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Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Dans le cadre d’un projet SAP Finance en cours, notre client recherche un Consultant SAP FI/CO confirmé , capable d’intervenir à la fois sur la conception fonctionnelle , l’accompagnement des métiers et les travaux de migration de données . Le consultant interviendra en renfort sur un périmètre critique pour la bascule de fin d’année . Responsabilités principales Participation aux ateliers avec les équipes Finance & Controlling Analyse des besoins et rédaction de la documentation fonctionnelle (spécifications, process…) Contribution aux activités de Data Migration : mapping, validation, reprise, contrôle de cohérence Accompagnement des utilisateurs, support UAT, correction des anomalies Collaboration étroite avec les équipes techniques (ABAP, Data, Basis) Suivi d’avancement et reporting auprès du chef de projet

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations

• Management de Produit & Agilité : Expérience confirmée en tant que Product Owner (ou poste équivalent) dans un contexte agile. Vous savez définir une vision produit, gérer un backlog, rédiger des user stories et animer une équipe agile multidisciplinaire. Une certification Product Owner ou Scrum Master serait un plus • Culture Data Science & IA : Solide culture des technologies Data et IA. Sans être Data Scientist vous-même, vous comprenez les concepts clés du Machine Learning (modèles prédictifs supervisés, scoring, etc.) ainsi que les approches d’IA Générative (LLMs, agents conversationnels…). Vous êtes capable d’échanger de manière fluide avec des Data Scientists sur des sujets comme la performance d’un modèle ou le fine-tuning d’un LLM. Vous vous tenez informé(e) des avancées du domaine (ex : nouvelles offres d’OpenAI/HuggingFace, frameworks comme LangChain) et percevez comment les appliquer concrètement à des cas d’usage métiers • Coordination Technique & MLOps : Bonne compréhension de l’écosystème Data Engineering/MLOps. Vous n’hésiterez pas à participer aux discussions techniques sur l’architecture des solutions IA. Idéalement, vous êtes familier avec le cycle de vie d’un modèle ML : du prototypage à la mise en production Cloud (Azure, conteneurisation Docker/Kubernetes, pipelines automatisés), en incluant le monitoring (data drift, performance, feedback utilisateurs). Vous savez ainsi challenger et soutenir techniquement l’équipe dans les choix de solution, et comprendre les contraintes d’échelle et de sécurité propres au secteur bancaire

En collaboration étroite avec le chef de projet et l'architecte IA, vous aurez pour mission principale de concevoir, documenter et mettre en œuvre les évolutions du portail IA interne. Vos responsabilités couvriront : Développement Front-End : Améliorer l'interface utilisateur pour offrir un accès sécurisé aux assistants IA selon les profils, intégrer un parcours d'accueil, une FAQ et des modules de formation. Développement Back-End & API : Permettre aux utilisateurs de créer et d'exposer de nouveaux assistants (avec gestion des droits d'accès), maintenir les mécanismes de suivi de la consommation d'IA (FinOps) et gérer l'exposition des assistants via API pour les applicatifs métiers. Expertise RAG et Données : Accompagner les utilisateurs dans la création de leurs bases de connaissances en concevant des pipelines d'ingestion optimisés. Vous mettrez en place des outils pour tracer la qualité des données ingérées et des réponses générées. Déploiement et CI/CD : Assurer la livraison des évolutions sur les différents environnements, gérer le versioning , définir les tests de validation, maintenir la documentation à jour et effectuer d'éventuelles corrections à chaud. Création et Support : Concevoir des assistants IA « modèles » préconfigurés pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs non techniques, et assurer l'assistance technique et la résolution des incidents (support de niveau 2 et 3).

Contexte La DSI Retraite Complémentaire cherche à structurer ses projets de valorisation des données et à innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA est en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des 1000 collaborateurs internes et des prestataires de services de la fédération Agirc-Arrco . Elle assure la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA D’un point de vue technologique, l’équipe s’appuie actuellement sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA ( RAISE ) basée sur : Python React Langchain Langgraph Postgresql Pgvector Docker Au cours de la mission, l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise .

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Assistant Technique IA" pour un client dans le secteur du transport Description 🏢 Le Contexte : Démocratiser l'IA à Grande Échelle Vous rejoignez l'équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA (6 personnes) d'une fédération gérant la retraite de millions de Français. L'enjeu est de structurer et d'innover via un Hub IA et un portail nommé ARIA , mis à disposition de plus de 1000 collaborateurs . Le projet repose sur une logique de Marketplace d'assistants IA : chaque utilisateur peut consommer des outils pré-paramétrés ou fabriquer ses propres assistants pour ses collègues. Actuellement hébergée sur Azure , la plateforme est amenée à basculer en environnement On-premise au cours de votre mission. 🎯 Vos Missions : Évolution, IA et Accompagnement Votre rôle est pivot : vous assurez la robustesse technique du portail tout en étant le traducteur technique des besoins métiers. 1. Développement & Maintenance (Front & Back) : Assurer la maintenance corrective et évolutive du portail basé sur la solution open source RAISE . Améliorer les interfaces ( React ) pour optimiser l'expérience utilisateur. Faire évoluer le Back ( Python/FastAPI ) : gestion des droits, exposition des assistants via API pour les logiciels tiers (CRM, IDE) et suivi de la consommation. 2. Ingénierie IA & RAG : Créer des assistants IA préconfigurés en répondant aux besoins spécifiques des directions métiers. Optimiser l'ingestion de documents et les bases de connaissances (RAG) pour améliorer la qualité des réponses. Réaliser du Prompt Engineering avancé pour accroître la précision des résultats et optimiser les coûts (FinOps). 3. Support & Acculturation : Assurer le support technique de niveau 1 et 2 auprès d'utilisateurs souvent non techniques. Aider à la mise au point des prompts utilisateurs et rédiger la documentation technique et FAQ. Participer à la mise en place de la chaîne CI/CD dédiée aux projets IA.

Nous recherchons actuellement un Data Engineer pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur du luxe (cosmétique & parfums), dans le cadre du renforcement de ses équipes data. Contexte Vous interviendrez sur la mise en place et l’optimisation d’une plateforme data moderne basée sur Microsoft Fabric, avec des enjeux autour de la centralisation, de la transformation et de la valorisation des données métiers. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la conception de l’architecture data (Lakehouse, Data Warehouse) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données Collaborer avec les équipes Data, BI et métiers Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering (CI/CD, monitoring, documentation) Stack technique Microsoft Fabric Azure Data Factory / Synapse (ou équivalent) Python / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD Profil recherché 3 à 4 ans d’expérience en Data Engineering Première expérience sur Microsoft Fabric ou forte appétence sur l’écosystème Microsoft data Bonne maîtrise de Python et SQL Expérience sur des environnements cloud (idéalement Azure) Bon niveau d’anglais Soft skills Esprit analytique Autonomie Capacité à monter rapidement en compétence Bonne communication avec les équipes métiers

Dans le cadre d’une transformation majeure portée par l’IA Générative et le digital, nous recherchons un Product Owner senior pour piloter la stratégie, la roadmap et l’exploitation d’un écosystème de chatbots d’entreprise et de Copilot. 🎯 Enjeux : structurer un écosystème conversationnel cohérent, sécurisé, gouverné et largement adopté, autour de Microsoft 365 Copilot , ChatGPT Enterprise et autres chatbots internes. 🛠 Missions : Définir la stratégie et le positionnement des plateformes conversationnelles Piloter la vision produit, la roadmap et le backlog Travailler en étroite collaboration avec IT, sécurité, architecture et métiers Suivre la gouvernance, la compliance, les coûts, l’adoption et les KPIs Veiller au respect des principes de Responsible AI

Le Product Owner CRM – Data Client BtoB & Prospection chez TF1 Publicité est responsable de la gestion et de l’évolution du référentiel client et des processus de prospection au sein du CRM Salesforce. Intégré à la Direction des Technologies, il définit la vision produit, pilote la roadmap et coordonne les développements afin d’améliorer les outils utilisés par les équipes commerciales. En collaboration avec les métiers et les équipes techniques, il recueille les besoins, priorise le backlog, garantit la cohérence avec les autres systèmes du SI et accompagne le déploiement des nouvelles fonctionnalités pour optimiser la gestion de la data client B2B et soutenir la performance commerciale.

