Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre de la transformation de son écosystème Data, notre client, recherche un Senior Data Platform Product Manager pour accompagner l'évolution de sa plateforme de données et renforcer sa stratégie Data Product. Vous interviendrez dans un environnement technique complexe et international, au sein d'une organisation engagée dans la modernisation de ses architectures Data et le développement d'une approche Data Mesh. Votre rôle consistera à piloter la plateforme Data comme un véritable produit, en assurant son évolution, sa gouvernance et son adoption par les différentes équipes. Vos principales responsabilités Stratégie et pilotage produitDéfinir et porter la vision stratégique de la plateforme Data. Construire et piloter la roadmap produit. Identifier et prioriser les besoins métier et techniques. Coordonner les différentes parties prenantes. Définir les indicateurs de performance et de création de valeur. Data Mesh et gouvernanceAccompagner l'implémentation et l'évolution d'une architecture Data Mesh. Définir les standards de gouvernance et de publication des Data Products. Structurer les principes de Data Ownership et de Data Contracts. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques. Garantir la cohérence et la qualité des produits Data. Évolution de la plateforme DataAccompagner les projets de modernisation de la plateforme. Collaborer avec les équipes Data Engineering et Architecture. Contribuer à l'amélioration de la qualité, de l'accessibilité et de la documentation des données. Participer à l'optimisation des performances et des coûts. Identifier les opportunités d'amélioration continue. Développement et adoption des Data ProductsIdentifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée. Accompagner la conception et l'évolution des produits Data. Favoriser l'autonomie des utilisateurs dans l'exploitation des données. Développer l'adoption des solutions auprès des équipes métier. Mesurer la valeur et l'impact des produits déployés.

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Dans le cadre de projets stratégiques de transformation Data, nous recherchons un Lead Technique Informatica MDM pour accompagner nos clients dans la conception, la mise en œuvre et l'évolution de leurs solutions de Master Data Management (MDM). Vous serez responsable de la conception technique et de la coordination des développements autour de la plateforme Informatica MDM, idéalement dans son environnement Cloud IDMC. En lien étroit avec les équipes métiers, les architectes Data et les équipes de développement, vous garantirez la cohérence de l'architecture, la qualité des données et la performance des solutions déployées. Conception technique et architecture MDM Définir l'architecture technique de la solution Informatica MDM / IDMC. Concevoir les modèles de données : entités métier, relations, hiérarchies et référentiels. Définir les stratégies d'intégration et de synchronisation des données entre les systèmes sources et cibles (ERP, CRM, e-commerce). Concevoir les règles de rapprochement et de fusion des données (Match & Merge), les règles de survivorship et les mécanismes de gestion des doublons. Garantir la cohérence, la scalabilité et la performance de l'architecture. Développement et intégration Piloter et superviser le paramétrage et les développements sur Informatica MDM / IDMC. Concevoir et mettre en œuvre les workflows de gestion et de validation des données. Définir les règles de qualité, de standardisation, de contrôle et d'enrichissement des données. Superviser les flux d'intégration avec les applications métiers et les systèmes d'information existants. Participer aux projets de migration et de reprise de données. Veiller au respect des bonnes pratiques de développement, de sécurité et de performance. Pilotage technique et coordination Encadrer et accompagner les développeurs et consultants techniques MDM. Répartir les tâches, suivre les développements et garantir la qualité des livrables. Assurer la coordination avec les architectes, les équipes Data, les intégrateurs et les interlocuteurs métiers. Participer aux choix techniques et aux arbitrages d'architecture. Organiser et superviser les phases de tests techniques, d'intégration et de recette. Assurer la documentation technique et le transfert de compétences. Identifier les axes d'amélioration et proposer des solutions d'optimisation. Qualité des données et gouvernance Contribuer à la mise en œuvre des processus de Data Governance. Garantir la fiabilité, la cohérence et l'unicité des données de référence. Collaborer avec les Data Owners et Data Stewards pour définir les règles de gestion. Participer à la mise en place d'indicateurs de qualité et de suivi des référentiels.

