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Au sein d’une Business Unit dédiée à la Data, vous interviendrez sur une plateforme cloud stratégique, utilisée par l’ensemble des profils data : data engineers, data scientists, data analysts et équipes de développement. Votre rôle sera de contribuer à l’évolution, la résilience et la sécurité de l’infrastructure data, tout en apportant un support technique avancé. Votre rôle Vous serez impliqué·e dans trois périmètres principaux : 1. Évolution et exploitation d’une offre de compute Kubernetes (AWS EKS) Faire évoluer le produit selon l’état de l’art et automatiser les fonctionnalités existantes et futures. Analyser, challenger et formaliser les besoins utilisateurs. Automatiser la mise à disposition de ressources et d'accès en self-service. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) et le support N3. Suivre les évolutions de Kubernetes et de l’écosystème CNCF. Garantir la sécurité et la conformité des clusters. Améliorer en continu les mécanismes d’observabilité (logs, métriques, alerting). Veiller à la fiabilité, l’évolutivité et la maintenabilité du produit. 2. APIsation de la plateforme Identifier les besoins Ops et les traduire en solutions techniques basées sur des API. Concevoir, développer et maintenir des API robustes et évolutives. Garantir la maintenabilité, la performance et l'interopérabilité entre les services. 3. Animation technique & bonnes pratiques DevOps Mettre en place une automatisation complète de la chaîne de delivery. Garantir la qualité des livrables et standardiser les processus. Automatiser les tâches répétitives ou sources d’erreur. Sensibiliser et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques DevOps. Ce qui fera votre succès Mindset & Soft Skills Proactivité et ownership : être moteur sur l’amélioration continue et l’évolution des produits. Culture de l’automatisation : chercher systématiquement à simplifier et industrialiser. Communication technique pédagogique : capacité à vulgariser, challenger et guider. Exigence sur la sécurité et l’observabilité , intégrées nativement dans les conceptions. Veille technologique active , notamment sur Kubernetes, CNCF et AWS.

CONTEXTE Produit qui existe depuis 10 ans, couvre pour 20 BUs le périmètre fonctionnel critique de la gestion des remises de fin d'année (RFA): Nos utilisateurs sont des chefs de produits, assistants produits, leaders performance, comptables Produit stratégique qui contribue fortement au résultat Sécurité / confidentialité (chiffres financiers) L'équipe est composée d'1 leader business, 1 leader digital, 1 PO, 1 business analyst, 1 techlead, 1 QA, 1 runner intégrateur, 1 runner data et 4 développeurs fullstack Intervention transverse d'1 UX, 1 Archi, 1 data analyst BUILD - Avec les Leaders business / digital, être le point de contact de nos clients afin de collecter leurs besoins et leurs feedbacks - Contribuer activement à la vie de l'équipe via le framework Scrum: sprints planning, daily, 3-Amigos, démos internes et publiques - Décliner la roadmap opérationnelle via la backlog du produit - Avec les Leaders business / digital, construire et co-animer les ateliers avec les équipes produits, nos clients internes, fournisseurs... - En anticipation ou en réponse à des demandes métiers, définir et formaliser les besoins métiers et opérationnels du produit - Rédiger les spécifications fonctionnelles par itération - Découper les features en US - Faire émerger les priorités avec pragmatisme en tenant compte des inputs (stratégie métier, feedbacks utilisateurs, chantiers techniques) - En collaboration avec le Test Leader, garantir via les tests que les corrections / évolutions apportées par l'équipe de développement répondent aux besoins utilisateurs - En collaboration avec le Business Analyste, garantir que les Règles de Gestion sont bien définies et répondent au besoin de l'utilisateur - En collaboration avec l'UX, garantir que les maquettes sont bien définies et répondent au besoin de l'utilisateur. Valider la faisabilité avec les développeurs DELIVERY - Contribuer à la construction et à l'animation des formations des référents BUs du produit - Mesurer l'utilisation en production des fonctionnalités déployées afin d'aider aux priorisations - En collaboration avec le pôle UX et les Leaders business / digital, collecter et analyser les comportements et retours utilisateurs, dans une démarche d'amélioration continue - En collaboration avec les équipes OnBoarding et les Leaders business et digital, contribuer au déploiement de la solution

