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Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Analyste spécialisé en Business Intelligence et analyse d'audience numérique Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DAN/5344-3 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur la collecte et la qualité des données, l'analyse de performance par des indicateurs clés, et la conception de tableaux de bord et de rapports d'aide à la décision pour les parties prenantes internes. Activités principales Collecter, organiser et assurer la qualité des données en étroite collaboration avec les équipes éditoriales, techniques et juridiques. Analyser les performances à travers des métriques clés (KPIs) et recommander des améliorations. Concevoir et automatiser des tableaux de bord et des rapports. Surveiller les workflows analytiques pour assurer conformité et fiabilité. Garantir la conformité aux réglementations de protection des données (RGPD, confidentialité dès la conception/par défaut) dans tous les workflows analytiques. Produire, structurer et mettre à jour la documentation technique pour faciliter un transfert efficace des connaissances. Utiliser les outils de BI et de visualisation de données disponibles pour créer des rapports et tableaux de bord pour les parties prenantes internes. Livrer des rapports d'étude et des documents de recommandation stratégique (tagging, segmentation, attribution marketing, scoring, évaluations de qualité des données, analyse de parcours, etc.).

Nous recherchons un Data Pipeline Analyst pour contribuer à des initiatives data au sein d’un environnement ICT complexe. Le rôle combine analyse de données, modélisation sémantique (linked data), compréhension des data pipelines et coordination de projets data, en collaboration avec les équipes métier, Data & Digital et ICT. Mission Le Data Pipeline Analyst agit comme interface fonctionnelle entre les différentes parties prenantes afin de garantir la bonne définition, la coordination et la livraison de projets data de petite à moyenne envergure (pipelines, analyses, automatisations). Responsabilités principales 1. Cadrage et coordination de projets data Recueillir et analyser les besoins des parties prenantes Définir le périmètre, les objectifs, les livrables et le planning Coordonner les acteurs impliqués et assurer le suivi des projets Garantir le respect des délais, du scope et de la qualité 2. Analyse des données et des pipelines Analyser les flux de données, sources et transformations Comprendre et documenter les data pipelines de bout en bout Identifier les axes d’amélioration (qualité, fiabilité, performance) Contribuer à l’optimisation des pipelines avec les équipes ICT 3. Modélisation sémantique Concevoir et faire évoluer des modèles de données sémantiques (RDF, OWL, linked data) Garantir l’interopérabilité, la cohérence et la réutilisabilité des données Intégrer les modèles sémantiques dans les architectures data 4. Analyse & reporting Produire des analyses de données opérationnelles Développer des KPI, dashboards et rapports Valider les résultats avec les utilisateurs métiers 5. Documentation & transfert de connaissances Documenter les modèles, analyses et flux via Sparx Enterprise Architect Formaliser les bonnes pratiques Assurer le transfert de connaissances vers les équipes internes

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Nous recherchons pour un de nos clients un Responsable DATA afin de garantir la fiabilité et l'accessibilité du socle existant. Vous arbitrez les évolutions d'architecture, et pilotez la roadmap MDM. Vous maintenez la cohérence entre les briques en place et les besoins croissants en temps réel et en self-service analytique. Socle Data & Architecture • Piloter et faire évoluer le DataHub / plateforme Data (architecture, flux, modèles). • Garantir la qualité, la disponibilité et la traçabilité des données critiques. • Arbitrer les évolutions du socle en lien avec les besoins métiers et IA. • Maintenir l’alignement avec l’architecture DSI. Gouvernance & Data Management • Définir et déployer une gouvernance data pragmatique : ◦ Ownership des données ◦ Règles de qualité ◦ Référentiels (MDM) • Travailler avec DPO, juridique, sécurité sur RGPD et AI Act côté data. • Installer les pratiques “data product” orientées usage. Analytics & produits data • Développer les usages BI & analytics avancés (self-service, décisionnel). • Prioriser les datasets à fort impact business (Ops, Finance, Achats, RH). • Mesurer l’usage réel des produits data par les métiers. Support aux cas d’usage IA • Fournir aux équipes IA des données prêtes à l’emploi (qualité, fraîcheur, fiabilité). • Être garant de la condition critique de succès des IA métier. • Refuser les cas d’usage IA non “data-ready”. Vous co-construisez la feuille de route avec les champions opérationnels (Ops, Finance, Achats, RH), priorisez sans concession sur le ROI, et tenez les engagements de déploiement. Chaque initiative est mesurée sur sa contribution directe au PBIT. Vous assurez également la gouvernance des données (RGPD, AI Act).

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

Responsabilités principales Déploiement du framework au sein des entités Piloter le déploiement du framework de plateforme data du Groupe au sein des différentes entités, qu’il s’agisse d’une implémentation ex nihilo (greenfield) ou de l’évolution d’une plateforme existante. Évaluer la maturité de l’écosystème data de chaque entité, identifier les écarts et adapter le framework aux spécificités locales tout en garantissant le respect des standards du Groupe. Fournir un accompagnement opérationnel lors des phases d’onboarding, d’intégration et de stabilisation, puis assurer une transition réussie vers les équipes de l’entité. Supervision des transformations transverses Suivre et coordonner les initiatives de transformation data menées à l’échelle de plusieurs entités, en veillant à leur cohérence, leur réutilisabilité et leur alignement avec l’architecture cible. Identifier les synergies entre les projets, éviter les duplications d’efforts et faire remonter aux instances dirigeantes les obstacles communs. Maintenir une vision consolidée de l’avancement du programme, de ses dépendances et de ses risques. Conception et évolution du framework technique Définir et faire évoluer en continu le framework technique proposé aux entités : architecture de référence, modèles d’ingestion et de traitement des données, stratégie de stockage, orchestration, observabilité, sécurité et maîtrise des coûts (FinOps). Évaluer, prototyper et recommander les outils et composants les plus adaptés (services cloud natifs, solutions open source, accélérateurs internes, etc.). Définir et documenter les standards, modèles d’architecture (blueprints) et briques réutilisables. Contribution technique opérationnelle Développer régulièrement du code afin de prototyper des composants du framework, valider des choix d’architecture et accompagner les équipes des entités dans la résolution de problématiques techniques. Contribuer aux bibliothèques partagées, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et d’architecture afin de garantir la qualité, la scalabilité et le respect des standards définis. Leadership technique et accompagnement Être le référent technique principal pour les entités adoptant le framework. Accompagner et faire monter en compétence les data engineers, analystes et architectes des différentes entités. Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle et data : CI/CD, Infrastructure as Code (IaC), tests, documentation et observabilité.

Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data

Dans le cadre d'une mission pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Architecte Data Snowflake expérimenté. Vous interviendrez sur la conception, la mise en oeuvre et l'optimisation de solutions data s'appuyant sur la plateforme Snowflake, dans un environnement technique exigeant. Votre rôle sera central dans la définition des choix d'architecture data, la modélisation des flux et la garantie de la qualité et de la performance des pipelines. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data engineering et métier pour répondre aux enjeux de valorisation de la donnée.

Attention : Prière de bien lire l'annonce avant de postuler. Les critères obligatoires : 1 - Expérience avérée en gestion de projets data/client 2- Parler anglais couramment 3- Présence sur site 3j/semaine obligatoire Fiche de poste : Contexte Dans le cadre de sa stratégie de transformation digitale et d’amélioration de la la connaissance client, l’entreprise souhaite renforcer la qualité, la fiabilité et l’unicité de ses données clients via la mise en place et l’évolution d’un Référentiel Client Unique (RCU). Le Chef de Projet RCU pilote les projets liés à la gouvernance, à la qualité, à l’intégration et à l’exploitation des données clients au sein du système d’information de l’entreprise. Missions principales 1- Pilotage du projet RCU · Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers liés à la gestion de la donnée client. · Définir la roadmap RCU en lien avec les équipes métiers et IT. · Piloter les projets de mise en œuvre, d’évolution ou de migration du référentiel client. · Organiser et animer les comités projet et instances de gouvernance. · Suivre les plannings, budgets, risques et plans d’actions. · Assurer la coordination entre les différents interlocuteurs : métiers, IT, data, CRM, marketing, commerce, relation client, partenaires externes, etc. 2- Gestion de la donnée client · Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données clients. · Définir et suivre les règles de gestion, de déduplication et de normalisation des données. · Participer à la mise en place des processus de gouvernance des données. · Définir les KPI et indicateurs de qualité de données. · Assurer la conformité des usages avec le RGPD et les règles de sécurité des données. 3- Coordination technique et fonctionnelle · Travailler avec les équipes techniques sur les flux d’alimentation, interfaces et APIs. · Participer aux choix d’architecture et d’outils liés au Master Data Management (MDM) ou au RCU. · Rédiger les expressions de besoins, spécifications fonctionnelles et cahiers de recette. · Piloter les phases de tests, recette et déploiement. · Accompagner la conduite du changement et l’adoption des nouveaux processus. 4- Accompagnement des métiers · Sensibiliser les équipes à la qualité et à la gouvernance des données. · Former les utilisateurs et produire la documentation fonctionnelle. · Assurer un rôle de conseil auprès des directions métiers.

Dans le cadre d’une expérimentation, l’objectif est d’évaluer la pertinence d’un outil de datavisualisation (Looker Core) au travers de plusieurs cas d’usage métiers. Cette étude vise à mesurer la capacité de l’outil à répondre à différents enjeux : Autonomie des métiers sur les analyses ad hoc Intégration de capacités d’analytics avancé et conversationnel (IA) Remplacement potentiel d’outils existants de datavisualisation Intégration dans un environnement Data orienté Cloud La mission sera réalisée en collaboration avec : Un architecte (à temps partiel) Des équipes IT (Ops, architectes, etc.) Des équipes métiers Des équipes internationales (notamment aux Pays-Bas) Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur : L’accompagnement des Proof of Concepts (POCs) autour de Looker Core Le support des équipes métiers dans la conception et le développement de leurs cas d’usage La formation et montée en compétence des utilisateurs L’apport d’une expertise technique et d’architecture autour de l’outil Responsabilités principales Développer et structurer des cas d’usage sur Looker Core Construire et maintenir des couches sémantiques avec LookML Accompagner les équipes métiers dans l’utilisation de la solution Assurer un rôle de conseil sur : L’architecture technique La sécurité des données (RLS / CLS) L’optimisation des coûts (FinOps) Participer à l’administration de la plateforme : Gestion des accès Organisation des espaces Collaborer étroitement avec les équipes IT et data Contribuer aux échanges internationaux (anglais requis)

Ingénieur OPS DATA - Accompagnement Projets Data Platform Missions principales Accompagner le choix de la solution de stockage adaptée selon les besoins projets (NoSQL, relationnel, document) Optimiser les performances des solutions déployées sur Google Cloud Platform Déployer et configurer les environnements de bases de données : MongoDB, PostgreSQL , Firestore et Cloud SQL Assurer le support technique lors des phases de mise en production Surveiller l'état de santé de la base via Cloud Monitoring Gérer la restauration en cas d'incident Assurer la continuité de service Gérer les alertes et notifications Résoudre les incidents et problèmes de performance Surveiller les métriques de performance (latence, débit, coûts) Gérer l'authentification et l'autorisation des utilisateurs Chargée de recrutement en charge du besoin: Audrey Levy Chargée de recrutement 60, avenue Charles de Gaulle – 92200 Neuilly sur Seine Tél : 01.70.82.50.12

Dans le cadre de l’évolution du socle data Cassiopée , nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement, l’industrialisation et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme data. Vous évoluerez au sein d’un environnement stratégique dédié au reporting , à la data science et au revenue management , avec des enjeux forts de qualité des données , de performance , de robustesse et de modernisation de l’architecture . À ce titre, vos principales missions seront : Concevoir, développer et faire évoluer les traitements data ; Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants ; Créer ou adapter les structures de données en SQL ; Assurer le maintien en conditions opérationnelles du socle data ; Analyser et résoudre les incidents de production ; Réaliser des reprises de données ; Mettre en place et renforcer les bonnes pratiques de supervision , de gestion de versions et de qualité des données ; Collaborer avec les équipes data, techniques et métiers dans un environnement exigeant et fortement sollicité. Environnement technique : Talend, Cassiopée, SQL PostgreSQL, Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins, Ansible.

Data Engineer / Analytics Engineer Snowflake | Paris | Freelance Je recherche un consultant freelance avec une véritable expertise Snowflake pour rejoindre une équipe Data déjà bien structurée. Le socle technique est en place. Les flux d'ingestion, la CI/CD et les processus de déploiement fonctionnent déjà. L'enjeu est désormais de faire évoluer le Data Warehouse, modéliser la donnée et construire les couches métier utilisées par les équipes BI. Informations mission • Localisation : Paris 20 • Présence : 3 jours sur site par semaine + 2 TT • Démarrage : Août 2026 • Durée : Jusqu'à fin 2026 minimum (prolongation probable) • Contrat : Freelance • TJM : Selon expérience Votre rôle • Concevoir et faire évoluer le Data Warehouse Snowflake • Développer les transformations de données et les modèles métier • Écrire et optimiser des procédures stockées SQL • Participer à la modélisation décisionnelle et aux schémas analytiques • Intégrer les développements dans la chaîne CI/CD existante • Collaborer avec les équipes BI pour exposer des données fiables et performantes Environnement technique • Snowflake • SQL avancé • GitLab • Schemachange • VS Code • Fivetran • Informatica Les plus • Python • Informatica avancé • Connaissance de Tableau ou d'un autre outil de restitution Profil recherché • Très forte maîtrise de Snowflake • Excellente maîtrise SQL et optimisation des performances • Expérience sur la modélisation Data Warehouse et les modèles analytiques • Habitude des environnements industrialisés avec CI/CD • Autonome, rigoureux et capable de produire rapidement de la valeur Attention, nous recherchons une personne qui utilise Snowflake au quotidien et qui maîtrise réellement les problématiques de modélisation et de transformation de données. #Snowflake #DataEngineer #AnalyticsEngineer #SQL #DataWarehouse #Freelance #Paris #GitLab #Fivetran #Informatica

Contexte Dans le cadre de notre projet de modernisation data, nous recherchons un profil DataOps expérimenté pour piloter et accompagner l'implémentation de Microsoft Fabric au sein de notre organisation. Vous interviendrez en autonomie sur la conception et la mise en place de l'architecture, en lien étroit avec nos équipes techniques. Compétences requises Microsoft Fabric, Azure, Power BI, Landing Zone, Hub & Spoke, DataOps Périmètre d'intervention Implémentation et configuration de Microsoft Fabric (Lakehouse, Pipelines, Synapse, etc.) Conception et déploiement de l'architecture Landing Zone et topologie Hub & Spoke sur Azure Mise en place des bonnes pratiques DataOps : CI/CD data, gouvernance, monitoring Connexion et développement des rapports Power BI sur la nouvelle plateforme Transfert de compétences et documentation auprès des équipes internes

Notre client, basé à Rennes (35), est à la recherche d'un Data Engineer (H/F) freelance. MISSIONS Objectif : Développer, maintenir et faire évoluer les traitements data du groupe. - Développer des flux d'ingestion et de transformations - Migrer les traitements Cloudera / Hive / Hadoop vers Snowflake - Développer en Python, SQL et éventuellement PySpark - Exploiter des sources variées : API, Kafka, RabbitMQ, fichiers, bases relationnelles - Suivre la production, l'analyse d'incidents et les corrections - Participer aux revues de code et contribuer au Git - Documenter les traitements ENVIRONNEMENT TECHNIQUE - Python, SQL - ETL/ELT, PySpark, Spark, Hive, Hadoop, Cloudera, Snowflake, BigQuery - Kafka, RabbitMQ - Git, Gitlab CI - Kubernetes

Envie d’un nouveau challenge… nous vous attendons ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst BigQuery/Power BI pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur bancaire. 💻📊 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un outil central de pilotage du déploiement et de la conduite du changement, vous rejoindrez le domaine Deploy afin d’accompagner l’exploitation et la valorisation des données métiers. L’objectif : transformer la donnée en véritable levier d’aide à la décision grâce à des analyses fiables, des KPI pertinents et des tableaux de bord à forte valeur ajoutée. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, transverse et orienté pilotage opérationnel. Vos missions : 📊 Analyse & exploitation de la donnée : Explorer, qualifier et fiabiliser les données au sein des environnements BigQuery Construire et optimiser des requêtes SQL complexes Identifier les incohérences et assurer le contrôle qualité des données Exploiter les données afin de produire des analyses pertinentes pour les équipes métiers 📈 Pilotage & reporting : Définir et fiabiliser les KPI du domaine Deploy Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord Power BI Accompagner le pilotage : • de la conduite du changement • des communications vers les clients et acteurs projets • des deadlines et dates de livraison des projets / lots 📝 Cadrage & accompagnement métier : Recueillir et challenger les besoins métiers Participer à la documentation des règles de gestion et des flux de données Contribuer, si nécessaire, à des activités de type PO Data : • priorisation des besoins • suivi des usages • coordination des sujets Data 🤝 Travail transverse : Collaborer avec les équipes métiers, projet et techniques Participer activement aux échanges autour de l’amélioration continue de la qualité de la donnée et du reporting Être force de proposition sur les usages et la valorisation des données