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Site : ESSONNE 3j/site - 2j TT TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 17/08/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles, le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique du Groupe à horizon 2030. Au sein du pôle Offre, vous rejoindrez une task force de Data Engineers cross-projets. Cette task force transverse intervient sur des problématiques stratégiques majeures telles que le pricing, l'assortiment, les planogrammes personnalisés et la négociation augmentée. Missions : Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité et leur maintenabilité. Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles. Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour manipuler des bases de données à grande échelle. Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés) au sein de l'équipe. Participer activement à la communauté Data de l'Analytics Factory (partage de connaissances, tech talks, veille technologique). Must Have : Maîtriser DBT pour la transformation et l'orchestration des données. Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. Nice to Have : Manipuler et analyser les données en SQL. Utiliser DBT pour structurer les pipelines data. Gérer des flux temps réel avec Pub/Sub. Automatiser les workflows data via GitLab CI/CD et Docker Compose. Travailler sous Linux et en ligne de commande. Versionner le code avec Git. Collaborer en environnement agile (Scrum).

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Intégré au sein de l'équipe, vous aurez un rôle de Tech Lead, à la fois opérationnel et moteur sur la stack GCP. Vous collaborerez étroitement avec les autres squads pour concevoir, prioriser et développer les processus d'ingestion, de transformation et d'exposition des données sur notre plateforme Google Cloud Platform (GCP). Vous maîtrisez GCP et des outils tels que Composer, dbt et BigQuery, et êtes capable de définir les bonnes pratiques, challenger les choix techniques et accompagner les autres ingénieurs dans leur mise en œuvre. Ce poste est stratégique pour renforcer les capacités de livraison du produit DATA via la mise en place d'un socle robuste (comptoir data, jobs d'ingestion et de préparation, industrialisation des pipelines). Métiers : tous métiers hors bancaire Technique : écosystème cloud (Google Cloud Platform décliné en Cloud Platform Data Group CDPG), BigQuery, Linux, Python, SQL, dbt, Composer

Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer chargé(e) de concevoir, développer et maintenir les flux de données permettant d'alimenter les différents usages analytiques de l'entreprise. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données : collecte, transformation, modélisation et mise à disposition auprès des équipes métiers, BI et IA. Vos principales missions seront : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) à partir de sources multiples. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données (Data Warehouse, Datamarts, schémas en étoile). Mettre en œuvre et maintenir une couche sémantique commune facilitant l'exploitation des données par les utilisateurs. Contribuer à la production d'indicateurs, tableaux de bord et cas d'usage avancés liés à l'analytique et à l'intelligence artificielle. Participer à l'automatisation et à l'industrialisation des traitements dans une démarche CI/CD.

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail ) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/08/2028 Contexte : La Direction Analytics Factory de mon client France a pour mission de développer des solutions analytiques innovantes pour optimiser la performance de l'entreprise. Nous recherchons un(e) Consultant Product Manager Data passionné(e) par les problématiques de pricing pour rejoindre notre équipe et piloter le développement de nos assets Data & IA pour la direction Pricing. Mission : Concevoir, développer et déployer les modules analytiques et les moteurs d'optimisation tarifaire pour maximiser la performance commerciale (marge/CA) sous contraintes métiers. Périmètre des chantiers analytiques à mener : Mesure d'Impact & A/B Testing : Conception et déploiement de protocoles expérimentaux (groupes de contrôle, tests A/B) permettant de mesurer scientifiquement l'incrément de marge généré par les révisions tarifaires. Algorithmique & Cohérence Catalogue : Modélisation des règles de chaînage et des interdépendances entre références afin de garantir une hiérarchie de prix cohérente et d'éliminer les aberrations tarifaires. Modélisation Prédictive des Élasticités : Développement de modèles économétriques et Machine Learning pour prédire l'élasticité de la demande et simuler les volumes selon les scénarios de prix. Optimisation sous Contraintes (RO) : Conception de solveurs algorithmiques sur-mesure pour maximiser la marge ou le CA, en intégrant le respect des contraintes métiers (niveaux de stock, positionnement concurrentiel, plancher de marge). Construire la roadmap produit data. Concevoir des solutions data et cadrer les besoins. Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles. Préparer la recette et suivre la mise en oeuvre avec l'équipe Scrum. Spécifier les flux d'alimentation et contrats d'interface. Concevoir les expositions data (API, modèles BDD) avec la gouvernance data. Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données. Garantir la cohérence transverse avec les autres produits data. Piloter la qualité des données via dashboards et suivi des dettes techniques. Qualifier et documenter les données pour leur donner du sens. Animer la communauté data et faire le lien métiers / IT. Gérer les évolutions et anomalies remontées par les utilisateurs. Piloter le backlog produit et définir les user stories. Animer les rituels Agile (sprint planning, suivi équipe). Gérer un portefeuille projets data et leur cycle de vie. Reporter l'avancement aux responsables programme ou data product. Interroger des bases SQL et consommer des web services. Maintenir une forte compréhension technique de l'écosystème data. Livrables : Modules Algorithmiques & Code : Scripts, modèles ML et solveurs documentés et intégrés au pipeline. Documentation & Protocoles : Fiches méthodologiques (protocoles A/B testing, spécifications des contraintes RO, cartographie des chaînages). Outils de Simulation : Dashboards/rapports d'analyse des élasticités et d'impact marginal sur la performance.