Bonjour, 🚫 𝐏𝐀𝐒 𝐃𝐄 𝐒𝐎𝐔𝐒-𝐓𝐑𝐀𝐈𝐓𝐀𝐍𝐂𝐄!🚫 Je recherche actuellement pour un de mes clients plusieurs profils : 🔔 𝟑 𝐂𝐨𝐧𝐬𝐮𝐥𝐭𝐚𝐧𝐭𝐬 𝐞𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐌𝐢𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐸𝑥𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖𝑠𝑒 𝑒𝑛 𝑚𝑖𝑔𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑛𝑛𝑒́𝑒𝑠 𝐵𝑜𝑛𝑛𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑛𝑎𝑖𝑠𝑠𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑆𝐴𝑃, 𝑖𝑑𝑒́𝑎𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑆4 𝑀𝑎𝑖𝑡𝑟𝑖𝑠𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒́𝑡ℎ𝑜𝑑𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑒 𝐷𝑇𝑀 𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑒́ 𝑎̀ 𝑡𝑟𝑎𝑑𝑢𝑖𝑟𝑒 𝑙𝑒𝑠 𝑠𝑝𝑒́𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑒́𝑠 𝑑𝑒𝑠 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑡𝑠 𝑒𝑛 𝑢𝑛𝑒 𝑠𝑡𝑟𝑎𝑡𝑒́𝑔𝑖𝑒 𝑒𝑡 𝑢𝑛𝑒 𝑚𝑒́𝑡ℎ𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑒 𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒́𝑒𝑠 𝐹𝑜𝑟𝑡 𝑖𝑛𝑡𝑒́𝑟𝑒̂𝑡 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑙𝑒 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑎𝑔𝑒 𝑑𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑛𝑎𝑖𝑠𝑠𝑎𝑛𝑐𝑒𝑠, 𝑙𝑎 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑡 𝑙𝑎 𝑚𝑖𝑠𝑒 𝑒𝑛 𝑜𝑒𝑢𝑣𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒́𝑡ℎ𝑜𝑑𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑒 𝐸𝑥𝑐𝑒𝑙𝑙𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎𝑝𝑡𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒𝑠 𝑎̀ 𝑎𝑛𝑖𝑚𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑒 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑢𝑛𝑎𝑢𝑡𝑒́ 🎯 𝐌𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐏𝐚𝐫𝐭𝐢𝐜𝐢𝐩𝐞𝐫 𝐚̀ 𝐥𝐚 𝐦𝐢𝐠𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐫𝐞́𝐩𝐚𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚̀ 𝐥'𝐞𝐱𝐞́𝐜𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧. -Permettre aux équipes locales de mener à bien la définition de l'approche de migration jusqu'à la validation des données métier. -Piloter le calendrier d'exécutions des objets. -Assurer l'analyse de premier niveau des anomalies - Apporter un soutien aux responsables d'applications en fournissant les informations nécessaires à la propagation des données. - Définir la stratégie de néttoyage des données, les indicateurs (KPI) et le suivi - Garantir la cohérence entre les régions et soutenir l'amélioration continue - Définir et maintenir les modèles de migration, les rapports et tableaux de bord de qualité des données, la base de connaissances. - Arbitrer les écarts par rapport à la méthodologie et gérer l'impact des demandes de dérogation sur leur périmètre. - Former et animer la communauté sur le périmètre des objets. 🔊 𝐀𝐧𝐠𝐥𝐚𝐢𝐬 𝐜𝐨𝐮𝐫𝐚𝐧𝐭 obligatoire 📍𝐈𝐃𝐅 - 3j semaine sur site 🕐 Début mars - 𝟔 𝐦𝐨𝐢𝐬 𝐫𝐞𝐧𝐨𝐮𝐯. 💶 𝐓𝐉𝐌 : 700€ max Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Contexte Dans le cadre du développement d’une solution interne basée sur l’IA générative, une organisation souhaite renforcer son équipe technique afin de concevoir et faire évoluer un socle cognitif intégrant des modèles de langage (LLM). L’objectif est de développer et industrialiser une plateforme IA interne permettant de proposer différents modules à valeur ajoutée autour de l’IA générative, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de robustesse. Missions • Concevoir et développer des modules d’IA générative intégrés à une solution interne (RAG, génération automatisée de présentations, web grounding, etc.) • Participer à la construction et à l’évolution d’un socle cognitif et d’un système de chat basé sur des LLM • Développer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour la plateforme IA interne • Mettre en place et suivre les expérimentations liées aux modèles IA et aux pipelines de traitement de données • Contribuer à l’architecture technique et à l’urbanisation de la solution IA • Accompagner les équipes dans l’industrialisation et la mise en production des modules développés • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des développements Environnement technique • Cloud : AWS • Langages : Python • Data & IA : TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige • Bases de données : NoSQL, MySQL • Conteneurisation / orchestration : Kubernetes • Outils de qualité et sécurité du code : SonarQube, Checkmarx, JFrog Xray, OWASP Dependency Check

Contexte : Dans le cadre d’un projet Groupe, nous recherchons un(e) consultant(e) pour réaliser une étude de faisabilité visant l’intégration des données financières des terminaux dans les Finance Datamarts Groupe . Le périmètre couvre les processus : Accounts Payable (AP) Accounts Receivable (AR) General Ledger (GL) L’environnement est multi-ERP (IFS, SAP, Sage, Navision…) avec une gouvernance décentralisée et des niveaux de maturité hétérogènes. Objectifs de la mission : Le consultant interviendra exclusivement sur une phase d’étude et d’aide à la décision , incluant : Analyse des processus financiers des terminaux Cartographie des ERP et des flux de données Évaluation de la qualité et de la cohérence des données Analyse des architectures et patterns d’intégration (batch, API, cloud-to-cloud) Étude des aspects gouvernance, sécurité et conformité Définition de scénarios de faisabilité (2 à 3 options) Recommandation finale de type Go / No Go Livrables attendus : Analyse fonctionnelle détaillée Cartographie des systèmes et data Schémas d’architecture de haut niveau (HLD) Scorecards de faisabilité Analyse des risques et plans de mitigation Rapport final consolidé Support de comités de pilotage

Dans le cadre d’un projet au sein de la Digital Factory d’un grand groupe international du secteur de l’énergie , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir et mettre en place des pipelines de données dans un environnement Azure Cloud serverless . Contexte La Digital Factory du groupe (plusieurs centaines de collaborateurs, organisation en squads internationales) développe et déploie des solutions digitales afin de soutenir les activités du groupe à l’échelle mondiale. Missions Concevoir et développer des pipelines de données en Python Mettre en place des traitements batch et orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des volumes de données importants (Parquet) Mettre en place des contrôles qualité et validations de schémas Intégrer des API externes Participer à la modélisation et optimisation des bases Azure SQL Implémenter l’ observabilité (logs, métriques, traces) Industrialiser les déploiements via CI/CD Garantir la qualité et la sécurité du code (tests automatisés, scans) Stack technique Python Azure Cloud Azure Functions (Durable Functions v2) Data Lake / Blob Storage / Azure DB Pandas, Polars, PyArrow Profil recherché Minimum 6 ans d’expérience en Data Engineering Forte expertise Python & Azure Expérience sur architectures serverless Capacité à travailler en environnement agile / squad Anglais courant Informations mission Démarrage : mi / fin mars 2026 Durée : 12 mois Localisation : Paris Télétravail : 2 jours / semaine Processus de sélection Test technique (Codingame) à réaliser sous 72h Échange technique avec l’équipe projet

Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’un grand acteur du financement et de l’assurance, nous recherchons un Product Manager Data & Référentiel pour intervenir sur un environnement SI métier complexe et transverse . La mission s’inscrit dans un train SAFe dédié aux applications métiers , avec une forte interaction entre plusieurs équipes produits et data. Le Product Manager interviendra sur deux domaines structurants : Référentiel et composants transverses Data / Infocentres Ces équipes couvrent les besoins mutualisés de plusieurs produits métiers et participent à la transformation des plateformes data. Vous serez amené à piloter des initiatives transverses impliquant différentes équipes et trains agiles, notamment autour de projets de modernisation data et d’amélioration continue des solutions. Une attention particulière est portée à l’intégration de l’IA dans les pratiques produits et dans la chaîne de delivery , afin d’améliorer la performance collective des équipes. En tant que Product Manager , vous serez garant de la vision produit et de la valeur délivrée : Définir des solutions désirables, viables et réalisables répondant aux besoins métiers Construire et porter la vision produit et la roadmap Élaborer et maintenir : la Roadmap Solution (vision pluriannuelle) la Roadmap PI (planification des features sur les Program Increment) Identifier et initier les Features et Enablers dans le backlog Gérer la priorisation du backlog produit Collaborer étroitement avec les métiers et les équipes Agile Animer des ateliers de recueil de besoins Traduire les besoins métiers en solutions livrables par les équipes techniques Piloter des projets transverses impliquant plusieurs équipes Contribuer à l’amélioration continue des pratiques produit et data

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution