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Dans le cadre d'un programme de transformation autour de l'IA agentique, notre client recherche un(e) Data IA Architect Senior afin de définir l'architecture de référence d'une couche sémantique groupe. Cette couche devra permettre de traduire les structures techniques existantes — tables, colonnes, jointures, métadonnées et sources hétérogènes — en concepts métiers, définitions, relations et règles compréhensibles par les utilisateurs et exploitables par des agents basés sur des LLM. La mission s'inscrit dans un contexte de grand groupe international, complexe et fédéré, composé de plusieurs entités disposant de niveaux de maturité et de spécificités différents. Définir les capacités fonctionnelles et techniques de la couche sémantique ; Identifier les composants communs, patterns d'intégration et briques réutilisables ; Formaliser les standards de modélisation, ontologies, taxonomies, data products et Data Mesh ; Produire la documentation d'architecture de référence et les guidelines associées ; Analyser les spécificités et niveaux de maturité des différentes entités ; Évaluer les technologies et standards pertinents, notamment autour de Databricks, Microsoft Fabric, knowledge graphs et solutions de gouvernance ; Clarifier le périmètre groupe et entités ; Proposer un modèle de gouvernance fédérée adapté à une organisation multi-entités ; Accompagner la définition des trajectoires d'implémentation et d'intégration avec les cas d'usage IA, LLM et Agentic AI. L'enjeu principal est de construire un socle sémantique fiable, gouverné et industrialisable, capable d'accélérer le déploiement de plusieurs cas d'usage Data et IA à l'échelle du groupe.

Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.

Dans une dynamique d'accélération de la mise à disposition de solutions d'IA générative pour ses métiers et ses clients, notre client se dote d'une nouvelle entité Artificial Intelligence qui développe une offre de services à l'échelle, capable de répondre à des cas d'usage à fort déploiement. Cette démarche vise à proposer des solutions d'IA générative et agentique souveraines, sécurisées et maîtrisées, adaptées aux différents contextes d'exploitation. Afin d'accélérer le déploiement des plateformes d'IA sur des infrastructures internes et externes, de manière sécurisée et scalable à l'échelle du Groupe, ainsi que la mise en œuvre des cas d'usage associés, on recherche un(e) Chef(fe) de Projet Data & IA expérimenté(e). Dans ce contexte, le/la Chef(fe) de Projet Data & IA intervient de manière transverse sur une ou plusieurs squads afin de piloter la mise en œuvre des solutions d'IA (assistants, agents conversationnels, portails, applications métiers, etc.). Il/elle coordonne les parties prenantes, cadre les initiatives et garantit la livraison des projets dans le respect des délais, du budget et du périmètre définis. Les principales missions : Étude d'opportunité et cadrage : analyser les besoins des squads et des métiers, identifier les cas d'usage à fort potentiel exploitant les fonctionnalités des plateformes disponibles (assistants, agents conversationnels, portails, applications métiers) et qualifier les opportunités de déploiement massif. Pilotage de la réalisation jusqu'à la mise en production à l'échelle : coordonner les équipes pluridisciplinaires (Produit, Data, IT, Sécurité, UX/UI) pour assurer la livraison des solutions dans les délais, le respect des exigences de souveraineté, sécurité et conformité, en assurant un reporting régulier auprès des sponsors et la Direction. Suivi du déploiement et de l'adoption : piloter le passage à l'échelle des solutions sur les infrastructures Groupe, mesurer l'utilisation et l'adoption par les utilisateurs finaux (KPI, tableaux de bord, retours terrain) et proposer des actions correctives en cas de friction ou de sous-performance. Accompagnement de la montée en compétences : soutenir les équipes des entités dans l'appropriation des solutions déployées et des composants IA générative et agentique développés dans le cadre du programme. Contribuer à l'amélioration continue de la méthodologie, notamment en capitalisant sur les apprentissages des projets pour enrichir les standards et les bonnes pratiques en matière d'IA générative. Participer à l'animation de la communauté des experts Data & IA et au rayonnement des réalisations au sein de notre client, en valorisant les cas d'usage déployés et les retours d'expérience.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Functional Data Architect sur la Défense. Compétences techniques requises Obligatoire : Compétences hardskills demandées : - Snowflake : Expert - EDA (Architecture événementielle) : Confirmé - Big Data : Expert - Architecture : Expert - Cloud : Expert - Développement (Codage) : Confirmé - Intégration continue : Expert - Microservices : Confirmé - Azure : Confirmé - SQL : Expert - Données (Data) : Expert - Réseau : Confirmé - Les compétences suivantes softskills sont essentielles et obligatoires : - Leadership et autonomie - Engagement dans les sujets traités - Capacité à produire de la documentation (ex. : dans le cadre d'audits, de preuves de concept/PoC, ou pour définir des normes et architectures) Langue : Anglais courant

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

Notre client est un grand acteur public du secteur de l'infrastructure de transport ferroviaire. Au sein d'une équipe de 5 personnes. Le périmètre couvre la fiabilisation de la donnée métier, la production d'indicateurs et de reportings, ainsi que des développements techniques internes à la section. Fiabilisation et mise en qualité de la donnée métier Analyse de la cohérence et de la complétude des données du SI Identification et correction des anomalies Mise en place et suivi des règles de qualité Production de reportings et d'indicateurs de suivi Conception et mise à jour de tableaux de bord (Excel avancé) Génération de flux de données vers les outils de visualisation partenaires Développements techniques internes à la section Scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données Requêtes SQL sur la base de données du progiciel Macros VBA / Excel pour les besoins de reporting Paramétrages et petits développements Java/Groovy sur le progiciel métier Participation à la gouvernance de la donnée Mesure du poids et de la criticité de chaque domaine de données Priorisation selon l'impact sur la surveillance et la maintenance des ouvrages Contribution aux projets IA à venir (dès 2027)

Contexte : Dans le cadre de ses activités liées à la gestion et au traitement de la donnée, notre client recherche un Data Quality Analyst capable de garantir la qualité et la fiabilité de l'accès aux différentes sources de données. Le consultant interviendra sur les systèmes applicatifs dédiés à la gestion et au traitement des données, avec un rôle central dans leur intégration, leur qualification et leur exploitation. Missions principales : · Garantir la qualité de l'accès aux différentes sources de données. · Assurer la maîtrise et la qualité d'utilisation des données, notamment en matière de référencement, normalisation et qualification. · Faciliter l'exploitation des données par les Data Analysts et Data Scientists. · Contribuer à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie, dans le respect des réglementations en vigueur. · Superviser et intégrer des données de différentes natures provenant de sources multiples. · Vérifier la qualité des données intégrées dans le Data Lake. · Réaliser la recette des données. · Contrôler et traiter les problématiques de doublons et de qualité des données. · Contribuer à l'amélioration continue de la qualité et de la gouvernance des données. Livrables attendus : · Données intégrées et qualifiées conformément aux exigences de qualité. · Résultats de recette et contrôles qualité des données. · Analyses et actions de correction liées aux anomalies et doublons. · Éléments de suivi du référencement, de la normalisation et de la qualification des données. · Contributions à la politique de gestion et au cycle de vie des données. · Reporting et documentation relatifs à la qualité des données.

Dans le cadre d'un projet data stratégique au sein d'un grand groupe international du secteur retail / luxe, nous recherchons un Senior Data Analyst / Data Engineer GCP disposant d'une forte capacité d'ingénierie, d'une bonne compréhension des enjeux métier et d'une sensibilité aux sujets d'Intelligence Artificielle. La mission démarrera par une phase d'assessment des différentes sources de données : cartographie, qualité, granularité, fraîcheur et compréhension des règles métier. Le consultant interviendra ensuite sur la conception et l'industrialisation des modèles de données, des requêtes analytiques et des restitutions à destination des métiers. L'objectif est de construire une architecture data robuste et exploitable à court terme via des dashboards et analyses classiques, tout en préparant les fondations nécessaires à de futurs usages d'analytique conversationnelle, notamment autour du text-to-SQL, des LLM et des approches RAG. Les principales missions seront : Réaliser l'assessment et la cartographie des différentes sources de données. Analyser la qualité, la granularité, la fraîcheur et les règles métier associées aux données. Concevoir et industrialiser les modèles de données et les requêtes analytiques. Développer des requêtes SQL complexes et optimiser les performances et les coûts sur BigQuery. Construire des dashboards fiables, lisibles et utilisés par les équipes métier. Participer à la mise en place d'une couche sémantique cohérente : métriques définies, nommées et documentées. Participer aux ateliers métier et traduire les besoins business en modèles de données exploitables. Mettre en place ou contribuer aux flux d'ingestion et de traitement de données sur GCP. Participer à l'industrialisation via Terraform, Git et CI/CD. Préparer l'architecture data aux futurs usages d'IA générative et d'analytique conversationnelle. Contribuer éventuellement à des POC autour de Vertex AI, Gemini, RAG ou text-to-SQL.

Contexte de la mission Notre client, groupe international leader dans son secteur, présent dans plus de 80 pays, mène la construction, le déploiement et la maintenance de son Core Model ERP S/4HANA à l'échelle de ses 50+ filiales. Dans ce cadre, la DSI recherche un consultant SAP SD freelance pour renforcer l'équipe Produit SAP Sales sur les volets évolution et support avancé. Périmètre de la mission Recueil et analyse des besoins auprès des entités métiers (ADV, facturation, logistique commerciale) Paramétrage et évolution des modules SD dans le respect du standard S/4HANA et des guidelines groupe Prise en charge du support de niveau 2/3 : maintenance corrective et évolutive, analyse des incidents complexes Coordination avec les autres domaines ERP : FI/CO, MM, RE-FX et outils commerciaux connectés Rédaction des scénarios de tests, préparation des jeux d'essais, validation des déploiements Animation de la communauté Key Users à l'international et contribution aux supports de formation

Description de la missionDans le cadre d'un Programme IA regroupant plusieurs projets et activités de Run, l'organisation souhaite renforcer son dispositif de gouvernance afin d'accompagner la croissance du portefeuille et de sécuriser le pilotage des différents projets. Le programme dispose d'un cadre de gouvernance structuré comprenant notamment des comités de pilotage, des revues de sponsors, des cycles de validation et des restitutions auprès des instances de Direction. Le dispositif de pilotage repose sur plusieurs fonctions complémentaires : une Direction de Programme en charge des arbitrages, un PMO responsable de la gouvernance et du reporting, ainsi qu'un profil Analytics/Data en charge de la chaîne de données. Le/la PMO Programme IA est responsable de l'intendance du programme, du contenu du socle de pilotage et de la production des différents éléments de reporting et de gouvernance. La mission est à temps plein et s'inscrit dans un dispositif permanent dont le périmètre est amené à évoluer avec la croissance du portefeuille. Principales responsabilitésGouvernance et animation des instancesOrganiser et suivre le calendrier des différentes instances de gouvernance. Préparer les ordres du jour, dossiers de séance et supports de présentation. Préparer et rédiger les comptes-rendus des différentes instances. Formaliser les décisions prises et assurer le suivi des plans d'actions jusqu'à leur clôture. Garantir la préparation des éléments nécessaires aux revues de sponsors, comités de pilotage et instances de Direction. Veiller au respect du rythme et des standards de gouvernance du programme. Gestion du socle de pilotageMaintenir à jour un référentiel centralisé des projets et activités de Run. Consolider les informations relatives aux statuts, jalons, gates, dépendances, consommations et projections. Garantir la fiabilité, la complétude et la fraîcheur des informations de pilotage. Formaliser et maintenir les définitions des indicateurs utilisés dans les reportings. Veiller à ce que les différents reportings et supports de gouvernance soient issus d'une source de référence unique. Assurer la cohérence des informations diffusées entre les différentes instances. Collecte et fiabilisation des donnéesOrganiser la collecte des informations auprès des chefs de projet, responsables de périmètre et équipes opérationnelles. Définir des échéances de collecte et assurer leur respect. Identifier les informations manquantes ou incohérentes avant les échéances de reporting. Documenter les données non fournies, les écarts constatés et les actions de régularisation. Rapprocher les informations provenant de différentes sources. Participer à l'amélioration continue de la qualité des données de pilotage. Gestion des gates et gouvernance projetPréparer les dossiers nécessaires aux différentes étapes de validation du programme. Vérifier la complétude des dossiers avant présentation en comité. Assurer le suivi des conditions et actions définies à l'issue des gates. Maintenir la cohérence entre les étapes de gouvernance du programme et les cycles de gestion de projets. Assurer la traçabilité des décisions et des éléments ayant permis les arbitrages. Suivi budgétaireConsolider le suivi budgétaire des différents projets. Suivre les montants engagés, consommés, le reste à faire et les projections d'atterrissage. Suivre les consommations en euros et en jours, ainsi que les coûts liés aux activités de Run. Identifier les écarts entre les prévisions et le réalisé. Documenter l'origine des écarts et assurer leur suivi. Travailler en coordination avec les équipes de contrôle de gestion. Produire les éléments nécessaires au reporting budgétaire auprès des instances de gouvernance. Reporting et pilotageProduire les différents niveaux de reporting du programme. Préparer les reportings hebdomadaires, mensuels et trimestriels destinés aux différents niveaux de gouvernance. Consolider les risques, points durs, dépendances et plans d'actions dans un référentiel commun. Maintenir et suivre le plan de charge des ressources internes et externes. Identifier les incohérences entre les différents supports et assurer leur correction à la source. Garantir la fiabilité des informations présentées aux sponsors et aux instances de Direction. Outillage et automatisation par IAUtiliser des assistants IA et agents pour automatiser certaines activités de production du PMO. Automatiser ou accélérer la collecte, la consolidation et le rapprochement d'informations. Utiliser l'IA pour analyser des documents, comptes-rendus et transcriptions et en extraire des informations structurées. Contribuer au pré-assemblage des dossiers de séance et supports de gouvernance. Mettre en place des contrôles de cohérence entre les données chiffrées et les éléments textuels avant diffusion. Exploiter les chaînes d'automatisation développées par les équipes Data/Analytics et contribuer à leur amélioration continue. Garantir la validation humaine des informations produites et rester responsable de la fiabilité des éléments diffusés. Coordination et accompagnementAssurer la coordination avec les chefs de projet et les responsables de produits. Accompagner les équipes dans le respect des processus de pilotage et de reporting. Faciliter la circulation de l'information entre les différentes parties prenantes. Participer à l'expression des besoins et à la définition des évolutions des outils de pilotage. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de gouvernance et de reporting. Livrables attendusSocle de pilotage maintenu à jour. Dossiers et supports des différentes instances de gouvernance. Comptes-rendus, décisions et plans d'actions suivis jusqu'à clôture. Dossiers de validation et de passage des différentes gates. Reportings réguliers issus du socle de pilotage. Suivi budgétaire consolidé : engagé, consommé, reste à faire et atterrissage. Registre des risques, points durs et dépendances. Plan de charge des ressources internes et externes. Référentiels et tableaux de correspondance nécessaires au pilotage. Gabarits, modes opératoires et référentiel documentaire. Documentation permettant la reprise et la continuité de l'activité.

Contexte Contexte de la mission Au sein de la direction Tech Expertises & Solutions, le consultant rejoindra l'équipe en charge de la gestion des Référentiels Transverses. Cette équipe accompagne les différentes lignes métiers dans leurs usages des données de référence et intervient sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données d'entreprise. Nous recherchons un Business Analyst confirmé pour intervenir principalement sur les référentiels : Market Data : taux de change, taux interbancaires ; Static Data : caractéristiques des produits financiers. Ces référentiels sont fortement consommés par les différents métiers au travers de multiples technologies et canaux : API, Datalake, Kafka, fichiers et Mainframe. Missions principales La mission s'articulera autour de trois axes majeurs. 1. Refonte des référentiels Market Data – RATES V2 Finaliser la refonte des référentiels de taux de change et taux interbancaires ; Participer à la modernisation de la plateforme afin de traiter l'obsolescence technologique de l'existant ; Recueillir, analyser et formaliser les besoins ; Produire les spécifications fonctionnelles ; Rédiger les spécifications selon l'approche BDD – Behaviour Driven Development ; Collaborer avec les équipes techniques intervenant notamment sur Java, Angular, Python et Kafka ; Participer aux phases de recette et de validation de la solution. 2. Support utilisateurs RATES V2 Une fois la nouvelle plateforme RATES V2 mise en production : Assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs ; Analyser les problématiques rencontrées ; Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation de la nouvelle plateforme ; Faire le lien entre les métiers et les équipes techniques. 3. Refonte du référentiel Resyproc Cadrer et conduire la refonte du Référentiel des produits de synthèse – Resyproc ; Analyser l'existant et les besoins d'évolution ; Recueillir et challenger les besoins des métiers ; Participer à la modernisation de l'interface et des fonctionnalités d'administration ; Accompagner les métiers Finance et Risques concernés par le référentiel. Resyproc intervient notamment dans les couches d'alimentation et de reporting des fonctions : Comptabilité ; Liquidité ; Prudentiel ; Pilotage financier ; Risques. Compétences et expériences requises Compétences particulièrement importantes : Expérience significative en tant que Business Analyst ou Product Owner ; Expérience en environnement projet Agile ; Bonne connaissance de l'approche BDD – Behaviour Driven Development ; Expérience significative dans la conception et le testing de traitements de transformation et d'alimentation de données ; Recueil, analyse et formalisation des besoins ; Rédaction de spécifications fonctionnelles ; Recette fonctionnelle et tests ; Bonne compréhension des problématiques Data / Référentiels / Flux de données ; Maîtrise d'Office 365, Jira et Confluence ; Français et anglais indispensables. Environnement fonctionnel & technique Le consultant évoluera dans un environnement comprenant notamment : Market Data ; Static Data ; Référentiels de données ; Taux de change ; Taux interbancaires ; Produits financiers ; Finance / Risques ; API ; Datalake ; Kafka ; Fichiers ; Mainframe ; Java ; Angular ; Python.

Le prestataire assurera la prise en charge des activités opérationnelles récurrentes normalement portées par le Product Owner, afin de libérer le temps du Product Owner pour le pilotage du projet Move to SaaS, garantir la continuité de service des applications critiques et maintenir le niveau de qualité et de réactivité vis-à-vis des utilisateurs métier. Activités : - Prise en charge et qualification des incidents - Diagnostic et coordination de la résolution - Escalade vers les équipes support niveau 2/3 si nécessaire - Suivi et documentation dans l'outil de ticketing - Communication avec les utilisateurs métier Le prestataire devra assurer des astreintes ponctuelles pour les opérations de déploiement en soirée (après les heures ouvrables) et week-ends selon le planning des releases, ainsi que la disponibilité pour support en cas d'incident critique post-déploiement.

🔎 ContexteDans le cadre d'un projet de transformation autour de la téléphonie et de la donnée, nous recherchons un(e) Analyste Data Fonctionnel pour accompagner la refonte d'une solution de téléphonie basée sur Genesys. La mission porte notamment sur la redéfinition et l'harmonisation des indicateurs de pilotage, ainsi que sur leur documentation et leur intégration dans l'écosystème Data. 🎯 Vos missionsAnimer et contribuer aux ateliers métiers autour des indicateurs téléphoniques et tableaux de bord Analyser les processus métiers existants et les problématiques associées Définir et harmoniser les indicateurs de pilotage Produire un dictionnaire de données de référence destiné à être intégré dans Collibra Documenter les identifiants communs à exposer dans les SI métiers Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées Faire le lien entre les équipes métiers, Data et SI

Au sein de la direction des systèmes d'information d'un grand groupe du secteur financier, vous rejoindrez une équipe en charge de la gestion et de l'évolution des référentiels transverses. L'équipe accompagne les différentes lignes métiers dans leurs usages des données de référence, notamment sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données d'entreprise. Elle intervient dans un environnement agile et travaille en collaboration étroite avec les équipes métiers, techniques et projets. Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur deux domaines fonctionnels majeurs : Les référentiels de Market Data, notamment les taux de change et les taux interbancaires. Les référentiels de Static Data, notamment les caractéristiques des produits financiers. Ces référentiels sont consommés par de nombreux métiers et exposés via différents canaux technologiques : API, data lake, Kafka, fichiers et systèmes historiques. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Finaliser la mise en œuvre d'une nouvelle plateforme de gestion des référentiels de taux, destinée à remplacer une solution devenue obsolète. Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles et des scénarios de tests selon une approche BDD, Behaviour Driven Development. Accompagner la mise en production de la solution et assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs. Cadrer et piloter la refonte d'un référentiel de produits financiers utilisé par les fonctions Finance et Risques. Analyser l'existant et modéliser les processus métiers cibles. Recueillir, formaliser et prioriser les besoins et exigences métier. Contribuer à la définition des cas d'utilisation et des scénarios de tests. Préparer et animer la recette fonctionnelle et la recette maîtrise d'ouvrage. Vérifier la conformité de la solution avec les exigences métier. Participer à l'accompagnement au changement et à la définition des indicateurs d'adoption. Contribuer au pilotage et à l'animation des activités maîtrise d'ouvrage tout au long du projet. Veiller à la cohérence entre les orientations métier, les processus et les évolutions du système d'information. Apporter ponctuellement une expertise technico-fonctionnelle sur des projets ou sujets spécifiques. Garantir la qualité de la documentation, la capitalisation des connaissances et la cohérence de la cartographie fonctionnelle.

Dans le cadre d'un projet de fiabilisation et de transformation de données, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé en Data Quality / Data Cleaning. L'objectif principal de la mission sera de sécuriser la qualité d'un historique de données de plus de 10 ans, avant leur exploitation et leur intégration dans un futur environnement cible. Vous interviendrez notamment sur les missions suivantes : Auditer la qualité des données historiques : identification des incohérences, doublons, valeurs manquantes, anomalies et données aberrantes. Analyser les différents flux et sources de données existants : bases SQL, dataflows Power BI et fichiers Excel. Identifier les points de rupture ou de dégradation de la qualité des données. Définir les règles de nettoyage, correction et transformation nécessaires. Rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques détaillées, destinées à être traduites en scripts par une équipe d'intégration. Documenter les règles métier, cas particuliers et logiques de correction attendues. Préparer la structuration des données en vue de l'alignement futur de différents référentiels, tout en préservant l'intégrité de l'historique. Présenter les spécifications aux équipes techniques et assurer leur clarification pendant la phase d'implémentation. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT afin de valider les règles de gestion et les corrections proposées.

Contexte et enjeux Dans un contexte de stock important de recommandations relatives à la protection des données personnelles, une task force dédiée est mise en place afin d'accélérer leur traitement, de sécuriser les plans de remédiation et d'obtenir leur clôture dans les délais attendus. Le Directeur de projet interviendra comme point de coordination central entre les équipes Sécurité, Privacy, Juridique, Risques, Conformité, métiers et IT. Il devra prioriser les recommandations les plus structurantes, lever les points de blocage et garantir la production des preuves et livrables nécessaires avant la fin de l'année. Objectifs de la mission· Réduire significativement le stock de recommandations Privacy ouvertes. · Sécuriser la trajectoire de clôture, les échéances et les responsabilités. · Garantir la qualité, la traçabilité et l'acceptabilité des éléments de preuve. · Mettre en place une gouvernance et un reporting permettant des arbitrages rapides. Responsabilités principales· Pilotage du portefeuille : consolider les recommandations, qualifier leur criticité, définir les priorités et construire une feuille de route réaliste. · Direction de projet de bout en bout : assurer le cadrage, la planification, l'exécution, le déploiement et la clôture des chantiers confiés. · Plans de remédiation : analyser les écarts, formaliser les actions correctrices, identifier les dépendances et suivre leur mise en œuvre. · Production des livrables : rédiger ou faire produire les dossiers de clôture, procédures, analyses de risques, plans d'action, comptes rendus et supports de décision. · Coordination transverse : organiser et animer les équipes Sécurité, Privacy, Juridique, Conformité, Risques, métiers et IT. · Gestion des engagements : piloter les délais, budgets, ressources, risques, alertes, livrables et niveaux de qualité. · Challenge des parties prenantes : vérifier la robustesse des solutions proposées et obtenir des engagements clairs sur les actions attendues. · Gouvernance et reporting : préparer et animer les comités projet et de pilotage, produire des indicateurs fiables et faciliter les arbitrages. · Conduite du changement : accompagner l'appropriation des nouvelles exigences, processus et contrôles par les équipes concernées. Livrables attendus· Cartographie et priorisation du portefeuille de recommandations. · Feuille de route consolidée et plans d'action détaillés. · Registre des risques, dépendances, décisions et points de blocage. · Tableaux de bord d'avancement et supports des comités de gouvernance. · Dossiers de preuve et demandes formelles de clôture. · Bilan de mission et recommandations pour pérenniser le dispositif. Critères de réussite· Respect des jalons et du calendrier de clôture. · Diminution mesurable du nombre de recommandations ouvertes et en retard. · Qualité et complétude des éléments de preuve soumis. · Réduction des risques résiduels et absence de réouverture liée à des dossiers incomplets. · Satisfaction des sponsors et fluidité de la coordination entre les parties prenantes.