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🎯 Contexte Au sein d’une Business Unit spécialisée en Archivage Numérique et Facture Électronique , rattaché(e) à la Direction de Projets, vous serez chargé(e) de piloter des projets de dématérialisation client/fournisseur, depuis la conception jusqu’au déploiement. Le contexte inclut des traitements industriels à forte volumétrie , nécessitant rigueur, coordination et très bonne maîtrise du pilotage. 📦 Livrables attendus Gestion complète de projets informatiques Accompagnement de l’équipe commerciale en avant-vente Dossiers techniques & réponses aux appels d’offres 🛠️ Missions principales Gestion de projets Planifier, organiser et piloter les projets en respectant les processus qualité Coordonner les acteurs internes et externes Suivre les risques, reportings et alertes projet Assurer la relation client & garantir la satisfaction Accompagner les interlocuteurs clients tout au long du projet Avant-vente Soutenir l’équipe commerciale dans les phases d’avant-vente Analyser les besoins techniques des clients Participer aux propositions : dossiers techniques, AO, études de faisabilité Valoriser l’offre auprès des prospects et clients 🧰 Compétences techniques requises 🎯 Impératifs (Confirmé) Analyse fonctionnelle Pilotage de projets 🎯 Autres compétences recherchées Gestion de projet / méthodologies Bonne culture IT Compréhension des architectures SI Maîtrise des outils bureautiques Connaissance de l’EDI (un plus)

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.

1. Vision, Stratégie et Gouvernance (Pôle Prioritaire) ● Définir la Vision : Concevoir et déployer une feuille de route stratégique de qualité et de gouvernance pluriannuelle , en collaboration avec les équipes internes et le head of entreprise analytics. ● Standardiser l'Excellence : Définir et imposer un standard d'excellence unique pour tous les livrables techniques (data, IA, code, documentation) à l'échelle de l'organisation. ● Gouvernance de l'IA : Piloter la mise en place concrète de la gouvernance de l'IA en France (cartographie des systèmes, standards, estimation des risques en lien avec l'AI Act et le RGPD), en lien avec les équipes stratégies groupes. ● Structurer la Méthodologie : Fournir l'outillage et les méthodologies (Agile/DataOps) permettant de piloter la qualité, l'agilité et la conformité pour les 150 personnes. 2. Leadership, Culture et Conduite du Changement (Pôle Renforcé) ● Diffuser la culture : Devenir l'évangéliste interne pour ancrer la conviction que la qualité est un accélérateur. Animer les communautés de pratique (Data Quality, DataOps, Agilité) et coacher l'équipe de 150 experts pour une montée en maturité globale. ● Animation Fonctionnelle et Coaching : Guider fonctionnellement et coacher l'équipe Qualité/Agilité (2 personnes). Assurer le leadership d'influence et l'animation des communautés de pratique (DataOps, Agilité) pour garantir l'alignement et l'efficacité de la chaîne de production. ● Garantir l'alignement stratégique : Faire le lien et adapter ses standards aux spécificités de l'environnement Data & IA . 3. Pilotage Opérationnel et Mesure (Pôle Exécution) ● Structurer les Processus Qualité : Superviser la structuration des processus clés : Data Quality, bonnes pratiques de code (Software Craftsmanship), et animation des méthodologies Agiles. ● Mesurer l'Impact : Définir et suivre les KPIs de qualité pertinents, et piloter la mesure de la satisfaction (NPS) des livrables pour démontrer l'impact de la démarche Qualité. ● Product Owner (DataOps) : Agir comme Product Owner pour l'offre de service DataOps (recensement des besoins, priorisation de la roadmap, facilitation de l'adoption). ● Maintenir : Suivre la consommation cloud et co-animer les actions FinOps.

Data Analyst Senior (Power BI / SSAS) – Mon client bancaire assurance Nous recherchons un Data Analyst Senior (+5 ans d'expérience) pour rejoindre les équipes de Paris, dans le cadre d'un projet d'envergure mêlant maintenance de l'existant et innovation Cloud. Le Contexte de la Mission Au sein du pôle Assurance, vous intégrerez la plateforme Data responsable du Build et du Run d'un parc applicatif décisionnel complexe. Votre rôle sera double : Gestion des cubes SSAS : Création et maintenance des cubes via Visual Studio . Reporting Power BI : Développement de rapports avancés et participation active à la transition vers une plateforme Power BI Cloud . Profil Recherché Expertise technique : Maîtrise confirmée de Power BI et SSAS (Tabular/Multidimensional). Compétences annexes : Très bon niveau en SQL et aisance sur l'IDE Visual Studio. Une expérience sur Power BI Cloud est un plus majeur. Soft Skills : Capacité à animer des ateliers de cadrage avec les métiers, esprit de synthèse et autonomie. Modalités Pratiques Lieu : Paris (Rythme : 3 jours/semaine sur site). Démarrage : Février 2026. Durée : 6 mois + (visibilité longue). Tarif : Maximum 540 € HT/jour.

Le Data Engineer est un développeur au sein de l’équipe Engineering Open Big Data du Département Data, qui regroupe l’ensemble des expertises technologiques liées à l’ingénierie de la donnée, de l’automatisation et à l’exploitation des modèles de Machine Learning. Ce déparetement est dédié au service de notre client et de ses équipes (Data office, Tribus data, Business, Transformation Office etc.), afin de fournir, en collaboration avec le Data Office, les plateformes (RPA, BI, Data, …) et les données nécessaires aux équipes chargées de délivrer les cas d’usages, puis les déployer et les maintenir en conditions opérationnelles.

En tant que Développeur Python spécialisé en automatisation, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’optimisation de scripts et d’outils destinés à automatiser les processus internes. Vous contribuerez à réduire les tâches manuelles répétitives, améliorer la fiabilité opérationnelle et accélérer les workflows techniques et métiers. Vous travaillerez en collaboration directe avec les équipes techniques (Ops, Data, Infrastructure) pour identifier les besoins, proposer des solutions innovantes et garantir la performance des outils développés.

Context Dans le cadre d’un programme de transformation data au sein de la R&D, notre client souhaite être accompagné dans la définition de sa stratégie data avec un focus fort sur la modélisation. La mission vise à établir un état des lieux précis, à définir une vision cible réaliste et ambitieuse, puis à construire une roadmap priorisée sur les 12 à 24 prochains mois. Mission 1. Diagnostic & analyse * Réaliser un état des lieux rapide et structuré des usages actuels de la donnée et des pratiques de modélisation au sein de la R&D. * Identifier les forces, faiblesses, opportunités et irritants dans les processus, outils et interactions. 2. Vision & stratégie * Définir une vision cible data claire couvrant : * La gestion et l’exploitation de la donnée, * Les pratiques de modélisation et de data science, * Les besoins associés : compétences, organisation, méthodes, technologies. * Proposer un cadre stratégique cohérent avec les ambitions R&D du groupe. 3. Roadmap Data * Construire une roadmap data 12–24 mois comportant : * Les initiatives prioritaires, * Les projets structurants liés à la modélisation et à la donnée, * Les quick-wins permettant un impact rapide, * Les critères de priorisation et de pilotage. 4. Animation & restitution * Animer des ateliers avec les équipes R&D (scientifiques, data, IT). * Faciliter la convergence vers une vision commune. * Produire des recommandations concrètes, opérationnelles et priorisées. * Restituer les livrables à la direction R&D et/ou Data.

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, BI, Sécurité, Infrastructure), vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des pipelines data dans un environnement Azure. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines d’ ingestion et de transformation (batch et near-real-time) Développer et maintenir des flux sous Azure Data Factory Implémenter des traitements Spark via Databricks Mettre en place la qualité des données , le monitoring et la reprise sur erreur Versionner, packager et livrer via des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes BI, sécurité et infra 🛠️ Industrialisation & DataOps Respect des standards de développement et de nommage Mise en œuvre de pipelines CI/CD Documentation et maintien des bonnes pratiques Data Contribution à la performance et à la robustesse des traitements

🎯 Contexte & Mission Dans le cadre du lancement d’un nouveau logiciel destiné à la gestion de crise dans le secteur médical, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour intégrer une équipe de 5 à 10 personnes . La solution inclura plusieurs modules : Communication en situation de crise Gestion des patients Services bureautiques Consultation & GED Services applicatifs innovants Le DevOps sera fortement sollicité au début du projet pour installer les outils, configurer les environnements et mettre en place les CI/CD. 🛠️ Missions principales Mettre en place les pipelines CI/CD (Jenkins) Automatiser les processus de build, test et déploiement Concevoir et gérer l’orchestration Docker / Kubernetes Gérer les environnements et l’infrastructure technique Contribuer aux spécifications et à la documentation Participer aux cérémonies Agile (Scrum) Surveiller et optimiser les performances Documenter, partager et améliorer les bonnes pratiques DevOps 📦 Livrables attendus Code, scripts & charts Documentation technique Spécifications techniques 🧰 Compétences techniques indispensables 🔥 Impératives Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé ⭐ Importantes Docker / Containers – Confirmé Nexus – Junior 🔧 Autres compétences appréciées Git / Maven Splunk – OpenSearch OpenID Connect – Keycloak Bases de données relationnelles Jira – Confluence Agile Scrum Normes qualité & sécurité Expérience dans le domaine médical → plus apprécié 🌍 Langues Français courant (impératif) Anglais lu/écrit 👤 Profil recherché Bac+2/3 à Bac+5 (école d’ingénieur, master) Minimum 4 ans d’expérience en DevOps Expérience déjà prouvée en : Automatisation et pipelines CI/CD Gestion de configuration Infrastructure Docker/Kubernetes Excellent communicant, autonome, collaboratif Esprit agile, adaptabilité, curiosité technique Capacité à monter en compétence rapidement

Dans le cadre de ses projets Data, notre client cherche à renforcer ses équipes en intégrant 2 Business Analyst Data qui seront en charge de l'analyse et l'étude des besoins avec les métiers. Le rôle est stratégique puisqu'il faudra accompagner plusieurs entités du groupe dans les décisions fonctionnelles. Missions principales : - Analyse de besoins avec les métiers - Rédaction d’EDB (études de besoins) - Conduite d’ateliers de décisions fonctionnelles avec les autres entités du groupe. - Animation de meetings - Manipulation et requêtes SQL pour construction jeux de données

🎯 Contexte Dans le cadre de l’évolution continue d’un produit stratégique, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour accompagner la construction, l’automatisation et l’optimisation des environnements techniques. La mission est orientée Kubernetes , CI/CD , Infrastructure as Code et observabilité . 📦 Livrables attendus Construction et maintien des environnements Automatisation complète des chaînes de delivery Documentation technique associée 🛠️ Missions principales Concevoir, déployer et administrer des clusters Kubernetes Intégrer et maintenir les outils de l’écosystème Kubernetes : Istio, Helm, ArgoCD, Prometheus, Grafana… Mettre en place et améliorer les pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD…) Surveiller les performances, la sécurité et la disponibilité des infrastructures Automatiser les tâches d’exploitation (Bash, Python, Terraform, Ansible…) Collaborer avec les équipes de développement pour optimiser les déploiements Assurer une veille technique et l’amélioration continue des pratiques DevOps 🧰 Compétences techniques requises (impératives) Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé Anglais professionnel – Impératif Compétences complémentaires recherchées Helm, Istio, ArgoCD, FluxCD Monitoring & observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki CI/CD : GitLab CI, Jenkins, Argo Workflows IaC : Terraform, Ansible

Contexte de la mission : Nous cherchons un Architecte Data, dont la mission sera de travailler sur différents aspects de l'architecture de données. Il sera le garant de l'urbanisation de la donnée, de sa cohérence et de sa circulation de la donnée au sein d'un écosystème complexe et siloté. Il assure l'interopérabilité, la qualité et la valorisation des données issues des différents silos applicatifs. Objectifs principaux de la mission : · Urbaniser le SI Data : Définir et piloter la trajectoire pour passer d'un SI siloté à une architecture data-centric (orientée service/API et/ou hub de données). · Garantir la cohérence technique : Assurer la définition d'un langage commun et la gestion des données de référence (MDM) à travers les applications. · Définir le cadre d’implémentation des données : proposer la méthode pour rendre les données accessibles et interopérables pour les usages Métier (BI, reporting opérationnel, information voyageurs temps réel, maintenance prédictive…) Activités et Responsabilités Clés Ø Architecture & Modélisation · Cartographie du SI Data en lien avec le gestionnaire des données : Établir et maintenir la cartographie des données (conceptuelle, logique) et des flux inter-applicatifs, en cohérence avec la cartographie globale du SI. · Modélisation des données : Définir et gouverner les objets métier centraux conformément aux spécifications fournies par les métiers et définir les modalités d’interactions des différents systèmes avec ces objets (fréquence, pattern, performance, liaisons entre les différents objets.) · Standards & Normes : Aider à l’intégration et la bonne implémentation des standards du transport public (NeTEx pour l'offre théorique et tarifaire, SIRI pour le temps réel…) dans les projets internes et externe, il doit également assurer une veille sur les standards. Ø Conception des Échanges & Interopérabilité · Définition des Interfaces : En collaboration avec les équipes d’architecture et de développement, concevoir les ‘contrats d'interface’ (API, Webservices, Messages, ETL) entre les solutions éditeur ou solutions maison en utilisant les plateformes d'intégration (ESB, API Management, Message Broker…). · Validation des flux : S'assurer que le dimensionnement des flux de données répondent aux besoins fonctionnels et aux contraintes de performance (ex : criticité du temps réel entre le SAE et l'application mobile). Ø Gouvernance, Qualité & Conformité des Données · Master Data Management (MDM) : En collaboration avec les gestionnaires de la donnée Identifier les applications ‘ maîtres ’ pour chaque donnée de référence (produit / billettique, véhicule/Mainta…) · Stratégie de Mise en Qualité (Data Quality) : Contribuer à la définition de la stratégie de qualité des données, en combinant des approches métier et techniques : o Stratégie Métier : Accompagner les référents métier (Ex : Gestionnaires des données) dans la définition des règles de gestion et dans les processus de correction des anomalies à la source o Stratégie Technique : Définir et contribuer à la mise en œuvre des contrôles de qualité automatisés (profiling, dédoublonnage, validation de format) au sein des flux de données (via l'ETL, l'ESB) et des tableaux de bord de suivi de la qualité des données (Data Quality Monitoring) à destination des métiers et de la DSI. · Sécurité & Conformité : Garantir que l'architecture data respecte les contraintes de sécurité (NIS2) et de protection des données personnelles (RGPD sur le CRM et la Billettique…). Ø Pilotage de Projets & Vision Stratégique · Support aux Projets : Agir en tant qu'expert Data pour tous les nouveaux projets · Cadrage Architectural : Rédiger les Dossiers d'Architecture Technique (DAT) sur le volet Data

Pour le compte de l'un de nos clients, nous recherchons un(e) consultant(e) SAP BI. Besoin : En collaboration avec le Chef de Projet métier, vous piloterez le suivi du chantier Data Analytics dans le cadre de la reprise des queries et codes spécifiques pour le reporting dans S4 ou sur la Data Platform (AWS). Le profil sélectionné assurera la planification et le suivi des phases clés du projet (Réalisation, Tests métier, Go-live), coordonnera les équipes concernées (IS pour S4, Digital Factory pour la Data Platform, Domain Leader/Data Manager pour les tests), et préparera les comités projet hebdomadaires pour présenter l’avancement du stream Data Analytics.

Nous recherchons un Data Steward pour une mission de 6/12 mois afin de garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données d'une société en pleine migration de son SI. L'objectif est d'amorcer un gros chantier d'alimentation/ documentation de données métiers afin de sensibiliser les collaborateurs. Au sein d'une équipe de 6 personnes, vous aurez pour missions principales d'assurer: la qualité des données : mettre en place et suivre les règles de contrôle (DQM, définition de principes, règles, contrôle qualité). la gouvernance : appliquer les standards définis par la Data Governance (data catalogue, glossaire métier, référentiels, dashboard, alerting). la documentation : enrichir et maintenir le dictionnaire de données, les métadonnées et les règles de gestion. le support aux métiers : accompagner les équipes dans l’usage et la compréhension des données. la collaboration IT/Business : assurer le lien entre les équipes techniques et les métiers pour garantir la pertinence des données. En somme, vous formalisez le cycle de vie de la data et harmonisez/structurez les process de documentations.

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Architecte Data IoT" pour un client dans le secteur du retail. Description La Data est centrale dans notre écosystème IoT : elle alimente la BI, la maintenance prédictive, la détection d'accidents et la conception intelligente de nos futurs produits. 🎯 Votre Mission : Architecturer la Data de l'IoT du Groupe Au sein de l'équipe "Cloud IoT Platform - Data Solution", vous agissez en tant que Data Architect / Lead Engineer . Vous êtes le garant des choix techniques et de l'architecture permettant d'ingérer, stocker et exposer les données venant du Cloud, des "Devices" et du Mobile. Vos responsabilités clés : Architecture & Stratégie : Imaginer et concevoir l'architecture Data pour collecter les données IoT (directement des appareils ou via mobile). Définir la stratégie des stacks techniques et garantir les standards d'architecture. Assurer l'alignement entre la vision technique, les priorités business et les besoins utilisateurs. Engineering & Pipelines : Construire des pipelines de données (structurées et non structurées) robustes et scalables. Maintenir et redesigner les pipelines existants pour servir de nouveaux cas d'usage (Analytics, IA, etc.). Garantir l'industrialisation des processus de transformation et le CI/CD. Qualité & Gouvernance : Assurer la scalabilité, l'élasticité et la fiabilité des infrastructures. Garantir la qualité de la donnée, son accessibilité, ainsi que le respect des normes de Privacy et Data Governance (Lineage). Leadership Technique : Contribuer activement à la communauté des Data Engineers. Assurer une veille technologique constante pour orienter la sélection des nouveaux outils. 🛠 Environnement Technique Langages : Python, Scala, Java. Big Data & Streaming : Kafka, Spark. Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, Redshift, S3), Microservices. Concepts : Systèmes distribués, Data Modeling, Real-time data exchanges.