Data Platform – Cloud – Analytics Engineering À propos de JEMS JEMS est une société de conseil et d'ingénierie spécialisée dans la Data et l'Intelligence Artificielle. JEMS accompagne les grandes entreprises dans la conception, la construction et l'industrialisation de leurs plateformes data, de la collecte des données jusqu'à leur valorisation métier. À travers ses expertises techniques et fonctionnelles, JEMS intervient sur des projets de transformation data ambitieux, dans des environnements innovants et à forts enjeux. Contexte de la mission Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer / Analytics Engineer spécialisé(e) en DBT et Starburst. Vous intégrerez une équipe Data chargée de concevoir, développer et optimiser les traitements de données, tout en garantissant leur qualité, leur fiabilité et leur mise à disposition auprès des équipes métiers. La mission s'inscrit dans un environnement technique moderne, orienté vers la transformation et l'exploitation de données à grande échelle. Vos missions Concevoir et développer des pipelines de transformation de données avec DBT. Mettre en place et maintenir des modèles de données robustes, performants et réutilisables. Exploiter Starburst / Trino pour interroger et fédérer des données provenant de différentes sources. Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements. Participer à la structuration et à l'industrialisation de la plateforme Data. Mettre en place des tests de qualité, de validation et de fiabilité des données. Assurer la documentation des modèles et des flux de données. Collaborer avec les équipes Data Engineering, Analytics et métiers. Participer aux bonnes pratiques de développement, de versionning et de CI/CD.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer sur Lille. Dans le cadre de la transformation de son modèle Data, un acteur majeur du retail spécialisé souhaite renforcer ses équipes avec un Data Engineer confirmé / maîtrisant afin d'accompagner le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). La mission s'inscrit dans un contexte d'accélération de la valorisation de la donnée, de modernisation des pratiques Data Engineering et de préparation aux nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle et à l'IA générative. Intégré au sein d'une équipe Data, en interaction étroite avec les Product Owners, les architectes, les équipes techniques et les interlocuteurs métiers, le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions Data, de la conception à la mise en production. Les principales activités confiées seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines et flux d'alimentation de données sur Google Cloud Platform. Réaliser les transformations et modélisations de données, notamment avec BigQuery et dbt. Participer à la conception et à l'industrialisation des architectures et traitements Data. Contribuer aux ateliers de cadrage, à l'analyse des besoins et à la rédaction des spécifications techniques. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements développés. Réaliser les tests unitaires, participer aux phases de recette et accompagner les mises en production. Optimiser les traitements et les coûts d'exploitation dans une démarche FinOps. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement et d'industrialisation. Contribuer au partage de connaissances et accompagner la montée en compétences des équipes. Environnement technique : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Composer), dbt, SQL, Git, Airflow, Python, Stambia / Semarchy XDI, CI/CD. Une connaissance des outils de restitution et de visualisation (Looker, Looker Studio, Power BI), ainsi qu'une sensibilité aux enjeux FinOps et aux usages de l'intelligence artificielle, seront appréciées. Le consultant devra faire preuve d'autonomie, de rigueur et de proactivité, avec une réelle capacité à collaborer avec des interlocuteurs techniques et métiers dans un environnement agile et exigeant.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l'industrialisation de pipelines data et au développement d'agents IA. Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l'entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l'accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants : Finance et paiements ; Industrie et opérations ; Commerce ; Logistique ; Support IT ; Gestion des incidents. La mission se situe à l'intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l'Agentic AI. Objectifs de la missionLe consultant contribuera à : transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ; concevoir et développer des pipelines de données robustes ; industrialiser les flux et les plateformes data jusqu'à leur mise en production ; développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ; rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ; garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ; accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production. Principales responsabilitésLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ; concevoir l'architecture des pipelines et des flux de données ; développer, maintenir et optimiser les pipelines data ; travailler sur des environnements Snowflake et dbt ; préparer les données nécessaires à l'alimentation de modèles, d'agents et d'interfaces IA ; participer à la conception d'agents capables d'interagir avec les données et les systèmes de l'entreprise ; mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation, de déploiement et de supervision ; contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ; collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ; documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs. Environnement techniqueCompétences indispensablesData Engineering ; Snowflake ; dbt ; conception et développement de pipelines data ; industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ; compréhension des architectures Data et IA ; expérience concrète sur des projets d'IA générative ou d'Agentic AI. Compétences complémentaires appréciéesPython et SQL ; AWS ; Airflow ou outils d'orchestration similaires ; APIs et intégration de systèmes ; architectures cloud ; RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ; observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ; sécurité et gouvernance des données. Compétences / Qualités indispensables : date engineering, python, aws, ia agentique