Responsabilités principales : Feuille de route Data : Définir et maintenir une roadmap de la plateforme de données alignée avec la stratégie de l’organisation. Évolution du Data Stack : Concevoir, déployer et faire évoluer l’architecture du data stack moderne (MSF). Données de référence : Mettre en place et gérer les données de référence (MDM), sources uniques de vérité pour réduire incohérences et redondances. Alignement métier : Traduire les besoins business en solutions architecturales sécurisées et évolutives. Cohérence des outils : Assurer l’intégration fluide entre systèmes existants, cloud, outils départementaux et solutions BI/ERP. Livraison transverse : Collaborer avec ingénieurs data, analystes BI et responsables métiers pour produire des données fiables et gouvernées. Normes et bonnes pratiques : Développer architectures de référence, modèles de données et protocoles de gouvernance. BI en libre-service : Permettre une analyse libre mais gouvernée via exposition structurée des données. Profil recherché : Formation : Diplôme d’ingénieur ou équivalent en informatique, data engineering ou discipline similaire. Expérience : 5+ ans en architecture de données dans des environnements complexes et hybrides. Expérience avec MDM et plateformes Microsoft Fabric. Expertise sur plateformes hybrides (legacy, on-prem, cloud-native). Pilotage d’initiatives transverse (IT, métier, gouvernance). Compétences clés : Cloud & Data Platform : Azure, conception d’architectures Azure, CI/CD avec Azure DevOps. Intégration & pipelines : Azure Data Factory, Fabric Pipelines, intégration avec CRM/ERP. Solutions unifiées modernes : Microsoft Fabric, Databricks / PySpark. Modélisation & stockage : SQL Server, Cosmos DB, modèles dimensionnels, normalisés, Lakehouse. Gouvernance & métadonnées : Data lineage, catalogue de données, intégration BI/MDM/qualité. Sécurité & conformité : Entra ID, Key Vault, RGPD, PasswordState. BI & analytique : Power BI, DAX, modélisation sémantique, Microsoft Fabric.

Contexte : Dans le cadre d’un vaste programme de transformation Data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe en pleine évolution. Le projet vise à moderniser les infrastructures de données, à industrialiser les flux et à renforcer la valorisation de la donnée au service des métiers (pilotage, relation client, performance opérationnelle, IA et analytique). L’environnement de travail est stimulant, avec une forte culture d’innovation autour du cloud, du Big Data et de l’intelligence artificielle. L’équipe Data est composée de profils complémentaires : data engineers, data analysts, data scientists et experts gouvernance.

Mission au Luxembourg. Il est impératif et obligatoire de résider ou être proche frontière LUXEMBOURG Nous recherchons un(e) consultant(e) expérimenté(e) pour administrer et faire évoluer une plateforme Dataiku DSS au sein d’une équipe Data Science & AI. Vous contribuerez également à des projets techniques transverses (OpenShift, DevOps, MLOps, LLMOps). Missions : Administration, maintenance et optimisation de la plateforme Dataiku DSS Automatisation des opérations via Python (monitoring, upgrades, gestion utilisateurs) Support aux utilisateurs (data scientists, analystes, métiers) Collaboration avec les équipes infrastructure (OpenShift / Kubernetes) Développement de composants réutilisables (plugins, recettes, indicateurs) Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation à des projets DevOps, MLOps, LLMOps Profil recherché : Bac+3 à Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent Expérience >6 ans en administration de Dataiku DSS en environnement de production Maîtrise de Python, scripting, CI/CD Connaissances en OpenShift, Kubernetes, Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) Autonomie, rigueur, esprit analytique Expérience dans le secteur bancaire appréciée