Description du poste :::::::::: IT Data Platform Product Manager. Résumé du Projet::: Il s'agit d'une mission pour diriger la plateforme données d'un groupe financier international. Le rôle est de transformer et opérer une plateforme données d'entreprise basée sur: Cloud: Snowflake + PowerBI Cloud On-premise: IBM Cognos + TM1 + PowerBI Report Server Objectif CentralPasser d'une architecture silotée à un modèle produit fédéré où la plateforme données devient un service partagé d'entreprise enabler.

Nous recherchons un PMO Data Senior pour accompagner un programme de transformation Data d'envergure visant à définir et mettre en œuvre une nouvelle stratégie de gouvernance et de migration des données. Vous participerez au pilotage des projets permettant la mise à disposition des données sur un nouveau Data Hub ainsi qu'au décommissionnement des plateformes historiques. Vos missions Vos principales responsabilités seront : Organiser la gouvernance des projets Data Préparer et animer les instances de pilotage (COPIL, COMOP...) Élaborer les reportings et Flash Reports Construire les roadmaps et suivre les plannings Définir les indicateurs de pilotage Assurer le suivi budgétaire et des charges Piloter les plans d'actions Identifier les risques, points bloquants et arbitrages Coordonner les différents intervenants métiers et IT Veiller au respect de la méthodologie projet et des livrables attendus Accompagner les projets de migration et de transformation Data. Les + Projet stratégique de transformation Data Environnement complexe et stimulant Nombreuses interactions avec les équipes métiers et IT Mission à forte valeur ajoutée avec visibilité auprès des directions programmes

L'objet de cette consultation est une prestation de Data Steward sur le domaine Mesures et Relations Contractuelles 1. Superviser la qualité des données du domaine a. Créer des « Key Quality Indicators » (KQI) permettant de surveiller les données en travaillant avec les data quality manager dans notre outil de surveillance c. Prioriser et mettre en place un plan de remédiation pour les indicateurs critiques 2. Piloter les activités Data du domaine a. En lien avec le Data Owner, définir une roadmap sur les aspects catalogages et surveillance des données b. Suivre la roadmap, faire remonter les alertes, et procéder aux ajustements si nécessaire c. Présenter les avancées en comité trimestriel de Gouvernance des Données 3. Alimenter et mettre à jour le catalogue de données dans Collibra et le Modèle Objet Métier d. En lien avec les Data Owner des différents domaines, mettre à jour le catalogue métier dans Collibra (data domain, data concept, business rules, quality rules, statuts, etc) e. Enrichir le Modèle Objet métier dans Collibra f. En lien avec les équipes Data et SI, cartographier les données techniques et établir les lineage avec les concepts métier dans Collibra. 4. Evaluer l'impact Data des fonctionnalités et évolutions de la DCP (Data by Design) a. A travers la réalisation d'un Visa Data en phase de design/conception, évaluer l'impact qu'une nouvelle fonctionnalité ou une évolution aura sur les données et règles déjà en place dans les bases, les reporting, les applications, l'usage, etc. b. Le Visa Data est à construire en lien avec l'Epic Owner (ou chef de projet), l'urbaniste/architecte et le Data Owner du ou des domaines concernés.

Contexte de la missionDans le cadre de la transformation Data d'un grand acteur de la protection sociale, une nouvelle plateforme Data fédérale est en cours de déploiement afin de répondre aux besoins des différentes directions internes et entités partenaires. La solution s'appuie sur Microsoft Fabric, hébergé dans un environnement cloud sécurisé. Elle doit couvrir l'ensemble de la chaîne de valeur Data, depuis l'ingestion et la transformation des données jusqu'à leur exposition et leur restitution. Afin d'accompagner l'adoption de cette nouvelle plateforme et d'accélérer la mise en œuvre de cas d'usage opérationnels, le programme recherche un Data Business Analyst capable de faire le lien entre les directions métiers et les équipes Data. Objectifs de la missionLe consultant interviendra comme facilitateur entre les utilisateurs métiers, la direction du programme et les équipes chargées de la plateforme Data. Il accompagnera les directions internes depuis l'identification de leurs besoins et opportunités Data jusqu'à la conception et à la mise en œuvre de premiers cas d'usage, sous forme de pilotes ou de solutions opérationnelles. La mission présente une forte dimension d'accompagnement, de vulgarisation et de création de valeur pour les métiers. Principales responsabilitésAccompagner les directions métiers dans l'identification et la priorisation de leurs besoins et cas d'usage Data. Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels. Animer des ateliers de cadrage, de conception et de restitution avec des interlocuteurs métiers et techniques. Définir les objectifs, le périmètre, les acteurs, les données nécessaires et les critères de succès de chaque cas d'usage. Structurer et maintenir un backlog ainsi qu'un portefeuille de cas d'usage Data. Rédiger les spécifications fonctionnelles et contribuer à la conception des solutions Data. Participer à la préparation, à la transformation, à l'enrichissement et à la modélisation des données. Accompagner la réalisation de cas d'usage pilotes et de tableaux de bord Power BI. Faciliter la prise en main des services Microsoft Fabric par les utilisateurs. Assurer le support fonctionnel et l'accompagnement des métiers lors du déploiement des premiers usages. Vulgariser les concepts Data auprès d'interlocuteurs disposant de niveaux de maturité variés. Contribuer à l'acculturation Data et au développement de l'autonomie des directions utilisatrices. Veiller au respect des principes d'architecture, de gouvernance des données et des normes de développement définis dans le cadre du programme. Livrables attendusDossiers de cadrage des cas d'usage. Comptes-rendus et supports d'ateliers. Backlog et portefeuille de cas d'usage. Spécifications fonctionnelles. Éléments de conception Data. Cas d'usage pilotes ou solutions opérationnelles. Documentation et supports d'accompagnement à l'adoption.

Dans le cadre d'un projet de transformation autour de la relation client, nous recherchons un(e) Data Analyst ayant une expérience sur Genesys Cloud. Vous serez en charge de l'analyse des données, de la définition des indicateurs de performance et de la production de reportings afin d'accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Vos missions: Collecter, analyser et interpréter les données issues de Genesys Cloud et des différents systèmes d'information. Concevoir et maintenir des tableaux de bord et des rapports de pilotage. Définir les KPI métiers et assurer leur suivi. Rédiger les spécifications fonctionnelles liées aux besoins Data. Participer à la modélisation et à la qualité des données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour traduire les besoins en solutions analytiques. Réaliser les analyses nécessaires à l'amélioration des performances opérationnelles. Participer aux phases de tests et de validation des évolutions. Compétences recherchées: Genesys Cloud SQL Power BI / Tableau Data Analysis Reporting & KPI Starburst Dataiku, dbt

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus.

Un ensemble de programmes répondant à des usagesspécifiques ont été développés en SQL via des outils SAS/Altair et des outils Dataiku (branchés sur GCP). La mission consiste à migrer les programmes dans le nouvel environnement / à adapter les programmes si nécessaire / à vérifier que le programme fonctionne correctement / à valider le programme / à suivre le programme une fois la mise en production réalisée. Les premières mises en production sont prévues en Avril / Mai 2027. La première partie de la mission consistera à écrire l'ensemble des programmes dans le nouvel environnement d'ici la fin d'année et à réaliser les premiers tests. Le poste s'inscrit dans un contexte stratégique de migration d'une banque vers une autre. L'enjeu principal est de réussir la migration et l'adaptation de programmes SQL existants développés via SAS/Altair et Dataiku vers un nouvel environnement basé sur GCP. Le profil recherché devra démontrer une forte maîtrise technique en SQL BigQuery, une capacité à comprendre rapidement le SI Mysys, et des compétences en transformation de code. Au-delà des compétences techniques, les soft skills attendues sont essentielles : pro-activité pour anticiper les problématiques, esprit collaboratif pour travailler en équipe projet, et pédagogie pour accompagner les utilisateurs. Le timing est serré avec une réécriture complète des programmes d'ici fin d'année et des premières mises en production prévues entre avril et mai 2027. Compétences Clés Lecture / compréhension de code et de flux SAS / Dataiku / Altair Manipulation de gros volumes de données (partitionnement, optimisation requêtes, performances) Compréhension des structures de données bancaires cœur (Mysys ou équivalent) Mise en place de tests de non-régression data (comparaison ancien / nouveau SI, contrôles d'agrégats, réconciliations) Lecture / compréhension de code SAS / Dataiku / Altair (analyse de logique métier existante) Manipulation de gros volumes de données & optimisation (partitionnement, sharding logique, bonnes pratiques performance) Compréhension des structures de données bancaires (SI cœur type Mysys ou équivalent) Mise en place de tests de non-régression data (comparaisons ancien/nouveau SI, contrôles d'agrégats, échantillonnage) Analyse et compréhension rapide de code et schémas de données complexes (SAS/SQL/Dataiku) Rigueur dans la manipulation de données sensibles Gestion du stress dans un contexte de délais serrés Importantes Modélisation de données décisionnelles (schéma en étoile, ODS, DWH, historisation) Rares Réécriture / transformation de programmes SAS / Altair / Dataiku vers BigQuery Maîtrise avancée de SQL sur BigQuery (optimisation performance/coût, fenêtres, CTE, partitions, clustering, UDF) Réécriture / transformation de programmes SAS/Altair/Dataiku vers BigQuery (migration de traitements legacy vers SQL/GCP) Maîtrise avancée de SQL sur BigQuery (fenêtres, CTE, partitions, clustering, UDF, optimisation performance/coût) Pro‑activité forte (anticipation des risques, prise d'initiative) Pédagogie / capacité de vulgarisation auprès des utilisateurs et métiers

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL