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Missions principales : • Participer aux analyses, études d’impacts et cadrage techniques • Concevoir des solutions en respectant l’architecture data et les bonnes pratiques de développement • Réaliser le développement des data products et assurer la maintenance évolutive et corrective des data products existants • Effectuer des contrôles croisés entre développeurs ou des relectures de code afin d’assurer la qualité des développements réalisés par l’équipe • Rédiger la documentation technique des data products • Apporter une expertise de troisième niveau dans les incidents de production, et si besoin la réalisation de solution de contournements, ou de correctifs de manière à assurer une qualité de fonctionnement optimale • Accompagner les Data Engineers sur les bonnes pratiques, les choix d’architecture et dans leur travail au quotidien • Effectuer les audits et les contrôles des développements réalisés : Sécurité, Maintenabilité, Robustesse et Performance • Reporter l’activité à la Squad et travailler dans une démarche d’efficacité collective Livrables principaux : • Etudes d’impact technique • Faire des propositions techniques • Réaliser du code applicatif à l’état de l’art sur notre Data Platform GCP • Rédiger les documentations techniques liés à ta solution, incluant le modèle de données, les procédures, l’ordonnancements • Schéma de solution des flux, modèle de données • Fournir des chiffrages détaillés des futures réalisations • Relecture de code technique • Rédaction de SFD, STD, Manuel d’installation Compétences techniques : • Langages de programmation : Python, SQL, Scripts Shell • Services de streaming data : Kafka • Services d’ingestion des données : Kafka Connect, SFTP • Services de stockage : GCP BigQuery, Cloud Storage, Kafka, Sharepoint • Processing : Scripts Python, Data Build Tool (DBT), GCP Dataflow • Restitution : Looker (Dashboards, Explores de données), Fichiers de reporting (CSV, Excel) • Outils de collaboration et de CI/CD : GitLab • Utilisation de plateformes pour le développement et le déploiement : Docker, Kubernetes, Kustomize, Helm Charts, Terraform • Testing : Tests avec DBT, Tests de non-régression, collaboration avec la QA. • Outils IA et d’automatisation : Gemini Code Assist, Antigravity, n8n, Gitlab Duo • Manipulation des formats de fichiers : CSV, JSON, Avro, XML Compétences transverses : • Proactivité et prise d’initiative • Autonomie et rigueur • Capacité à communiquer, à travailler en équipe et excellent relationnel • Capacité d’adaptation aux changements • Curiosité, veille technologie sur le data engineering et sur l’AI / ML • Capacité à aborder des problèmes complexes de manière structurée • Aptitude à concevoir des solutions innovantes • Capacité d’écoute, d’analyse et de synthèse • Maitrise de l’agilité Une pratique opérationnelle de l’anglais est également nécessaire pour la rédaction de la documentation et la participation à certaines cérémonies. Une expérience similaire significative dans le domaine de la banque de détail est un plus.

Contexte Au sein de la fonction IT Commercial Excellence, le poste s’inscrit dans la mise en œuvre de la stratégie et de la feuille de route Digital Front-End, en étroite collaboration avec les parties prenantes métiers. Le rôle contribue également à l’innovation sur les processus, les outils et les technologies afin de soutenir la performance commerciale et la transformation digitale Mission principale La mission prioritaire consiste à piloter de bout en bout les activités de reporting et d’analytics pour un projet stratégique Route to Market en France, de la phase de définition jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle. Le poste vise à fournir des solutions analytiques, stables, scalables et orientées métier, en s’appuyant sur les meilleures technologies du marché Responsabilités principales Piloter les activités de reporting et d’analytics de bout en bout sur des projets stratégiques Mettre en œuvre des solutions analytiques et technologiques en approche Agile Développer les capacités analytics et enrichir le portefeuille applicatif Concevoir des solutions adaptées aux besoins métiers, avec une forte orientation utilisateur Intégrer les technologies avancées de Data & AI dans les plateformes et processus Garantir la qualité, l’exploitabilité et l’organisation des données Définir les processus cibles et accompagner leur adoption par les métiers Identifier les tendances du marché, les meilleures pratiques et proposer des axes d’amélioration Évaluer les solutions aussi bien d’un point de vue conceptuel qu’opérationnel Soutenir les projets commerciaux clés au niveau local et européen Gérer les priorités locales et porter une vision régionale sur les processus et leur adoption Faire le lien entre la conception des processus et la capacité de delivery des solutions Interactions clés En interne : Parties prenantes Digital Front-End des différentes BU et BPO Équipes régionales centrales, solutions et digitales Responsables IT locaux et membres de l’équipe de direction IT Centre d’excellence Commercial Excellence Responsable IT Commercial Excellence Analyste IT Commercial Excellence En externe : Fournisseurs tiers AMS Parties prenantes Enjeux du poste Assurer un delivery agile et rapide de solutions adaptées aux besoins Stimuler l’innovation sur la donnée, les outils et les modes de fonctionnement Tirer parti des capacités digitales et analytiques internes et externes Concevoir une expérience utilisateur de qualité Mettre la donnée au cœur des dispositifs de pilotage et de transformation Intégrer l’analytics avancée et l’IA dans les usages métiers

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'électroménager, je suis à la recherche d'un Data Engineer Snowflake. Son rôle : Participer à des ateliers d’analyse des besoins avec les partenaires commerciaux (finances, ventes, achats, etc.) Suggérer & construire des architectures techniques adaptées, en se concentrant sur la fiabilité ainsi que les performances Développer & maintenir des flux de données, notamment dans le contexte de migration vers Snowflake Optimiser les performances des applications existantes et assurer une documentation approfondie

🎯 Contexte Dans le cadre d’un vaste programme de transformation digitale, la DSI d’un grand groupe industriel international renforce sa gouvernance des flux applicatifs entre les systèmes Enterprise et les systèmes Industriels. Ces environnements – bien que segmentés pour des raisons de sécurité – sont fortement interconnectés. Le groupe souhaite donc disposer d’architectures d’intégration robustes, sécurisées et conformes aux standards d’urbanisation IT définis à l’échelle internationale. Le consultant rejoindra l’équipe Solution Design & Architecture as a Service , au sein du département Enterprise Architecture , afin d’intervenir sur la conception d’architectures d’intégration et l’accompagnement des projets. 🔧 Environnement technique AWS (services natifs, data transfer) MuleSoft Kafka MQTT Architecture d’intégration inter-systèmes Urbanisation du SI CI/CD Environnements industriels sécurisés 🎯 Objectif de la mission L’objectif est de prendre en charge la conception et la structuration des architectures d’intégration applicative sur les projets nécessitant l’échange de données entre SI Enterprise et SI Industriels. 💼 Missions principales Concevoir les architectures techniques de flux applicatifs Garantir la cohérence et l’ urbanisation des échanges inter-systèmes Produire les livrables d’architecture (HLD / LLD) Accompagner les équipes techniques lors de la mise en œuvre Assurer la conformité avec les standards IT & sécurité du groupe Participer aux comités et validations d’architecture Contribuer à l’évolution des standards techniques globaux 📌 Prestations attendues 🧩 Architecture & Design Analyse des besoins métiers Conception d’architectures d’intégration inter-applicatives Modélisation des composants et flux techniques Urbanisation des flux Définition de patterns d’intégration Participation aux comités d’architecture 🧠 Conseil & Expertise Support aux équipes projets et delivery Accompagnement au déploiement des solutions Contribution aux normes et standards IT Support aux équipes sécurité / architecture Contrôle de la conformité technique 📊 Gouvernance & Delivery Participation aux comités techniques Support aux phases de validation Accompagnement à la mise en production Suivi des activités et reporting 📄 Livrables attendus HLD (High Level Design) LLD (Low Level Design) / Design technique détaillé Patterns & modèles d’architecture Documentation technique d’intégration Recueil des besoins métiers Rapports hebdomadaires Contribution aux comités de validation

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Data Analyst (H/F) – Big Data / Lutte contre la fraude Localisation : Aix-en-Provence Démarrage : ASAP Type de mission : Mission longue durée Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique autour de la lutte contre la fraude , nous recherchons un Data Analyst capable d’exploiter et d’analyser les données du système d’information afin d’identifier des incohérences, détecter des comportements suspects et proposer des analyses à forte valeur ajoutée pour les équipes métiers. Le consultant interviendra dans un environnement Big Data et contribuera à la mise en place de cas d’usage analytiques et prédictifs.

Missions principalesConception et architecture des solutions data Concevoir et développer des pipelines de données robustes pour des environnements industriels. Cartographier et documenter les sources de données . Concevoir des solutions permettant le traitement de volumes importants de données . Définir la structure des bases de données et des métadonnées . Participer à la mise en place et à l’évolution d’un Data Lake . Intégration et gestion des données Collecter et intégrer des données provenant de sources multiples (applications, capteurs industriels, systèmes externes) . Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données . Mettre en place des mécanismes de contrôle, nettoyage et validation des données . Assurer la supervision et la maintenance des pipelines de données en production. Collaboration et animation Collaborer avec les équipes métier et IT afin de comprendre les besoins en données. Participer à l’animation de la communauté technique autour des sujets data . Contribuer à la veille technologique sur les solutions data et proposer des améliorations. Livrables attendus Dossier de spécification et d’architecture des solutions data mises en œuvre. Catalogues et cartographie des données . Mise en place d’un Data Lake adapté aux besoins métier . Documentation et outils permettant de garantir la qualité des données .

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Data Engineer – Plateforme Epargne Financière pour intervenir chez un de nos clients du secteur bancaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Sécuriser la gestion de l’actualisation de l’offre Epargne Financière en lien avec les équipes partenaires distributeurs et producteurs. - Faire évoluer la solution en respectant les standards à jour : implémentation de changements à valeur ajoutée pour le business et traitement de la dette technique. - Contribuer à la gestion du RUN et renforcer la robustesse de la solution. - Renforcer la supervision et la qualité des données.

- Définir la conception et la feuille de route pour refactorer les actifs technologiques existants en composants réutilisables (Source interne) - Concevoir des solutions d'IA et d'IA générative évolutives - Assurer l'intégration avec les paysages informatiques existants - S'aligner sur les normes et pratiques architecturales mondiales - Collaborer avec des équipes internationales pour co-concevoir des actifs d'IA partagés Bonne expertise en communication - Esprit collaboratif ; efficace pour travailler avec des équipes internationales et multiculturelles - Capacité à animer des ateliers et des sessions d'architecture - Solide expertise analytique et en résolution de problèmes - Grande adaptabilité dans des environnements très dynamiques - Expertise claire en documentation et présentation

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

L’entreprise recherche un expert pour piloter et renforcer la gouvernance BI & Analytics ainsi que la feuille de route du programme, qui vise à harmoniser et professionnaliser les pratiques data à l’échelle de l’organisation. La mission consiste à : Superviser le programme (rationalisation des périmètres, standardisation, amélioration du delivery, opérationnalisation du modèle de fonctionnement). Assurer la gouvernance BI & Analytics au quotidien. Faire du dashboarding (Power BI) Garantir la bonne application des standards Data : Data Governance, Data Quality, Data by Design, et la documentation associée. Contribuer au processus Data by Design avec le DPO, les Data Architects et les équipes projet. Accompagner les Business Data Owners et Data Stewards dans la gestion et la qualité des données, notamment sur certains domaines critiques comme le domaine RH. Livrables attendus : supports de pilotage (COPIL), roadmaps, suivi financier, gestion des risques, documents de gouvernance, inventaires, documentation standardisée, modèles de données et data dictionaries.

Intégré à la DSI au sein de l’équipe Data Tech Knowledge de la direction IT DATA de notre client à Bordeaux , le Data Engineer participera à des projets autour de l’IA et de la data. La mission consiste à : Effectuer des alimentations de données . Collaborer avec un Data Analyst sur des projets IA/Data. Développer et travailler autour d’ agents IA pour le requetage SQL en langage naturel . Mettre à disposition des outils d’aide au développement et au monitoring . Assurer une veille technologique sur les architectures data et outils associés. Stack Technique : Langages : Python, SQL Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend Data Visualisation : PowerBI

Chef de Projet/ Data - Success factor (obligatoire) EXP : +5 ans Compétences (1 à 3) : ☒ Gestion de projet 2 ☒ Conception de test 2 ☒ analyse de données 3 ☒ rédaction de contrat d’interface 2 ☒ définition de stratégie de recette 2 ☒ Coordination d’acteur 2 ☒ excel 3 ☒ Administration fonctionnelle de Success factor module EC 3 ☐ Outil de requêtage de base de données 3 ☐ Supervision des traitements batch 2 Missions : Stabilisation des interfaces EC => · Analyse et correction des erreurs. · Suivi quotidien des flux (API, IC, middleware). · Mise en qualité des échanges de données. Optimisation des flux SF ↔ middleware => · Audit des interfaces existantes. · Simplification et amélioration des mappings / règles. Accompagnement à l’implémentation de nouvelles interfaces => · Rédaction des specs techniques. · Coordination IT / middleware. · Tests et support post go-live.

Data Engineer Semarchy xDI, SQL, GitLab CI CD, DataStage, Ansible, Python, Shell NANTES 04/05/2026 1 an Nantes ( 2 jours de télétravail) Semarchy xDI, SQL, GitLab CI CD, DataStage, Ansible, Python, Shell Build: conception et développement de nouvelles solutions socle data Run: MCO et optimisation continue Migration : Accompagnement des transitions techniques et fonctionnelles Développer des traitements ELT xDI Développer et maintenir des templates xDI Participer à la définition de la feuille de route technique de la migration ETL Datastage vers ELT xDI Nous recherchons un data engineer confirmé. La maitrise de Semarchy xDi, SQL et GitLab CICD est nécessaire.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Manager expert modélisation de données(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine Hôtelier. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’une direction Data, nous recherchons un Data Manager Senior intervenant en rôle transverse sur le domaine Customer et les autres domaines data. La mission vise à garantir la cohérence, la standardisation et la qualité long terme du paysage data , en assurant l’alignement entre les équipes métier, produit et techniques. 🚀 Missions principales et rôle Le Data Manager agit comme référent fonctionnel transverse , garant des standards de data management et facilitateur entre les équipes. 🏗️ 1. Cadrage & Design des Data Products Accompagner les équipes Customer dans le cadrage et la conception des data products Apporter une forte compréhension fonctionnelle des processus Customer Conseiller sur les choix de modélisation (complexité, faisabilité, impacts transverses) Garantir l’alignement avec l’architecture cible et les standards existants 📐 2. Standards & Gouvernance Data Définir et maintenir les standards de data management (règles de modélisation, conventions de nommage, documentation) Structurer les règles de qualité, contrôles et réconciliations Assurer la cohérence et l’adoption des standards au sein du domaine Customer Garantir la qualité de la documentation technique et de la data lineage Être le point de référence sur les pratiques de gouvernance 🌐 3. Urbanisation & Cohérence Transverse Assurer l’interopérabilité entre domaines data Identifier doublons, incohérences et fragmentation des concepts Customer Formuler des recommandations d’optimisation et de simplification Promouvoir la réutilisation et l’harmonisation des modèles Contribuer à la vision long terme de la qualité data 📦 Livrables attendus Support continu aux activités de data management Documentation technique des données (modèles, définitions, lineage) Mise en place et suivi des règles de qualité et de contrôle Coordination des parties prenantes Recommandations d’urbanisation et d’harmonisation