Bonjour 🙃, Pour le compte de notre client, nous recherchons un Architecte DATA / BI / CLOUD AZURE / POWER BI. Contexte : Dans le cadre de projets stratégiques de transformation digitale et d’exploitation des données, nous recherchons un Architecte Data expert sur les environnements Azure et outils Power BI . Le consultant sera intégré aux équipes Data & BI pour définir l’architecture cible, piloter les projets d’intégration, et garantir la qualité et la sécurité des flux de données. Missions principales : Définir et mettre en œuvre l’architecture Data sur le cloud Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks, Synapse). Concevoir et structurer les pipelines de données pour ingestion, traitement et transformation des données massives. Développer et superviser des solutions Power BI : dashboards, rapports, cubes tabulaires, DAX, modèles analytiques. Assurer la qualité, sécurité et gouvernance des données , en lien avec les référents Data et équipes infrastructure. Piloter les phases de modélisation et intégration des données, en collaboration avec les Data Engineers et Data Analysts. Participer à la définition des standards de développement , bonnes pratiques et documentation technique. Réaliser des revues techniques et valider les choix d’implémentation des équipes projet. Conseiller les métiers sur l’exploitation des données et la prise de décision via les outils BI . Participer à l’accompagnement et formation des équipes sur les pratiques et outils Data. Compétences techniques indispensables : Expertise en Azure Data Platform : Data Lake, Data Factory, Synapse Analytics, Databricks. Maîtrise des langages SQL / T-SQL et des pratiques de modélisation de données. Power BI : développement de dashboards, rapports, modèles analytiques et DAX. Connaissance des ETL/ELT , pipelines et intégration de flux complexes. Connaissance de la sécurité, gouvernance et gestion des accès aux données. Expérience avec CI/CD sur Azure DevOps et versioning. Compétences transverses : Vision globale et capacité à traduire les besoins métiers en architecture technique. Leadership et capacité à piloter et conseiller des équipes techniques. Excellent relationnel et communication avec les équipes techniques et métiers. Sens de l’organisation et capacité à gérer plusieurs projets simultanément.

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (batch et streaming). Participer à la mise en place et à l’optimisation de la plateforme Big Data (Hadoop/Spark). Intégrer, transformer et nettoyer des données issues de différentes sources (API, bases relationnelles, fichiers plats, etc.). Collaborer étroitement avec les Data Scientists et Data Analysts pour la préparation et la mise à disposition des datasets. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, d’automatisation (CI/CD), et de gestion de la qualité des données. Assurer la documentation technique et la maintenance des flux existants. Participer à la montée en compétences de l’équipe interne sur les outils Big Data.

Bonjour, Pour l'un de mes grands comptes parisiens, je suis à la recherche urgente d'un DBA Snowflake. L’équipe Architecture & Data Engineering de la Direction DATECH est chargée de la maintenance et de l’évolution de la Data Platform à disposition des équipes Collectes, Analytics, Data, Science & IA, CRM, Pub etc .. La mission : Au quotidien, vous menez les travaux de définition et de revue d’architecture de la Data Warehouse/Data Platform, dont les produits Snowflake sur Azure sont les fondations premières. Vos principales missions sont : - Développement et maintenance de la stratégie RBAC - Revues de performances - Suivi de coûts par application - Modernisation des paradigmes d’ingestion, de transformation et d’exposition de données - Apporter du support au quotidien sur la plateforme - Revues de code SQL - Mise en place de solutions de monitoring et d’alerting - Formalisation et planification de la roadmap produit afin de tirer profit des dernières fonctionnalités de Snowflake à 3, 6 et 12 mois Vous intervenez sur la conception de l’ensemble des travaux relatifs aux données du Groupe. Vous accompagnez également nos équipes (Architecture & Data engineering, Data science & Analytics, ML & IA) pour informer de la faisabilité des demandes en prenant en considération les contraintes de coûts, de délais et de qualité. Vous garantissez la pérennité des développements déployés en production. Vous êtes le référent technique Snowflake des Data Engineer et des Data Analysts pour leurs développements. Vous travaillez avec une équipe de 15 personnes travaillant en méthode Agile de type Scrum et faites progresser au quotidien notre démarche DevSecOps. De manière générale, vous jouez un rôle de facilitateur & d’expert Snowflake entre les équipes Data (AdTech, Product Owners, Data Analysts et opérationnels) du Groupe.

Nous recherchons un Data Engineer | DevOps AWS (H/F) pour contribuer à la construction , à l’évolution et à la fiabilité d’un Data Lake stratégique , au cœur des projets liés à l’analyse de l ’expérience utilisateur. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données (ingestion, transformation, restitution) au sein d’un environnement AWS moderne, dans une logique d’ industrialisation , de performance et de qualité de service . Vos principales missions : • Maintenir et faire évoluer une architecture data scalable sur AWS , adaptée à des volumes importants de données hétérogènes ( logs, fichiers, API …). • Concevoir et structurer les différentes couches du Data Lake ( Landing, Bronze, Silver ) en lien avec les besoins métiers et les bonnes pratiques data. • Développer des pipelines de traitement de données robustes et automatisés ( ETL/ELT ), en batch ou quasi temps réel , via des services AWS : Glue, Lambda, EMR, Redshift, S3… • Orchestrer les flux de données et automatiser les traitements entre les différentes couches du Data Lake. • Assurer le MCO : surveillance, détection et résolution des incidents, fiabilisation des flux, documentation technique. • Intégrer de nouvelles sources de données aux formats variés ( API REST, fichiers plats, logs applicatifs …) tout en assurant sécurité et performance . • Mettre en place des mécanismes de gestion des rejets et de réconciliation pour garantir la qualité et la cohérence des données. • Participer à l’ amélioration continue de la plateforme (veille, refonte, optimisation) , dans une logique DataOps (CI/CD, qualité, tests, versioning). • Collaborer avec les équipes projet, data analysts, data scientists et métiers pour aligner les solutions techniques avec les usages attendus . • Documenter l’architecture, les traitements et les processus pour assurer la traçabilité, la maintenabilité et la capitalisation.

En tant que Développeur, et en coordination avec l’équipe, vos missions seront de : Développer et maintenir des pipelines de traitement de données (batch ou temps réel) Intégrer, transformer et charger des données depuis différentes sources (APIs, bases de données, fichiers, flux, etc.) Concevoir et optimiser des jobs ETL/ELT pour alimenter les environnements analytiques (Data Lake, Data Warehouse) Implémenter les logiques de nettoyage, d’enrichissement et de validation des données Participer à la modélisation des structures de données pour répondre aux besoins métiers et analytiques Assurer la performance, la fiabilité et la scalabilité des traitements de données Automatiser les processus de collecte et de transformation via des scripts et outils d’orchestration (Airflow, Azure Data Factory, etc.) Collaborer avec les Data Scientists, Data Analysts et les équipes DevOps pour garantir la disponibilité et la qualité des données Surveiller et corriger les anomalies dans les flux de données Rédiger la documentation technique des pipelines et des processus mis en place

Description du poste : Nous recherchons un(e) Data Analyst pour intervenir au sein de la Cellule Qualité Fixe (CQF) de Bouygues Telecom. Le rôle consiste à produire des analyses à partir de datasets constitués sur les plateformes Big Data, préparer et nettoyer les données, et les rendre disponibles pour les datascientists. Vous développerez également des tableaux de bord de suivi des KPI via Tableau. Missions principales : Exploiter et superviser la plateforme Big Data (monitoring Wifi des Box). Assurer le suivi des KPI et mettre en œuvre de nouveaux indicateurs. Investiguer les incidents et coordonner les actions avec les fournisseurs et les équipes internes. Développer des scripts Scala / Spark pour préparer et nettoyer les données. Gérer la sécurité, les sauvegardes et le déploiement des correctifs. Piloter les évolutions de la plateforme (hardware, applicatifs, architecture réseau). Superviser et maintenir la plateforme Data en microservices (Kubernetes/OpenShift). Déployer et gérer les applicatifs via Helm et GitLab. Administrer les utilisateurs, les buckets et les règles de gestion du datalake. Développer des dashboards Tableau et générer des KPI pour l’équipe.

En tant que Data Engineer, et en coordination avec l’équipe, vos missions principales seront de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (ETL / ELT) Intégrer et transformer des données issues de sources variées (APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers, flux temps réel, etc.) Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de la chaîne de traitement Participer à la modélisation et à l’optimisation des architectures data (Data Lake, Data Warehouse, etc.) Collaborer étroitement avec les Data Scientists, Data Analysts et les équipes métier pour répondre à leurs besoins en données Mettre en place des bonnes pratiques de développement, de versioning et d’automatisation (CI/CD, monitoring, tests, documentation) Contribuer à la sécurisation, la gouvernance et la conformité des données (RGPD, gestion des accès, traçabilité) Optimiser les performances des traitements et la consommation des ressources cloud Participer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les outils et les architectures data

Contexte de la mission Au sein d'une grande organisation du secteur financier, un département dédié à l'innovation digitale mène des projets en collaboration avec les équipes métier. La mission se déroulera au sein de cette structure dynamique, à forte orientation technologique et collaborative. Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur trois volets principaux : 1. Développement Power BI Conception et maintenance de rapports et tableaux de bord répondant aux besoins métier Modélisation et optimisation des modèles de données Animation d'une communauté de data analysts en lien avec les équipes IT locales Harmonisation des pratiques analytiques et amélioration continue Accompagnement à l’adoption des outils analytiques et contribution à la gouvernance des données 2. UX/UI – Parcours utilisateurs Animation d’ateliers d’idéation et co-conception Analyse des besoins utilisateurs (entretiens, analytics, sessions de tests, etc.) Conception des parcours (arborescences, user flows) adaptés aux supports Encadrement de tests utilisateurs (A/B testing, focus groups…) Prototypage et design d’interfaces desktop, web et mobile Supervision de la création des éléments graphiques dans le respect de la charte visuelle 3. Développement RPA Réalisation d’analyses de processus (Process Mining) Conception et développement de robots pour automatiser des tâches répétitives et améliorer la productivité

Au sein de la Business Unit Data, les équipes Data Platform sont chargées des outils et des bonnes pratiques pour les différents profils des équipes data. Nous accompagnons au quotidien l’ensemble des acteurs de la Data au sein du groupe et sommes responsables du maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure de la DATA. Nous offrons également un accompagnement aux équipes techniques. L’équipe Data InfraOps innove tous les jours pour répondre au mieux aux besoins de notre plateforme. Nos enjeux sont : Une plateforme data entièrement multi-cloud (AWS-GCP) De la haute disponibilité, avec une plateforme résiliente et des technologies innovantes La sécurité au coeur de nos projets Les besoins de nos data scientist, data engineers data analystes, et développeurs traduits en solutions techniques. La mission est d’intervenir sur plusieurs produits de l’équipe. Le premier concerne, l’offre de compute via le service AWS EKS: Faire évoluer le produit à l’état de l’art et automatisation Récolter, comprendre, analyser et challenger les besoins utilisateurs (internes et externes à la plateforme) ; Ajouter et automatiser les nouveaux besoins; Mise à disposition de nouvelles ressources et accès en self service pour les projets; Maintien en condition opérationnelle et Support Assurer le maintien de l’offre en condition opérationnelle; Apporter un support de niveau 3; Suivre les évolutions du produit kubernetes et tout l’environnement CNCF; Sécurité et Observabilité S’assurer de la conformité de la sécurité des clusters Ajouter et maintenir les éléments d’observabilités des clusters Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit La deuxième mission concerne l’APIsation de la plateforme. Recenser les problématiques Ops et les traduire en solution technique dans le cadre d’une intercommunication entre les services de la plateforme via des API; Architecturer, Développer et maintenir les API; Assurer l’évolutivité et la maintenabilité des API La troisième mission consiste à animer techniquement l’équipe infraOps sur les bonnes pratiques DevOps : Assurer une automatisation en bout en bout de la chaîne de delivery des services; S’assurer de la qualité des livrables; Automatiser les process consommateurs en temps humain et source d’erreur; Sensibiliser l’équipe aux bonnes pratiques DevOps Les plus pour réussir : Mindset "Owner" et proactif : Ne pas se contenter de répondre aux demandes, mais anticiper les évolutions (technologiques et besoins utilisateurs), proposer des solutions d’amélioration continue et prendre la responsabilité de la qualité et de la performance des produits. Aptitude à la simplification et à l'automatisation totale : Avoir la conviction que toute tâche récurrente ou source d'erreur doit être automatisée. Savoir concevoir des solutions élégantes qui garantissent un véritable "self-service" pour les utilisateurs et une chaîne de livraison "end-to-end" fluide. Excellence en communication technique et pédagogie : Être capable de traduire des problématiques Ops complexes en solutions API claires, de challenger les besoins utilisateurs avec un esprit critique constructif, et surtout, d'animer et de transmettre les bonnes pratiques DevOps à l'équipe. Rigueur sur la sécurité et l'observabilité : Considérer la sécurité et l'observabilité non comme des tâches annexes, mais comme des éléments fondamentaux intégrés dès la conception, notamment dans l'environnement critique des clusters EKS. Veille technologique et innovation : Maintenir une curiosité constante sur l'écosystème CNCF (Kubernetes, etc.) et les tendances AWS, afin de maintenir l'offre de compute à l'état de l'art. Compétences : E

L’équipe People Data a pour vocation de soutenir la stratégie RH d’une entreprise internationale en accompagnant le développement, le bien-être et la performance de ses collaborateurs. Au cœur de la transformation de l’organisation, cette équipe met la donnée au service des équipes RH, Talent Development, Engineering et Product afin de piloter, comprendre et anticiper les dynamiques humaines et organisationnelles. Composée de Data Product Managers, Data Analysts, BI Engineers, Analytics Engineers, Data Engineers et d’experts en gouvernance de données, elle développe des produits et des solutions innovants de People Analytics à forte valeur ajoutée. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) BI Engineer & Analytics Engineer (Tableau / dbt) pour accompagner les équipes Talent Development sur un périmètre international. 🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir des solutions de reporting et de data visualisation fiables, automatisées et pertinentes, au service des équipes Talent Development et RH. 🧩 Responsabilités Développer et maintenir des reportings auditables, légaux ou stratégiques à destination des équipes Talent Development. Assurer la réconciliation et la cohérence des données issues de différentes sources et pays. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données et des indicateurs produits. Concevoir, optimiser et automatiser des dashboards Tableau pour le suivi des KPIs RH. Participer à toutes les phases du cycle projet : du cadrage au déploiement en production, puis assurer le run des solutions. Proposer des visualisations et modèles de données pertinents et adaptés aux usages métiers. Contribuer aux rituels agiles (daily, sprint review, rétrospective). Rédiger et maintenir la documentation technique (modèles dbt, dashboards, pipelines, bonnes pratiques). Collaborer avec les équipes Data et RH (Data Product Managers, Data Engineers, métiers Talent Development, etc.). 🧠 Compétences requises Techniques CompétenceNiveau requis Tableau Confirmé dbt Confirmé SQL Confirmé Python Avancé Modélisation de données Confirmé Git / GitHub Confirmé Méthodologie Agile (Scrum, Kanban) Avancé Soft Skills Forte autonomie et sens de la responsabilité. Capacité d’analyse et regard critique sur la qualité des données. Aisance dans la communication avec des profils non techniques . Esprit d’équipe, collaboration et partage des bonnes pratiques. Orientation produit et business , avec une bonne compréhension des enjeux RH et Talent Development. 📍 Localisation & modalités Lieu : Lille Télétravail : possible de manière occasionnelle Langues : Français courant, Anglais professionnel