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Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation autour de la Data, de l'IA, du développement logiciel et de la qualité applicative. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) QA Lead – Environnement BigData (H-F) pour intervenir sur un environnement à forte volumétrie de données au sein d'un projet stratégique basé en Île-de-France. 🎯 Vos missions Au sein d'équipes Data et IT, vous serez en charge de : Définir et piloter la stratégie de tests sur des environnements Big Data Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Mettre en place et améliorer les processus de validation et d'automatisation des tests Intégrer les contrôles qualité dans les pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes Data Engineering, Data Science et les équipes métiers Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques QA et Data Quality Produire les indicateurs qualité et assurer le reporting associé

Contexte Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques, notre client, acteur du secteur ferroviaire, recherche un Data Analyst avec une forte dimension Chef de Projet BI . Vous interviendrez sur des projets à fort enjeu autour de la data, de la business intelligence et de la modernisation de l'architecture décisionnelle. Vos missions Vous prendrez en charge plusieurs projets en parallèle et serez l'interlocuteur privilégié entre les équipes métiers et les partenaires techniques. Projet 1 – Business Intelligence Recueillir et analyser les besoins métiers. Piloter les projets BI. Concevoir des modèles de données. Rédiger et optimiser des requêtes SQL complexes. Produire des tableaux de bord et des outils de data visualisation. Accompagner les utilisateurs dans l'exploitation des données. Projet 2 – Big Data & Données GPS Collecter et intégrer des données GPS. Nettoyer, transformer et fiabiliser les données. Valoriser les données via des outils de visualisation. Accompagner les métiers dans la formalisation de leurs besoins et leur transformation en solutions techniques. Assurer le pilotage du projet et la coordination des différents intervenants. Projet 3 – Mise en place d'un POC BI Participer à la conception d'un Proof of Concept. Extraire, consolider et historiser les données. Concevoir des tableaux de bord décisionnels. Participer aux travaux de migration vers Power BI. Assurer l'interface entre les équipes métiers et les fournisseurs. Environnement technique SQL (expertise indispensable) Power BI Azure (migration en cours) Architecture On-Premise Big Data Data Visualisation ETL / Flux de données Données GPS

Objectifs Mission de l’équipe : Collecte centralisée, production, validation et diffusion des données utilisées de manière transverse dans le reporting. L’objectif est de livrer, dans les délais, des données complètes et fiables aux autres équipes du département Reporting, ainsi que d’optimiser les canaux de production des contrôles de données. L’équipe est organisée autour de quatre piliers cibles. Cette organisation sera progressivement déployée en fonction des contraintes de production et métier. 1. Conception et mise en œuvre des contrôles de données L’équipe est responsable du renforcement des contrôles à réaliser afin de sécuriser la production du reporting. Elle a pour mission de concevoir de nouveaux contrôles de manière réactive, en s’appuyant sur la connaissance des données par ses membres, les incidents passés et les besoins de la communauté data. Le backlog des contrôles de données doit également être priorisé et mis en œuvre de manière agile. L’équipe est aussi responsable de donner une visibilité complète sur les résultats des contrôles de données à la communauté data, c’est-à-dire aux producteurs et utilisateurs de données. Chaque contrôle de données mis en œuvre doit produire des résultats mesurables afin d’alimenter les indicateurs de qualité des données, ou Data Quality KPI’s . 2. Production et analyse des contrôles de données L’équipe est responsable de réaliser les contrôles actuellement en place et ceux qui seront déployés à l’avenir, ainsi que de fournir une analyse professionnelle des résultats. La production des contrôles se décompose en trois étapes principales : Sécuriser l’accès aux données à travers plusieurs bases de données et systèmes. Exécuter les processus de contrôle, selon la technologie utilisée, par exemple SQL ou Alteryx. Sauvegarder ou envoyer les résultats des contrôles selon un format convenu et standardisé, par exemple un tableau croisé dynamique. Les résultats des contrôles peuvent avoir deux types d’issues : Les résultats binaires, de type « vrai ou faux », déclenchent directement un processus de remédiation. Les autres types de résultats, par exemple des variations numériques déclenchées, nécessitent d’abord une analyse approfondie afin de déterminer s’il s’agit ou non d’un réel problème. L’équipe s’appuie pour cela sur les connaissances data et asset management de ses membres. 3. Supervision et suivi de la remédiation des données Sur la base des résultats et analyses des contrôles de données, l’équipe est responsable d’initier et de superviser la remédiation des données détenues par d’autres équipes. L’équipe est responsable de toutes les données calculées principalement des données agrégées, et doit donc corriger ses propres données lorsque cela est applicable. Tous les incidents doivent être enregistrés et suivis dans le système choisi, AskNow . À partir de la connaissance data des membres de l’équipe et des interactions avec la communauté data, l’équipe est responsable de prioriser les processus de remédiation afin de maximiser la valeur livrée aux utilisateurs finaux, notamment aux clients. Les incidents ou problèmes post-production doivent être évalués à la lumière de l’usage et de la sensibilité des données, afin d’adopter une approche proactive et efficace pour sécuriser les prochaines productions. 4. Animation de la communauté data Afin d’améliorer la communication et la connaissance autour des données dans l’entreprise, l’équipe est responsable de créer et de gouverner une communauté data, composée d’utilisateurs et de producteurs de données. Cette communauté a les objectifs suivants : Donner de la visibilité aux utilisateurs internes et externes sur la qualité des données des reportings. Donner de la visibilité à la communauté data sur les plans d’action de remédiation, qu’il s’agisse d’actions ponctuelles ou de nouveaux contrôles à développer. Donner la parole à la communauté data afin de capter les améliorations pertinentes. Identifier de nouveaux besoins à travers la gouvernance et les projets. Accroître l’efficacité en communiquant de manière proactive sur les problèmes, afin d’éviter une charge de travail inutile en aval. L’équipe est responsable de créer et piloter cette gouvernance via différents canaux de communication : emails de KPI, tableaux de bord de contrôles, forums data, communication proactive lors d’événements dédiés, etc.

Descriptif de la mission Notre Client recherche pour cette mission un Data Engineer. Les tâches au quotidien seront : - Définir et analyser les structures de données - Concevoir, construire et gérer des pipelines ETL (Extraction, Transformation, Chargement) qui ingèrent des données brutes provenant de diverses sources, les transforment et les chargent dans des entrepôts ou des lacs de données - Concevoir et gérer des solutions de stockage, telles que les entrepôts de données (Amazon Redshift), entrepôts de données (AWS S3 avec Databricks) ou bases de données NoSQL - Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les analystes et les équipes commerciales pour comprendre les données besoins, recueillir les exigences - Garantir la fiabilité de la production (surveillance, alerte et intervention selon les besoins) - Expérimenter les technologies de données émergentes et les meilleures pratiques pour améliorer l'infrastructure de données et l'efficacité des flux de travail

Développeur Senior - Finance & Automatisation / Agentic IA Compétences MUST HAVE Expérience en environnement Finance ou Finance Corporate (critère éliminatoire) Connaissance des processus métier financiers Capacité à interagir avec les équipes métier Finance Process Automation (critère éliminatoire) Maîtrise d'outils d'automatisation (Power Automate, Zapier, n8n, ou outils custom) Conception et déploiement de workflows automatisés Agentic IA (must Have) Expérience dans le développement d'agents IA autonomes Connaissance des frameworks type LangChain, AutoGen, CrewAI, ou équivalents Capacité à concevoir des pipelines multi-agents Contexte & Environnement Client opérant dans un environnement bourse / marchés financiers Fort besoin de comprendre le contexte business pour produire des solutions pertinentes Profil capable de faire le lien entre les équipes IT et les équipes métier Finance Politique de télétravail : Hybride 2 jours sur site 2 en TT Stack technique : tous les LLM possible -

Mission Freelance : Lead Data Engineer / Expert Databricks & Spark (H/F) 📋 Contexte de la mission Au sein d'un grand pôle industriel et de sa direction des systèmes d'information, vous rejoignez l'équipe Transverse SI Chaînes Communicantes à Lyon. Cette équipe, actuellement en pleine phase de structuration, pilote et supervise des projets d'envergure commune. L'objectif majeur de votre intervention est d' accompagner la migration globale et l'industrialisation d'une nouvelle plateforme data cible autour des technologies les plus modernes du marché. Vous serez l'un des piliers techniques pour mener à bien la refonte complète de nos applications d'informatique décisionnelle (Business Intelligence) à forte valeur ajoutée. 🎯 Vos principales responsabilités1. Ingénierie Data & Développement (Activité principale) Pipelines de données : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes sous Databricks et Spark . Traitements complexes : Développer l'ensemble des flux de traitement de données en Python, PySpark et SQL . Modélisation : Contribuer activement à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible en exploitant Delta Lake et Unity Catalog . Orchestration : Assurer l'ordonnancement des traitements via Databricks Workflows et Lakeflow Jobs . 2. Industrialisation & Qualité Standards de production : Mettre en œuvre des pratiques d'industrialisation poussées (tests unitaires/d'intégration, pipelines CI/CD pour la Data). Performance & FinOps : Optimiser l'exécution des requêtes techniques, garantir la scalabilité du système tout en maîtrisant les coûts d'infrastructure cloud. MCO : Participer au suivi de la production (Run), analyser les incidents techniques et piloter l'amélioration continue de la plateforme (fiabilité et observabilité). 3. Cadrage & Accompagnement (Activité secondaire) Participer au cadrage fonctionnel des besoins en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes utilisatrices. Assurer l'interfaçage de la plateforme avec Power BI pour faciliter l'exposition et la consommation des données par le métier. Contribuer à l'intégration de flux d'alimentation temps réel vers le datalake (via Kafka ). Rédiger la documentation technique et animer les rituels agiles au sein de la feature team . 👤 Profil recherché Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks senior (Niveau 3) capable de démontrer une autonomie complète après une phase d'intégration de 4 jours sur nos spécificités métiers. Vous devez justifier d’une expertise confirmée de 4 ans minimum sur l’environnement Databricks , idéalement validée par une certification officielle de l'éditeur. Votre parcours témoigne obligatoirement d'une participation active à un projet d'envergure de migration ou de transformation d'architectures data , soutenu par de solides compétences en modélisation de données (Delta Lake, Unity Catalog). Sur le plan technique, vous possédez une maîtrise parfaite de l'écosystème Spark / PySpark, de Python et de SQL , ainsi qu'un savoir-faire éprouvé dans l'automatisation de l'infrastructure via Terraform pour les sujets Cloud et Databricks. Au-delà de vos compétences de développeur émérite, vous affichez un véritable leadership technique naturel (sans posture managériale requise) qui vous permet de guider, structurer, standardiser et documenter le travail d'une équipe. Force de proposition, orienté solutions robustes et pragmatiques, vous savez collaborer avec des profils variés, allant des Data Scientists et experts BI jusqu’au Product Owner et interlocuteurs métiers. 💻 Environnement de travail Vous évoluerez au cœur de Lyon au sein d’une structure moderne favorisant un équilibre de vie professionnelle grâce à un accord de télétravail fixé à 50% . La mission s’inscrit dans un cadre méthodologique strictement Agile , au sein d'une équipe transverse dynamique et en pleine construction, actuellement composée d'un chef de projet et appuyée par des experts du pôle (référents techniques, managers, coordinateurs). La stack technique mise à votre disposition est à la pointe de l'ingénierie des données : Databricks, Spark, PySpark, Delta Lake, Unity Catalog , le tout s'exécutant sur un environnement cloud public. L’industrialisation, l’observabilité et la qualité de service sont au centre des préoccupations de cette DSI, s'appuyant sur des chaînes CI/CD automatisées et de l'Infrastructure as Code. Vous aurez l'opportunité d'intervenir sur des flux de données complexes, incluant l'ingestion de sources variées, l'intégration de technologies événementielles comme Kafka , et la liaison étroite avec des outils de restitution de premier ordre tels que Power BI . Aucun horaire décalé (HHN) ni aucune astreinte ne sont prévus pour cette mission, vous assurant un cadre de production stable au quotidien. 🛠️ Stack technique récapitulative Incontournables (Niveau Expert) : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL. Architecture Data : Modélisation de données, Delta Lake, Unity Catalog. DevOps / Industrialisation : CI/CD, Tests automatisés, Terraform, Databricks Workflows. Écosystème apprécié : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI, Certifications Cloud.