Contexte de la mission: Dans le cadre d'un programme de transformation Data, nous recherchons un Manager de Transition DATA pour assurer le pilotage et l'encadrement d'une équipe de 6 Product Owners Data. Le consultant devra apporter une vision stratégique, structurer les activités de l'équipe et garantir la bonne exécution des projets Data. Missions principales : Manager, accompagner et coordonner une équipe de 6 PO Data. Définir et piloter la roadmap Data et les priorités stratégiques. Superviser les projets et produits Data, de leur cadrage jusqu'à leur livraison. Mettre en place une gouvernance efficace et suivre les KPI de performance. Assurer les arbitrages, la gestion des risques et le respect des engagements. Coordonner les équipes métiers, IT et Data. Accompagner la transformation et l'amélioration continue des processus.

Dans le cadre d'un renfort au sein d'une équipe ADV/AR d'une société de data marketing, nous recherchons un(e) consultant(e) expérimenté(e) en gestion de la facturation clients. Vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de facturation, avec un fort niveau d'autonomie. Missions principales : Devis et récapitulatifs de facturation Saisir les devis dans l'outil de gestion Établir les récapitulatifs de facturation par portefeuille clients Coordination avec les équipes opérationnelles Collecter auprès des équipes non financières les éléments nécessaires à la facturation Assurer le relais entre les équipes opérationnelles et l'équipe ADV/AR Émission des factures Émettre les factures par email et sur des plateformes dédiées Gérer des modèles de facturation variés : à la réalisation, au temps passé, par échéancier Facturer en autonomie certaines activités, sur la base de fichiers de données transmis Suivi et contrôles Suivre les bons de commande et assurer les relances Réaliser les contrôles mensuels Produire le reporting trimestriel par portefeuille

Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international du secteur automobile recherche un Expert Data Quality disposant de solides compétences en conception pédagogique et eLearning. L'objectif est de développer un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe. Cette formation devra permettre de comprendre : Les enjeux de la Data Quality. Les responsabilités de chacun. Les conséquences concrètes d'une mauvaise qualité des données sur les activités industrielles et la performance de l'entreprise. Missions principales1. Analyse et cadrage des besoins Comprendre la stratégie Data & AI et le référentiel Data Quality du groupe. Analyser les supports pédagogiques existants. Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs. Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation. 2. Identification de cas concrets Data Quality Réaliser des entretiens avec les équipes métiers, industrielles et Data Office. Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données. Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels. Analyser les causes racines et les actions correctives. Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données. 3. Conception du module eLearning Concevoir un parcours pédagogique de 30 minutes maximum. Structurer les chapitres et les séquences de formation. Rédiger les contenus, scripts et storyboards détaillés. Préparer les narrations, visuels, animations et mises en situation. Intégrer des éléments interactifs et des questionnaires de validation des connaissances. Préparer les éléments nécessaires à la production du module avec Synthesia ou un outil équivalent. 4. Validation et livraison Coordonner les revues avec les experts Data et les équipes métiers. Consolider les retours et ajuster les contenus. Définir les critères d'évaluation de l'efficacité pédagogique. Livrer les supports finalisés, les fichiers sources et les consignes de production.

Exigence particulière : Anglais indispensable + connaissance forte de la solution AVEVA PI La Gestion de Données Industrielles, au travers d'une solution telle que AVEVA PI (anciennement OSIsoft), permet l'acquisition et le stockage des données chronologiques issues du réseau industriel dans le réseau d'entreprise. Ces données sont pour nos clients la porte d'entrée vers le Big Data et sont fondamentales pour le reporting de production, l'optimisation des procédés ou le monitoring en temps réel. Elles permettent également d'activer des projets innovant comme la maintenance préventive des équipements industriels. En tant qu'Expert Data Industrielles, vous : - Interviendrez auprès de clients dans des secteurs variés (énergie, pharma, manufacturing) pour fournir des solutions de traitement et de valorisation des données industrielles - Serez responsable de la conception et de la mise en œuvre de modèles de données pour structurer les informations liées aux actifs et aux processus - Pourrez également contribuer à des projets autour des systèmes MES, en lien avec le pilotage et l'optimisation des opérations de production Qualités requises pour réussir dans ce rôle : De formation Bac+5 (école d'Ingénieurs ou Université), vous justifiez d'une expérience d'au moins 2 années dans le domaine de la gestion et de l'analyse de données industrielles. Vos compétences sont les suivantes : - Connaissance de la solution de gestion de données industrielles AVEVA (anciennement OSISOFT) PI System - Expertise dans les environnements Big Data et MES - Analyse de données et création de jumeaux numériques - Connaissances en sécurité informatique et en environnements Windows - Anglais niveau B2 minimum et français courant obligatoire Le poste requiert aussi : - Capacité à travailler de manière autonome et à collaborer en équipe - Esprit d'analyse et de synthèse - Sens de l'initiative et de la rigueur Livrables : - Traitement du backlog et des tickets émis par le client - Support / expertise niveau 2 et 3 autour de la solution AVEVA PI - Modélisation de systèmes de données industrielles Compétences : - AVEVA PI (obligatoire, confirmé) - Connaissance des environnements Windows (souhaité, confirmé) - MES Big Data (souhaité, confirmé) Langues : - Anglais (obligatoire, professional) Démarrage : 04/01/2027 Fin : 30/06/2027 Jours sur site par semaine : 0 Déplacements prévus : Pau

Localisation : Levallois-Perret Durée de la prestation : 20 jours Télétravail : Hybride possible Langues : Français et anglais Outil privilégié : Synthesia ou solution équivalente Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Data & AI, un grand groupe industriel international recherche un Expert Data Quality disposant d'une double expertise en qualité des données et en conception pédagogique digitale. L'objectif de la mission est de concevoir un module de sensibilisation à la qualité des données, d'une durée maximale de 30 minutes, destiné aux collaborateurs du groupe. Cette formation devra permettre de comprendre les enjeux de la Data Quality, les responsabilités des différents acteurs et les impacts concrets d'une mauvaise qualité des données sur les activités opérationnelles, industrielles et la performance de l'entreprise. Missions principales1. Analyse et cadrage des besoinsComprendre la stratégie Data & AI ainsi que le référentiel Data Quality de l'entreprise. Analyser les supports pédagogiques existants. Identifier les besoins de sensibilisation des collaborateurs. Définir les objectifs pédagogiques et structurer le parcours de formation. 2. Identification de cas concrets Data QualityOrganiser des échanges avec les équipes métiers, industrielles et Data Office. Identifier des incidents réels liés à la mauvaise qualité des données. Évaluer leurs impacts opérationnels, financiers et organisationnels. Analyser les causes racines et les actions correctives mises en place. Construire des scénarios avant/après illustrant les bénéfices d'une amélioration de la qualité des données. 3. Conception du module eLearningConcevoir un parcours pédagogique d'une durée maximale de 30 minutes. Structurer les chapitres et les différentes séquences de formation. Rédiger les contenus pédagogiques, scripts et storyboards détaillés. Préparer les narrations, visuels, animations et mises en situation. Intégrer des éléments interactifs et des questionnaires de validation des connaissances. Préparer les éléments nécessaires à la production du module avec Synthesia ou un outil équivalent. 4. Validation et livraisonCoordonner les phases de revue avec les experts Data et les équipes métiers. Consolider les retours et ajuster les contenus pédagogiques. Définir les critères d'évaluation de l'efficacité de la formation. Livrer les supports finalisés, les fichiers sources et les consignes de production.