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Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un AI Data Engineer, pour rejoindre une filière dédiée au reporting réglementaire sur les transactions de marché. Vous contribuez à faire entrer l'IA agentique dans des processus opérationnels et réglementaires, dans un cadre exigeant. Vos missions : - Participer à l'adoption d'une approche Spec Driven Development (conception specification-first) et maintenir le harness de build & delivery des équipes de développement. - Concevoir et déployer des agents IA, en workflows autonomes et multi-agents, pour des cas d'usage opérationnels et réglementaires. - Construire et maintenir des jeux de données d'évaluation pour mesurer la qualité des agents et des modèles. - Mettre en place des architectures RAG qui ancrent les agents dans des bases de connaissance réglementaires. - Implémenter des mécanismes de gouvernance des données pour une IA responsable. - Travailler avec les experts métier pour aligner les capacités IA avec leurs besoins. Des déplacements ponctuels sont à prévoir pour rencontrer les équipes opérationnelles. Ref : O-UZQCA

Définition de la stratégie de reprise de données, des règles de transformation entre l'ECC et S/4, analyser les erreurs de transformation et de chargement, et faire valider les données chargées. Interlocuteurs : Métiers client, intégrateur et équipes Data Migration Expertises requises : Data Migration, mapping et transformation de données, maîtrise des tables et champs SAP, analyse des erreurs de chargement et de transformation Modules : SAP PP et SAP EWM Qualités attendues : Autonomie, rigueur, force de proposition et capacité à évoluer dans un environnement complexe multi-interlocuteurs.

Notre client grand compte accélère le déploiement de ses outils d'IA générative auprès de milliers d'utilisateurs : Claude Code, Claude Cowork et GitHub Copilot. Vous accompagnez les équipes dans l'adoption de ces outils et dans l'industrialisation de leurs usages. Vos missions Accompagner les équipes techniques dans la prise en main des outils IA Présenter et former les équipes (ateliers, démonstrations, coaching terrain) Identifier les cas d'usage pertinents et à forte valeur ajoutée Conseiller sur les Skills et les MCP ainsi que leur industrialisation Accompagner l'adoption au plus près des équipes Faire remonter les difficultés et les besoins des utilisateurs Assurer le reporting et le suivi des indicateurs d'adoption

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Dans le cadre du développement de nouveaux projets d'innovation, nous recherchons un(e) Project Manager / Product Manager DATA & IA. Rattaché(e) aux équipes de direction, vous aurez pour mission de cadrer, piloter et valider des POCs (Proof of Concept) d'Intelligence Artificielle, d'identifier des cas d'usage à forte valeur ajoutée et d'élaborer des dossiers de préconisation technique et stratégique pour l'obtention de financements et l'industrialisation. Missions : Cadrage, Audit & Stratégie : Analyser l'existant (architecture, flux de données, outils, maturité IA) et réaliser l'audit des systèmes concernés. Recueillir et analyser les besoins auprès des différentes directions métiers et animer des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers. Identifier et prioriser les cas d'usage IA à fort impact et forte valeur ajoutée. Cadrer le périmètre des POCs (définition des objectifs, hypothèses, livrables et KPIs). Pilotage Technique & POC : Évaluer la faisabilité technique (choix des algorithmes, pertinence des modèles, qualité de la donnée). Définir l'architecture cible pour l'intégration de l'IA dans l'écosystème. Piloter le développement opérationnel du POC en méthodologie Agile / Lean. Tester, mesurer et analyser la performance des modèles (validation des KPIs, calcul du ROI potentiel). Recommandations, Financement & Industrialisation : Documenter les résultats, formaliser les retours d'expérience et élaborer des préconisations stratégiques et techniques. Construire un dossier argumenté et structuré pour la demande de financement des phases ultérieures. Présenter les conclusions et arbitrages auprès des instances décisionnelles. Élaborer la feuille de route (roadmap) en vue de la phase d'industrialisation en cas de validation.

Contexte et définition du postePlus qu'un métier, itéa a pour vocation de déceler et révéler les bons profils, avec une curiosité qui va souvent au-delà des compétences et parfois entre les lignes d'un CV. Aujourd'hui, nous recherchons pour l'un de nos clients un Lead Architect Data H/F et vous présentons les points clés du poste : Poste en CDI Basé Nord Alsace Secteur du Commerce de Gros Les conditions : 13ème mois Prime de présence Mutuelle familiale Prime d'intéressement et de participation Tickets restaurant CSE. Vous assurez le pilotage du volet architectural du projet de refonte globale du backbone data de l'entreprise. Vous définissez, concevez et pilotez le déploiement de ce socle d'échange, de stockage et d'urbanisation des données permettant de découpler les systèmes applicatifs, de rationaliser les flux et de fluidifier le SI cible. Vous encadrez et managez directement une équipe de 2 personnes Les missions : 1. Porter la vision et l'architecture cible Data du Groupe & DSI Vision et stratégie architecturale : Définir et décliner la trajectoire d'architecture data en parfaite cohérence avec les orientations stratégiques du Groupe, DSI et Architectes d'Entreprise. Garant des analyses et choix techniques : Assurer la responsabilité globale et l'engagement technique sur l'ensemble des études, arbitrages et schémas d'architecture data. Alignement avec la cartographie applicative : Travailler en étroite synergie avec l'équipe Architecture d'Entreprise / Urbanisation pour faire correspondre l'architecture data aux nouveaux domaines fonctionnels et applicatifs cibles. 2. Piloter la refonte et l'urbanisation du Backbone Data Conception et cadrage du Backbone Data : Structurer la nouvelle colonne vertébrale des données du SI pour soutenir la modernisation des applications. Définition de la trajectoire de migration : Élaborer la feuille de route technique pour basculer progressivement les flux de données legacy vers le nouveau backbone sans interruption de service, dans le respect des coûts, qualités et délais. Urbanisation et rationalisation des échanges : Éliminer les flux point-à-point obsolètes et concevoir des pipelines d'intégration modernes (événementiels, streaming, APIs). Sécurité, Performance et FinOps : Garantir la haute disponibilité, l'éco-conception (Green IT), le respect des règles de sécurité/réglementation (RGPD) et l'optimisation des coûts Cloud (FinOps). MCO et gestion des risques : Assurer le traitement des incidents complexes, l'analyse de cause racine et l'amélioration continue du backbone. 3. Management d'équipe et animation des collaborations transverses Management hiérarchique : Encadrer, animer et faire grandir les 2 collaborateurs sous votre responsabilité directe (Architecte Data et Administrateur Data). Fixer leurs objectifs et assurer leur suivi opérationnel. Coopération transverse : Collaborer efficacement avec les équipes Data Gouvernance, Flux et Décisionnels/BI afin d'assurer un alignement continu. Accompagnement au changement : Promouvoir la culture et les nouveaux standards d'architecture data auprès des équipes projets et développeurs. Compétences techniques : Maîtrise avancée des principes d'architecture d'entreprise data, modélisation (Data Vault, Domain-Driven Design / DDD) et lineage de données. Solide expertise des architectures d'intégration et de streaming (Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge, Azure Event Grid, iPaaS, APIs). Expertise sur les entrepôts et lacs de données modernes (Snowflake, Databricks, BigQuery, AWS/Azure Data Lake). Maîtrise des pratiques de gouvernance (MDM) et des démarches FinOps / Green IT.

Un acteur bancaire lance un projet d'intelligence artificielle, et notamment d'IA générative, destiné à outiller la construction et le traitement des dossiers de crédit. Vous y venez comme référent métier aux côtés du chef de projet : c'est votre connaissance de l'octroi qui cadre ce que l'outil doit savoir faire. Votre rôle Apporter l'expertise métier de l'analyse et de la contre-analyse de dossiers d'octroi Traduire ces concepts métier en termes exploitables par les équipes IT et data, et challenger ce qu'elles proposent. Faire avancer un projet qui réunit plusieurs directions. Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle.

NG TRAVEL Créée en 2008, NG Travel est un groupe entrepreneurial qui en moins de dix ans est devenu un acteur leader du marché du tourisme en France (tour opérateur et distributeur de voyages) avec une croissance soutenue (460 M€ CA en 2024). NG Travel a axé son développement au travers de sa stratégie multimarques (Directours, Boomerang Voyages, Promosejours, Jet tours, Ce Evasion etc) en BtoB et en BtoC. Notre groupe regroupe plusieurs activités : Tour-opérateur et distributeur de voyages Clubs de vacances (Kappa, Coralia, Eldorador, Jet Tours – 108 clubs en 2024) Hôtellerie. Finalité du poste En collaboration étroite avec le DSI, définir l'architecture cible du système d'information et piloter la modernisation des infrastructures et du patrimoine applicatif. Garantir la cohérence, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions, tout en maîtrisant les coûts. Le poste associe vision stratégique, leadership transverse et implication technique concrète. Missions principales Définir et conduire la modernisation du SI Évaluer l'existant, identifier la dette technique et les risques d'obsolescence, puis construire avec le DSI une roadmap priorisée selon les besoins métiers, les budgets et les risques. Concevoir les architectures cibles et accompagner leur mise en œuvre, en organisant des migrations progressives et en assurant la continuité de service. Maintenir une cartographie des composants et des flux du SI, particulièrement ceux contenant des données à caractère personnel : nature des données, sources, destinataires, finalités et mesures de protection. Garantir la cohérence technique et accompagner les équipes Définir les choix de langages, de frameworks et de composants ainsi que les standards transverses de développement, d'intégration, de tests et de déploiement. Accompagner leur adoption, suivre leur application et intervenir sur les sujets techniques complexes. Assurer la sécurité et la qualité de service Décliner la politique de sécurité du SI dans les architectures et les pratiques techniques, en lien avec les responsables concernés. Définir avec les équipes les exigences de disponibilité, de performance, de sauvegarde et de reprise d'activité. Piloter le dispositif de monitoring : tableaux de bord, alertes, suivi des capacités et détection des dégradations. Contribuer à l'analyse des incidents majeurs et au suivi des actions correctives. Piloter et optimiser les dépenses Suivre avec le DSI les dépenses d'infrastructure et de cloud, notamment AWS : budgets, prévisions, attribution des coûts et alertes de dépassement. Mettre en œuvre une démarche FinOps, identifier les optimisations et mesurer les économies réalisées, en préservant la qualité de service. Concevoir et mettre en place l'environnement data Définir avec le DSI et les équipes métiers les besoins et les usages attendus, notamment en matière de BI et d'analyses ad hoc. Piloter ou contribuer à la conception de l'architecture data cible et aux choix des solutions : collecte, stockage, transformation et restitution des données. Construire la trajectoire de mise en œuvre et accompagner sa réalisation, en intégrant les enjeux de qualité des données, de gouvernance, de sécurité et de maîtrise des coûts. Développer les usages de l'IA Être moteur dans l'adoption de l'IA, sélectionner les usages pertinents et accompagner la montée en compétence des équipes. Encadrer les pratiques de confidentialité, de sécurité et de validation des résultats ; évaluer les bénéfices, les coûts et les limites des usages déployés.

Missions principalesAxe 1 — Collecte et structuration des données Structurer les données issues des différents ERP et organiser les extractions. Préparer et piloter les dossiers de collecte pour chaque sujet métier. Contribuer à l'alimentation du datalake AWS. Définir et formaliser les besoins en données en fonction des usages attendus. Garantir la cohérence et la bonne structuration des données collectées. Axe 2 — Intégration et qualité des données Collaborer avec l'équipe data groupe pour valider les collectes. Recetter l'intégration des données et vérifier leur conformité aux besoins. Identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Mettre en place des contrôles permettant de fiabiliser les données. Axe 3 — Décisionnel et accompagnement métier Accompagner les équipes métier dans l'exploitation de leurs données. Faciliter la prise en main de Dataiku. Formaliser les besoins de reporting et concevoir les tableaux de bord adaptés. Transformer les besoins métier en indicateurs et outils d'aide à la décision. Axe 4 — Développement d'outils complémentaires et IA Développer des formulaires internes avec Google Apps Script pour répondre aux besoins non couverts par les ERP. Accompagner les métiers dans l'utilisation de l'IA pour leurs développements. Identifier les cas d'usage permettant d'améliorer les pratiques et les outils existants.

Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez l'équipe qui développe une plateforme interne destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme met automatiquement à disposition des environnements de travail pour : Créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses de données, développer des agents IA. Les équipes IT y choisissent les ressources dont elles ont besoin, et l'environnement correspondant est créé automatiquement. Missions Définir et mettre en œuvre la stratégie de tests de la plateforme. Concevoir, automatiser et maintenir les tests dans ALM Octane. Tester les mécanismes de création automatisée des environnements (Infrastructure as Code). Suivre les anomalies et échanger avec les équipes de développement pour leur résolution. Rendre compte de la qualité de la plateforme auprès de l'équipe.

Objectif de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle et de l'innovation, un acteur majeur des services financiers souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior capable de définir, piloter et déployer une stratégie IA à l'échelle de l'organisation. La mission intervient à la convergence des enjeux technologiques, métiers, data et transformation. L'objectif est de faire passer les initiatives IA de l'expérimentation à une adoption industrialisée, gouvernée et créatrice de valeur pour les différentes activités. 1. Définition de la stratégie IA et Innovation · La mission aura pour responsabilité de définir et piloter la stratégie IA et innovation en cohérence avec les priorités de l'organisation. · Elle devra identifier les opportunités à fort potentiel et structurer leur mise en œuvre en collaboration avec les équipes métiers, IT et Data. 2. Industrialisation des initiatives IA · La mission devra accompagner le passage à l'échelle des solutions IA et structurer leur déploiement auprès des différentes lignes métiers. · Les cas d'usage pourront notamment concerner les activités d'investissement, les opérations, la conformité, la distribution et les services clients. · L'objectif sera de transformer les expérimentations pertinentes en solutions industrialisées produisant une valeur mesurable en matière d'efficacité, de productivité ou de revenus. 3. Gouvernance, conformité et gestion des risques · La mission devra garantir un cadre robuste pour le développement et l'utilisation des solutions IA. · Une attention particulière sera portée à la gouvernance, à la conformité et à la maîtrise des risques associés aux initiatives déployées. 4. Transformation et acculturation IA · La mission participera activement au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation autour de l'IA. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans l'adoption des nouveaux usages et pilotera les dimensions de conduite du changement et d'acculturation associées. Prestations demandées : Les principales responsabilités seront les suivantes : · Définir et piloter la stratégie IA et Innovation. · Identifier et prioriser les initiatives IA à fort potentiel métier. · Accompagner l'expérimentation puis l'industrialisation des solutions retenues. · Déployer l'adoption de l'IA à l'échelle des différentes activités. · Piloter la création de valeur générée par les initiatives IA en matière d'efficacité, de productivité et de revenus. · Structurer la gouvernance, la conformité et la gestion des risques associés aux solutions IA. · Développer un écosystème favorisant l'innovation et l'expérimentation. · Piloter la conduite du changement et l'acculturation des équipes aux usages de l'IA. · Travailler en coordination étroite avec les équipes métiers, IT et Data. · Interagir avec des parties prenantes de niveau direction.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé, pour rejoindre une équipe qui construit les socles de données au service de l'intelligence artificielle. Vous participerez à la mise en production de cas d'usage IA à forte valeur ajoutée, en lien étroit avec les équipes Data Science. Vos missions : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables pour alimenter les cas d'usage d'IA. - Architecturer des flux batch et streaming fiables, traçables et conformes. - Collaborer avec les équipes Data Science / ML pour transformer les modèles en services de production (MLOps). - Optimiser les performances des bases et entrepôts de données (SQL, NoSQL, data lake). - Mettre en place l'observabilité : monitoring, alerting, logging et métriques. - Garantir la sécurité des flux et la gouvernance de la donnée (catalogue, lineage). Environnement : Python, PySpark, Scala/Java, Spark, Kafka, Oracle, Clickhouse, S3, Airflow, Dagster, Docker, CI/CD. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance, au sein d'une communauté d'experts de la data et de la finance. Ref : O-RPIRS

Dans le cadre de l'évolution de son système d'information et de la modernisation de son environnement décisionnel, notre client recherche un Architecte Fonctionnel Data / Business Analyst Data senior. Vous interviendrez sur la refonte des flux de données liés à un système de gestion, avec pour objectif de garantir la cohérence des règles métier, la fiabilité des données et la bonne traduction des besoins fonctionnels en solutions techniques. En lien étroit avec les équipes métier, Data et développement, vous jouerez un rôle central dans la formalisation des besoins, la conception fonctionnelle et la sécurisation des livraisons. Vos missions1. Analyse fonctionnelle et compréhension de l'existantPrendre connaissance de l'architecture fonctionnelle et des règles de gestion existantes en collaboration avec les experts internes. Identifier les impacts du nouveau système sur les flux de données, les traitements et les restitutions décisionnelles. Analyser les écarts constatés et définir les adaptations fonctionnelles nécessaires. Reconstituer les règles métier insuffisamment documentées et structurer la connaissance existante. Évaluer les différentes solutions possibles et formuler des recommandations adaptées aux enjeux du projet. 2. Conception et rédaction des spécificationsRédiger des spécifications fonctionnelles détaillées, structurées et directement exploitables par les équipes de développement. Formaliser les règles de gestion, les conditions de traitement, les cas particuliers et les contrôles attendus. Préparer des exemples de données et des résultats de référence pour faciliter le développement et les tests. Décrire les évolutions nécessaires aux modèles et aux flux de données décisionnels. Garantir la cohérence entre les besoins métier, les spécifications et la solution mise en œuvre. 3. Accompagnement des équipes et validation des livraisonsRépondre aux questions des développeurs et clarifier les exigences fonctionnelles tout au long de la réalisation. Vérifier la conformité des développements par rapport aux spécifications établies. Analyser les anomalies et les écarts de données à l'aide de requêtes SQL. Contribuer à la résolution des difficultés fonctionnelles et proposer des ajustements si nécessaire. Travailler en coordination avec les équipes Data, les responsables techniques et les partenaires intervenant sur le projet. 4. Animation des ateliers métierOrganiser et animer des ateliers avec les interlocuteurs métier afin de recueillir et clarifier les besoins. Faire valider les règles de gestion et les choix fonctionnels. Présenter les problématiques identifiées et faciliter les prises de décision. Proposer des solutions pragmatiques, notamment en matière de priorisation et de découpage des évolutions. Assurer une communication fluide entre les équipes métier et techniques.

Définir et piloter la stratégie de migration des données dans un environnement SAP international et multi-solutions. Construire la feuille de route, le planning, les cycles de migration et les critères de qualité, de validation et de décision Go / No-Go. Coordonner le nettoyage, le mapping, la transformation et la réconciliation des données avec les Data Owners, les métiers et les équipes IT. Préparer et piloter les cycles de migration à blanc (mock loads) jusqu'au démarrage, notamment avec le SAP S/4HANA Migration Cockpit. Suivre la qualité des données, les anomalies, les risques, les dépendances et les plans de remédiation. Contribuer au plan de cutover et à l'évaluation de la readiness des données avant le go-live. Intervenir sur les principaux domaines SAP : Finance : R2R, Grand Livre, immobilisations, clôture et soldes d'ouverture ; Achats : S2P, fournisseurs et données achats ; Ventes : O2C, clients, contrats, facturation et recouvrement ; Ressources humaines : collaborateurs, structures organisationnelles et données personnelles. Garantir la cohérence des données entre SAP S/4HANA Cloud Public Edition et les solutions satellites : SuccessFactors, Ariba, Fieldglass et Concur. Produire les tableaux de bord, cahiers de tests, règles de transformation et supports de validation. Formaliser la documentation, former les utilisateurs et assurer le transfert de compétences aux équipes internes.