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Le client Cabinet de conseil en gestion de patrimoine reconnu, accompagnant une clientèle patrimoniale exigeante. Contexte de la mission Les données du cabinet sont centralisées dans un Datawarehouse, à partir duquel les équipes métier construisent elles-mêmes leurs rapports Power BI. L'équipe commerciale rencontre des difficultés avec ses indicateurs. Le client recherche un consultant Power BI à forte culture métier pour l'accompagner dans leur fiabilisation, leur structuration et leur exploitation. Missions Analyser les rapports Power BI commerciaux existants et identifier les points de blocage : calculs, cohérence, lisibilité, performance. Recueillir et formaliser les besoins de l'équipe commerciale. Définir et documenter les indicateurs commerciaux clés, comme la collecte, les encours, les souscriptions et le suivi des objectifs. Améliorer ou concevoir les modèles de données et les tableaux de bord : modélisation, mesures DAX, Power Query. Accompagner et former les utilisateurs métier pour qu'ils gagnent en autonomie. Faire le lien avec les équipes data sur les sujets liés au Datawarehouse.

Dans le cadre du développement de notre Data Factory, vous intégrerez une équipe en charge de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'objectif est de développer des produits Data répondant aux besoins concrets des métiers, tout en garantissant leur performance, leur sécurité, leur qualité et leur évolutivité. Vos missionsDéveloppement de produits Data Transformer la donnée brute en données exploitables, notamment sous forme de tables requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fil de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views, réintégration dans le SI, services de scoring, etc. Conception et industrialisation Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et fiabiliser les pipelines de données. Mettre en place et garantir un processus qualité rigoureux : documentation, tests unitaires et d'intégration, commentaires, versioning. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement Data. Profil recherchéDiplômé(e) d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire, avec une spécialisation en Data. 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Azure / Databricks. Maîtrise avancée de PySpark / Spark. Expertise de l'environnement Microsoft Azure : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Azure DevOps, Git et CI/CD. Solide expérience en traitement de données batch et streaming. Bonne maîtrise de SQL et connaissance des bases NoSQL (Cosmos DB, MongoDB…). Bonne connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Capacité à travailler en collaboration avec des PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers. Qualités recherchéesRigueur et autonomie Esprit d'innovation Bonnes capacités de communication Esprit d'équipe Capacité d'adaptation Sensibilité aux enjeux de qualité et d'industrialisation des données

Expérience en Data Engineering / Data AnalysisExpérience significative dans le domaine de la Data Engineering et de la Data Analysis, avec une bonne compréhension des enjeux liés à la collecte, la transformation, l'analyse et la valorisation des données. Maîtrise de Dataiku et Python, permettant de concevoir, développer et maintenir des traitements de données et des solutions d'analyse adaptées aux besoins identifiés. Capacité à comprendre et cadrer un besoin métier, à identifier les enjeux et contraintes associés, puis à proposer une solution technique cohérente et adaptée. Autonomie dans le pilotage des sujets, de la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre, avec capacité à organiser les différentes étapes et à assurer le suivi des actions. Aisance relationnelle et capacité à collaborer avec les équipes métier et IT, afin de faciliter la compréhension des besoins, la coordination des parties prenantes et la mise en œuvre des solutions. Capacité à évoluer dans des environnements nécessitant à la fois rigueur technique, compréhension fonctionnelle et coordination avec différents interlocuteurs. Organisation du travail2 jours de télétravail par semaine

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.

Fiche de poste – Senior Data Engineer / Expert Dataplatform (GCP) Contexte & Organisation Le Pôle Data est structuré autour du modèle Spotify : Une Dataplatform en pleine transformation, composée de 4 experts Architectes / Développeurs GCP & BigQuery Maintenance de l'existant + évolution de la plateforme Début d'un chantier majeur de construction début 2025 (v1 en cours, forte ambition d'évolution) Outils & écosystème : GCP (Cloud Run, Cloud Function, Pub/Sub, Vertex AI, BigQuery) Airflow (orchestration) Dataform (concurrent DBT – SQL) Terraform pour le provisioning Modèle Data type médaillon Pratique Data Engineer moderne + enjeux d'observabilité / finops / sécurité Objectifs du poste Renforcer l'équipe Dataplatform avec un profil senior ayant déjà participé à la construction d'une Dataplatform et capable d'accélérer l'industrialisation des pipelines et des outils d'ingestion. Le rôle vise à : Faciliter et accélérer le travail des Data Engineers Améliorer l'expérience de construction de pipelines de données Structurer et fiabiliser l'ingestion et le transfert de données, encore peu industrialisés Apporter une expertise de haut niveau sur GCP & Data Engineering Missions principales 1. Gouvernance & Contrôle de la plateforme Assurer un contrôle global de la Dataplatform et accompagner les Data Engineers dans les bonnes pratiques d'industrialisation. Identifier les axes d'amélioration techniques et proposer des solutions robustes. Participer aux choix d'architecture technique et Data (modèle médaillon). 2. FinOps, Observabilité & Sécurité Définir et mettre en œuvre les standards d'observabilité. Garantir la performance, la robustesse et la sécurité de la plateforme. Suivre les coûts et proposer des optimisations FinOps. Automatiser le provisioning via Terraform. 3. Développement & Industrialisation Concevoir et industrialiser les pipelines : Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Airflow, Vertex AI. Contribuer à résorber la dette technique. Développer et industrialiser les briques d'ingestion et de transformation. 4. Animation & Documentation Participer à la mise à disposition de nouveaux outils et à la documentation associée. Assurer une démarche d'amélioration continue du run. Animer une équipe de Data Engineer chaque vendredi: partage de bonnes pratiques suivi des évolutions de la Dataplatform retours d'expérience et recommandations 5. Innovation & IA Apporter une vision sur l'usage de l'IA (générative et traditionnelle) pour : réduire les coûts améliorer la productivité faciliter le travail des collaborateurs Contribuer à des projets Vertex AI / ML (ambition forte vers l'IA)

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, une entreprise internationale recherche un Consultant Data Analytics Senior afin de renforcer ses capacités en modélisation de données et en restitution analytique. La mission consiste à fiabiliser l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis les données brutes jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs et de tableaux de bord répondant aux besoins des équipes métiers. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des modèles de données avec dbt, en assurant leur modélisation, leurs tests et leur documentation. Orchestrer, optimiser et fiabiliser les pipelines de transformation des données. Concevoir des tableaux de bord métiers clairs, pertinents et exploitables. Recueillir les besoins des équipes métiers et les traduire en indicateurs, modèles de données et solutions analytiques. Contribuer à l'amélioration de la qualité, de la gouvernance et de la documentation des données. Participer aux évolutions de l'architecture Data, notamment aux projets de migration et aux travaux d'optimisation des performances et des coûts. Atouts complémentairesUne expérience dans les secteurs du luxe, de la mode, du retail ou de la distribution haut de gamme constitue un plus. Une expérience au sein d'organisations internationales et dans des environnements Data complexes est appréciée.

Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash

Dans le cadre du renforcement d'une équipe de Gestion Courante Décisionnelle / Datalake, notre client recherche un Data Engineer / Développeur Big Data Spark Scala expérimenté, capable d'intervenir sur des traitements critiques en production et de contribuer au maintien de la qualité de service. L'environnement repose sur une architecture Big Data collectant les données de plusieurs back-offices, avec un Datalake et une alimentation d'un Datawarehouse sur environnement Exadata. Vos missionsVous interviendrez principalement sur le RUN et la maintenance applicative des traitements décisionnels : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala Analyser et corriger les incidents applicatifs et fonctionnels Réaliser, lorsque nécessaire, les reprises de données associées aux incidents Développer et mettre en œuvre les évolutions confiées Réaliser les tests des corrections et nouveaux développements Participer aux mises en production Maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle Mettre à jour les outils de suivi de l'équipe Rendre compte de l'avancement et des incidents au chef de projet

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Architecte applicatif solution pour l'un de nos clients du secteur des assurances. Vous interviendrez sur le site client situé à Niort (79). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Concevoir l'architecture applicative des solutions en réponse aux besoins métier et aux contraintes techniques. - Piloter les études d'architecture, du cadrage à la définition de la solution, en évaluant les différentes options et en justifiant les choix techniques. - Élaborer les dossiers d'architecture et garantir la cohérence des solutions avec le système d'information existant. - Définir et sécuriser les principes d'intégration entre les applications, notamment autour des API, des microservices, des ESB et des flux asynchrones. - Prendre en compte les exigences de sécurité, de performance, de disponibilité et d'exploitabilité des solutions. - Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre des architectures définies et arbitrer les choix techniques. - Coordonner les échanges avec les équipes métier, les études, la production, la sécurité et l'architecture d'entreprise. - Contribuer à la définition et à l'amélioration des standards et bonnes pratiques d'architecture applicative.

1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ingénieur Junior H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du renforcement de l'équipe, intégré à la direction DELIVERY BACK, département Finance, RH et RSE, le client recherche un profil du type Data Ingénieur qui soit capable de comprendre, d'interagir et de communiquer en autonomie avec métier, de définir une conception en phase avec les visions cibles de l'entreprise (GCP (Bigquery/Airflow/cloudrun/…), RDO, git,Onestream…) et de la mettre en place (conception, développement, qualification, mise en production et maintenance). L'équipe est en agile et en pleine évolution elle est actuellement composée de 4 membres (un PO, 3 Data Ingénieurs) travaillant sur l'environnement GCP. Un rapprochement avec 2 experts EPM sur la solution Onestream est en cours Une maîtrise du SQL et l'esprit collaboratif sont impératifs, ainsi qu'une curiosité et une réelle envie de progresser et de découvrir l'environnement du Retail ainsi que ses processus autant techniques que fonctionnels Les missions attendues par le Data Ingénieur Junior H/F : Recueillir et analyser les besoins métiers afin de concevoir des solutions Data adaptées aux enjeux fonctionnels et aux architectures cibles. Concevoir et développer des pipelines et solutions Data sur GCP (BigQuery, Airflow, Cloud Run, etc.). Participer à l'ensemble du cycle de vie des solutions : conception, développement, qualification, mise en production et maintenance. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Data Engineers et les experts EPM autour de la solution OneStream. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données et des traitements. Participer aux rituels Agile et contribuer à l'évolution des pratiques et de l'architecture Data de l'équipe. Assurer la gestion et le versioning du code via Git et contribuer à la documentation des solutions mises en œuvre.

ContexteDans le cadre de projets de transformation Data auprès de grands comptes, notamment dans le secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d'une expérience de l'environnement Dataiku. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et IT afin de contribuer à la conception et au déploiement de solutions permettant d'exploiter et de valoriser les données. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la Data. Animer des ateliers avec les métiers, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et équipes IT. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et exigences Data. Identifier et analyser les différentes sources de données. Participer à la définition des règles de gestion et de transformation des données. Réaliser des analyses de données afin de valider les besoins et identifier les écarts. Contribuer à la conception et à l'évolution de workflows Dataiku. Participer à la préparation, transformation et exploitation des données dans Dataiku DSS. Contrôler la qualité, la cohérence et la complétude des données. Participer à la définition des règles de Data Quality. Réaliser des requêtes et analyses SQL. Définir les scénarios et cas de tests. Piloter ou réaliser la recette fonctionnelle des solutions Data. Identifier et suivre les anomalies de données. Participer à la documentation des flux, traitements, règles de gestion et Data Lineage. Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions.

Dans le cadre d'un programme de modernisation du SI dans le secteur bancaire, vous rejoindrez une équipe Data & Business Intelligence en charge du développement d'un Data Lake dédié aux métiers du financement. En tant que Project / Delivery Leader Data & BI, vous aurez pour missions de : Piloter les relations avec les interlocuteurs métiers et les Product Owners. Recueillir les besoins, challenger les demandes et définir les priorités. Construire et maintenir le backlog produit avec les Product Owners. Assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des User Stories. Animer les revues d'avancement et de priorisation. Accompagner les équipes dans l'atteinte de leurs objectifs de delivery et de production. Suivre la qualité et la stabilité de la production. Mettre en place et suivre les KPI de pilotage. Communiquer sur les priorités, budgets, nouvelles demandes et avancement auprès des parties prenantes.

La mission consiste à : - Interface entre les métiers et les équipes data - Accompagner le métier dans la structuration de son besoin décisionnel - Rédiger les besoins en user stories et maintenir la backlog en lien avec l'équipe produit - Coordination du delivery jusqu'à la mise en production (build et run) - Faciliter les développements avec l'équipe data - Réaliser des analyses et études métier Compétences demandées : - Expériences significatives comme Product Owner et dans des contextes DATA - Compétences en data engineering - Expertise Agile - Animation d'équipe - Gestion de la Backlog et Delivery - Anglais un +

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Contexte : Dans le cadre du renforcement de ses équipes IT Data Management & Business Intelligence, notre client recherche un Business Analyst confirmé pour intervenir sur des sujets liés aux métiers Financing et Risk. L'équipe Data Financing & Risk accompagne les métiers dans la réalisation de projets, la maintenance évolutive des applications ainsi que le suivi et le support de la production. Le consultant évoluera dans un environnement Data / BI, en interaction étroite avec les équipes métiers et IT, avec un fort niveau d'autonomie attendu. Missions : Recueillir et analyser les besoins auprès des équipes métiers ; Animer et participer aux ateliers avec les interlocuteurs métiers et IT ; Rédiger les spécifications fonctionnelles ; Participer à la modélisation des données ; Contribuer à la conception des solutions de reporting et des back-end associés ; Préparer et exécuter les plans de tests ; Participer à la recette et au suivi des anomalies ; Présenter les livrables et solutions aux utilisateurs ; Rédiger les comptes rendus et synthèses fonctionnelles ; Accompagner les utilisateurs dans le cadre de la conduite du changement ; Assurer le suivi de la qualité des données et de la production ; Participer aux projets ainsi qu'aux activités de maintenance évolutive et de support.