux, contribution à la mise en qualité des données...) tout en veillant à intégrer les enjeux légaux et de sécurité. Il travaillera notamment les sujets de stratégie d’exposition des données, d’intégration des données dans les applications tierce et de Gouvernance Data / Digital. Projet et Solutioning · Prendre en charge et suivre les projets B2B d’exposition et consolidation des données clients en lien avec les consommations et parcours de leurs convives · Contribuer à l’alimentation des roadmaps éditeurs en charge de systèmes d’encaissement au travers des demandes issues des interlocuteurs métier (amont) et chefs de projet déploiement (aval). · Gérer les des activités de conception, d'évolution et de maintenance corrective des applications dont il a la charge, · Oeuvrer à l’amélioration continue du niveau d'industrialisation du déploiement des solutions et du niveau de supervision du parc. Se positionner en référent technico/fonctionnel des systèmes d'encaissement vis-à-vis de ses pairs (architecte, delivery lead, product owner) et garantir la bonne intégration des outils au sein du SI Comitologie · Porter et animer la gouvernance projet (copil et coproj) avec les éditeurs · Porter la relation avec les équipes connexes à la Digital Factory (notamment sécurité et data) et identifier / gérer les impacts dans le cadre des projets et du run · Porter la relation avec les équipes légales et achats pour poser les bases/faire évoluer les contrats éditeur · Identifier/mitiger ou escalader les risques inhérents aux projets

Dans le cadre du développement des activités autour de la valorisation de la donnée, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d’une expérience significative, afin de renforcer une équipe dédiée au conseil et à l’accompagnement des métiers sur les usages Data. Vous interviendrez au sein d’une équipe spécialisée en data, en lien direct avec les directions métiers, sur des sujets à forts enjeux autour de l’exploitation, de la qualité et de la gouvernance des données. La mission s’inscrit dans un environnement exigeant, nécessitant une forte capacité d’analyse, de conseil et d’accompagnement, ainsi qu’une bonne compréhension des enjeux liés aux systèmes décisionnels et aux plateformes Big Data. Vos principales missions seront les suivantes : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des usages de la donnée Accompagner les directions métiers dans l’exploitation et la valorisation de leurs données Participer au cadrage des projets Data (études d’impacts, faisabilité, opportunité) Apporter un rôle de conseil sur les solutions et usages Data Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du système d’information Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre leur résolution Produire les livrables fonctionnels (modélisation de données, SFG, SFD) Maintenir et enrichir la documentation du patrimoine Data Assurer le support et l’assistance auprès des utilisateurs métiers Suivre la qualité de service et la satisfaction métier (coût, délai, qualité) Contribuer activement aux réflexions autour de la gouvernance et de la qualité des données L’environnement technique et collaboratif comprend notamment des solutions décisionnelles (Oracle, Informatica) ainsi qu’une plateforme Big Data de type Cloudera. La mission est basée à Niort avec 3 jours de présence sur site par semaine.

Mission :Transition Excel / ERP & Data Gouvernée Localisation :Haut de France: Marquette Lez Lille Démarrage : Asap Jours obligatoires sur site : 3 jours/semaine 3 mois de mission pour le moment Contexte: Je cherche pour un de mes client un Consultant Data & Transformation ERP sur Haut de france: Marquette Lez Lille Dans le cadre de notre transformation numérique et du déploiement de notre ERP (Microsoft Dynamics 365 Business Central / Tegos), nous accompagnons nos équipes métiers dans l’abandon progressif des fichiers Excel au profit d’un pilotage structuré, automatisé et fiable de la donnée. L’enjeu est double : • Remplacer les usages Excel existants (reporting, suivi opérationnel, analyses) • Rendre les équipes autonomes via des outils intégrés (modes analyses ERP, Microsoft Power BI) tout en garantissant une gouvernance des données robuste et pérenne. Vos missions 1. Cadrage & compréhension des besoins métiers • Recueillir et analyser les usages actuels Excel (reporting, KPI, fichiers critiques) • Identifier les écarts entre pratiques actuelles et standards ERP • Challenger les besoins pour éviter la reproduction à l’identique des Excel 2. Migration et transformation des usages • Reprendre les données issues des fichiers Excel existants • Structurer et fiabiliser les données dans l’ERP • Concevoir des restitutions directement exploitables via : o Modes analyses de l’ERP (Business Central / Tegos) o Tableaux de bord sous Microsoft Power BI 3. Automatisation & industrialisation • Supprimer les retraitements manuels Excel • Mettre en place des flux automatisés (exports, datasets, rafraîchissements) • Garantir la cohérence et la traçabilité des données 4. Accompagnement au changement • Former les utilisateurs métiers aux nouveaux outils • Construire des supports pédagogiques adaptés (guides, cas concrets) • Accompagner la montée en compétence vers plus d’autonomie 5. Gouvernance & qualité de la donnée • Définir des règles de gestion et de structuration de la donnée • Mettre en place des bonnes pratiques (référentiels, naming, contrôles) • Être garant de la cohérence entre usages métiers et modèle ERP Soft skills clés • Forte capacité à vulgariser des sujets data auprès de non-experts • Posture de business partner avec les équipes opérationnelles • Esprit critique (ne pas reproduire les Excel existants sans les challenger) • Autonomie, pragmatisme, sens du terrain • Capacité à embarquer et convaincre dans un contexte de changement Objectifs de la mission • Réduction significative de l’usage des fichiers Excel critiques • Mise en place de reportings fiables et automatisés • Adoption des outils ERP / BI par les métiers • Montée en autonomie des utilisateurs • Structuration d’une gouvernance data pérenne

Notre client dans le secteur Santé recherche un/une Engineering Manager Data H/F Description de la mission: Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data, le client lance un programme stratégique de migration de son Data Warehouse vers Snowflake. Ce programme s’inscrit dans une transformation globale visant à migrer des environnements legacy vers une architecture cloud scalable, améliorer la qualité, la gouvernance et l’accessibilité des données, et accélérer les usages métiers en BI, analytics et data science. L’environnement est international avec de forts enjeux de coordination entre équipes IT et métiers. Objectifs de la mission En tant qu’Engineering Manager Data, la mission consiste à assurer le pilotage technique et opérationnel de la migration vers Snowflake ainsi que le management des équipes Data. Missions principales • Cadrage et pilotage de la migration vers Snowflake • Définition de l’architecture Data cible • Management et structuration d’une équipe de Data Engineers • Mise en place des bonnes pratiques en qualité, monitoring, CI/CD et gouvernance • Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption de la plateforme • Suivi des performances, des délais et des risques projet Profil recherché • Expérience confirmée en tant qu’Engineering Manager ou Lead Data Engineer • Expérience avérée de migration vers Snowflake, fortement souhaitée • Solide background technique en Data Engineering • Expérience en management d’équipe, avec une expérience onshore / offshore appréciée • Capacité à évoluer dans des environnements complexes et internationaux • Bon relationnel et capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers Livrables attendus • Roadmap de migration et architecture cible • Suivi des sprints et des livraisons • Documentation technique et bonnes pratiques • Reporting projet : avancement, risques, KPI • Structuration et montée en compétence de l’équipe Compétences / Qualités indispensables : Snowflake, Data Engineering, Management d'équipe Data, Architecture Data, SQL et Python, Airflow / DBT Informations concernant le télétravail : 2 jours par semaine de télétravail Bureaux à Bordeaux

Offre d'emploi : Architecte Solution Data / Référent Technique Plateforme Dans le cadre du déploiement récent d'une infrastructure Data Factory d'envergure, comprenant un entrepôt de données transversal et un écosystème de services associés, un profil d'expert technique est recherché pour assurer la pérennité et l'évolution de la plateforme. Missions principales Le titulaire du poste agit en tant que référent sur l'ensemble des choix technologiques et architecturaux de la plateforme. Les responsabilités s'articulent autour des axes suivants : Conception et Architecture : Traduire les besoins métier en solutions fonctionnelles et techniques. Analyser les besoins, définir les solutions et valider les nouveaux cas d'usage. Gouvernance Technique : Identifier les écarts entre les besoins spécifiques et les fonctionnalités de la plateforme mutualisée. Maintenir la documentation technique (cartographies, dossiers d'architecture, principes d'éligibilité). Expertise Data : Garantir la qualité de la modélisation des données, du lignage et de la qualité des flux. Coordination : Assurer l'interface entre les référents IT (Projet/Production) et les interlocuteurs métier (CDO, utilisateurs finaux) pour définir les priorités et les trajectoires d'évolution. Accompagnement : Faciliter le travail des équipes de développement tout au long du cycle de vie des projets et garantir le respect des standards d'architecture. Compétences techniques requises Une maîtrise approfondie des environnements data complexes est indispensable, avec une expertise particulière sur les technologies suivantes : ETL : IBM InfoSphere DataStage PX (compétence critique). Bases de données : Oracle Exadata au sein d'une architecture de type "Data Mesh" multi-instances. Orchestration et CI/CD : AutoSys, Ansible, Jenkins. Environnement Cloud : Kubernetes. Développement et Monitoring : Notions en Java/Angular et utilisation de Dynatrace. Profil recherché Le candidat doit démontrer une capacité à prendre de la hauteur sur des problématiques complexes et à s'imposer comme un garant des choix d'architecture. Une aptitude à influencer les décisions stratégiques et une rigueur méthodologique dans la gestion du lignage et de la qualité des données sont essentielles. Ce poste s'adresse à un profil expérimenté possédant une vision transverse de la chaîne de valeur de la donnée, de l'ingestion à l'exposition.

Data Scientist Senior — Expert IA Générative Minimum 5 ans en Data Science, dont 2+ ans en IA Générative AWS (GCP accepté si expertise confirmée) Mon client recherche un expert Data Scientist avec une forte orientation IA Générative, capable d'agir à la fois comme référent technique et comme ambassadeur de l'IA auprès des parties prenantes métiers et IT. Ce profil doit être un véritable catalyseur du changement, prêt à faire bouger les lignes et à ancrer une culture de l'IA au sein du groupe. 1. Expertise IA Générative & Data Science ▸ Définir et appliquer les méthodologies, bonnes pratiques et standards liés à l'IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents autonomes…) ▸ Concevoir, développer et déployer des modèles et solutions d'IA Gen adaptés aux enjeux d'EDF ▸ Assurer une veille technologique active et identifier les opportunités d'innovation ▸ Garantir la qualité, la robustesse et l'éthique des approches IA mises en œuvre 2. Identification & Portage des Cas d'Usage ▸ Explorer et qualifier de nouveaux cas d'usage IA Générative, tant pour les métiers qu'en interne à la DSIN ▸ Challengeur les approches IA existantes et proposer des alternatives plus performantes ou innovantes ▸ Construire des preuves de concept (PoC) et accompagner le passage à l'échelle ▸ Prioriser les cas d'usage selon leur faisabilité technique et leur valeur business 3. Animation & Communication ▸ Interagir avec les acteurs clés (Directions métiers, DSI, Comité de Direction) pour présenter les travaux et défendre les orientations IA ▸ Animer des ateliers de co-construction et des sessions de sensibilisation à l'IA Générative ▸ Vulgariser des concepts techniques complexes pour des audiences non spécialistes ▸ Participer activement aux instances de gouvernance IA du groupe 4. Transformation & Acculturation ▸ Impulser une dynamique de transformation autour de l'IA au sein de la DSIN et de ses partenaires ▸ Contribuer à la construction d'une feuille de route IA ambitieuse et réaliste ▸ Mentorer et monter en compétences les équipes internes sur les sujets IA Gen ▸ Être force de proposition pour faire évoluer les pratiques et les organisations PROFIL RECHERCHÉ Compétences techniques indispensables ▸ Maîtrise avancée des techniques de Data Science : machine learning, deep learning, NLP, statistiques ▸ Expertise confirmée en IA Générative : LLM (GPT, Llama, Mistral…), RAG, agents, orchestration (LangChain, LlamaIndex…) ▸ Expérience sur AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda…) — GCP (Vertex AI, BigQuery ML) accepté ▸ Maîtrise des langages Python et des frameworks IA/ML (PyTorch, HuggingFace, scikit-learn…) ▸ Connaissance des pratiques MLOps et de déploiement en production (CI/CD, monitoring de modèles) Savoir-être & posture attendus ▸ Excellentes qualités de communication orale et écrite, capacité à vulgariser et convaincre ▸ Leadership d'influence : capacité à embarquer sans autorité hiérarchique ▸ Curiosité intellectuelle, esprit d'initiative et goût pour l'innovation ▸ Appétence forte pour le changement et volonté de faire évoluer les pratiques dans un grand groupe ▸ Rigueur, autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Expériences valorisées ▸ Expériences dans des secteurs régulés ou à forte contrainte (énergie, industrie, finance, santé…) ▸ Participation à des projets IA d'envergure avec mise en production effective ▸ Contribution à des communautés IA (publications, conférences, open source…)

Mission principale Le Directeur de Projet Data a pour mission de piloter des projets Data & IA structurants au sein de l’entité Data Services. Il coordonne les équipes internes et les centres de services (CDS) et garantit la qualité des livrables, le respect des budgets ainsi que des délais de livraison. Tâches et activités Piloter l’activité projet : planification, suivi des charges, budgets et ressources Coordonner les équipes internes et les centres de services (CDS) Animer les instances de gouvernance (COPIL / COPROJ) Assurer le cadrage des besoins métiers et techniques Organiser le reporting projet auprès des parties prenantes Suivre les risques, dépendances et plans d’actions associés Garantir la bonne exécution des projets dans le respect des engagements Livrables et résultats attendus Suivi hebdomadaire de l’activité projet (planning, risques, avancement) Suivi financier mensuel des projets (budget, consommé, forecast) Préparation et animation des comités de pilotage et comités projet Reporting régulier à destination des directions métiers et IT Respect des engagements en termes de qualité, coûts et délais Compétences techniques Maîtrise des outils de gestion de projet (Jira) Bonne connaissance des environnements Cloud AWS Utilisation des outils ITSM (ServiceNow) Vision globale des outils et architectures décisionnelles (Data, BI, IA) Compréhension des enjeux des plateformes Data & transformation digitale Compétences clés Leadership et coordination multi-équipes Capacité de communication et de reporting Rigueur et sens de l’organisation Gestion des priorités et des risques Orientation résultats et qualité de delivery

Les missions : Vos missions s’articulent autour de quatre axes majeurs : 1. Architecture et modélisation des données Concevoir, structurer et faire évoluer l’architecture data (modèles dimensionnels, entrepôts de données, data marts). Définir et garantir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des données. 2. Intégration et gestion des flux de données (ETL) Développer, maintenir et optimiser les flux d’intégration de données avec SSIS et Talend. Assurer la collecte, la transformation et la consolidation des données issues de sources variées (ERP SAP, fichiers plats, API, etc.). 3. Business Intelligence et reporting Concevoir, développer et optimiser des rapports et tableaux de bord sous Power BI à destination des équipes métiers et de la direction. Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de proposer des solutions adaptées. Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des outils décisionnels. 4. Support, accompagnement et amélioration continue Assurer le support technique et la maintenance des solutions BI existantes. Former les utilisateurs à l’utilisation et à la création de rapports. Participer à la veille technologique et être force de proposition dans l’amélioration continue des outils et des processus.

Dans le cadre d’un programme de transformation Data , nous recherchons un Consultant Senior Data Management / Data Quality pour structurer et industrialiser les pratiques de qualité des données. La mission vise à mettre en place un cadre global de Data Quality Management ainsi qu’une offre de services Data Quality , en interaction avec les équipes Data, IT et métiers. Missions principalesStructuration Data Quality Définir et déployer un framework Data Quality Management . Mettre en place les processus de gestion de la qualité des données . Formaliser la gouvernance Data Quality (rôles, RACI, comitologie) . Définir les dimensions de qualité et les règles associées. Pilotage & conduite de programme Piloter ou contribuer à des projets Data complexes et transverses . Animer des ateliers métiers et IT (élicitation, co-construction). Assurer l’alignement entre enjeux métiers, Data et IT . Contribuer à la structuration d’une offre de services Data Quality . Production & conduite du changement Produire les livrables structurants (templates, référentiels, bonnes pratiques). Concevoir des supports d’acculturation et de vulgarisation . Accompagner la conduite du changement et l’adoption des pratiques Data Quality. Contribuer à l’enrichissement des référentiels documentaires . Architecture & alignement technique Collaborer avec les équipes techniques sur la définition d’une architecture Data cible . S’inscrire dans un environnement basé sur une plateforme Data moderne (ex : Databricks) . Environnement technique Data Management & Data Governance Data Quality Management (DQM) Data Catalog : Collibra Plateformes Data : Databricks Méthodologies : Agile Outils documentaires / collaboratifs

Finalité de la mission : Dans le cadre de la mise en place du projet SAP, recherche d'une expertise Méthodes / Logistiques / Data analyst afin de : • Supporter l’équipe dans la structuration et la migration des données de production, méthodes, et logistique usine, entre notre système actuel M3 et notre futur système SAP S/4HANA • Garantir la fiabilité, la cohérence et la qualité des données de production et des « Master Data » dans SAP Missions principales : Gestion & fiabilisation des Master Data Production : • Participer à la revue des Master Data de production (nomenclatures (BOM), gammes de production, postes de charge, fiches article et vues MRP). • Vérifier que les données techniques sont complètes pour permettre la création et l’exécution correcte des OF (BOM active, gamme active, UM cohérentes, conversions d’unité, stratégies MRP…). • Garantir l’intégrité des données utilisées par la planification (MRP) et la logistique interne (PSA, staging, stockage). • Vérification de la cohérence du paramétrage interne à SAP en lien avec les règles de gestion définies • Contribuer en appui du BPO et du Data Manager à l’homogénéisation sur le paramétrage des Data entre usines (exemple pour la sous-traitance de production) • Coordonner et être en soutien du nettoyage des données sources avec les usines et les méthodes • Vérifier la cohérence des données de production vis-à-vis des règles de gestion établies • Participer à la constitution des fichiers de création, de migration et de chargement des données en lien avec notre Data Manager • Proposer éventuellement des améliorations ou des ajustements dans nos choix métiers en cours de définition pour ensuite correction lors de la phase des tests Support & gouvernance data : • Aider à la rédaction des SIT en particulier sur les données de Production, des Méthodes et de la Logistique Usine • Participer à la définition du dictionnaire de données et des règles de gouvernance. • Formaliser pour la Production et les Méthodes, et la Logistique Usine les règles de création, modification des Master Data et des données production à l'aide de procédures

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données