Contexte : Au sein d’une direction en charge de la transformation digitale, des parcours clients et des paiements, le Product Owner est responsable de l’optimisation de la performance commerciale des canaux digitaux. Son rôle consiste à améliorer la visibilité, l’accessibilité et l’efficacité des parcours de souscription afin de maximiser la conversion et de soutenir les objectifs de croissance de l’entreprise. Missions : Identifier les opportunités de croissance sur les espaces clients connectés ainsi que sur les sites commerciaux grand public. Aligner la stratégie produit avec les objectifs business (acquisition, équipement, revenus, conversion). Concevoir, piloter et optimiser l’espace de souscription sur les canaux web et mobile. Définir, prioriser et animer le backlog produit en fonction de la valeur métier et des enjeux business. Rédiger les user stories, cadrer les besoins et assurer le suivi des développements. Coordonner les équipes UX, Data, IT, Marketing et Conformité afin de garantir la cohérence et la qualité des solutions mises en œuvre. Suivre les indicateurs de performance, analyser les résultats et piloter les actions d’optimisation continue. Accompagner le lancement et le déploiement de nouvelles offres et fonctionnalités sur les différents canaux digitaux.

Contexte Transformer des données sources complexes en données exploitables pour les métiers, dans le respect des standards et de la stratégie data de SNCF Gares & Connexions . Missions principales Comprendre les enjeux métier et les besoins data Modéliser les données Développer et optimiser les traitements en Python / SQL / PySpark Industrialiser, superviser et documenter les traitements Collaborer avec les équipes métier et techniques Être force de proposition Contribuer à l’évolution et à l’optimisation de la plateforme data Travailler dans un cadre agile

Contexte de la mission Dans le cadre de plusieurs projets à forts enjeux, nous recherchons un Business Analyst / Responsable fonctionnel IT pour intervenir sur des activités liées aux risques et aux données. La mission s'inscrit dans un environnement structuré avec des équipes pluridisciplinaires (métiers, IT, data), nécessitant une forte capacité de coordination et de compréhension des enjeux fonctionnels et techniques. Vos missions principales Participer au cadrage des évolutions fonctionnelles : animation d'ateliers, rédaction de livrables, suivi des actions Recueillir et formaliser les besoins utilisateurs (rédaction de user stories, organisation d'ateliers de priorisation) Réaliser des analyses de risques métiers et assurer l'alignement avec les exigences de conformité et de sécurité Maintenir la documentation fonctionnelle et métier à jour Accompagner les équipes métiers dans la conduite du changement Faciliter la communication entre les différentes parties prenantes (métiers, IT, data) Définir, suivre et exécuter les plans de tests tout au long du cycle de vie des projets Infos pratiques Présence sur site requise (minimum 3 jours/semaine à Vannes)

Contexte: Le programme porte l’enjeu stratégique de transformation de la relation client chez notre client. MISSIONS : Dans un environnement complexe, ce projet de mise en place du CRM SalesForce s’appuie sur les principes de l’agilité à l’échelle issus du Framework « SAFe ». Pour le Socle Client et Connaissance Client, il s’agit de construire et mettre à disposition des marques des fonctionnalités du CRM, qui s’appuie sur Salesforce. Les principaux enjeux 2026 sont la sécurisation du déploiement, la MEV du réseau et la mise en oeuvre du projet Net Message

Contexte de la mission: Dans le cadre du développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la Data, de l’Intelligence Artificielle, du Cloud, de la Cybersécurité et du DevOps , avec une approche alliant expertise technique, innovation et accompagnement des équipes. Votre rôle Dans le cadre de l’accélération des usages de l’ Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité , nous recherchons un(e) Consultant·e Data Scientist IA / GenAI . Vous rejoindrez une équipe cybersécurité transverse afin d’identifier, concevoir et mettre en œuvre des solutions IA permettant d’automatiser des processus, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et d’accompagner les enjeux de gouvernance et de sécurité. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets : de l’identification des cas d’usage jusqu’à la mise en production et au transfert de compétences. Vos missions principales IA & Data Science Identifier et prioriser les cas d’usage IA à forte valeur ajoutée pour les équipes cybersécurité. Concevoir des solutions basées sur l’IA, le Machine Learning et la GenAI. Réaliser des études d’opportunité et de faisabilité sur les solutions du marché. Développer des prototypes, POC et solutions industrialisables. Concevoir des pipelines de données et de Machine Learning sécurisés. IA appliquée à la Cybersécurité Contribuer à l’automatisation des processus de cybersécurité. Développer des solutions autour de sujets tels que : DLP (Data Loss Prevention) SOC & détection Évaluation des tiers Gouvernance et conformité Analyse documentaire et réglementaire Architecture & Industrialisation Définir les architectures techniques des solutions IA. Participer à l’intégration de modèles LLM et GenAI. Mettre en œuvre des architectures sécurisées et gouvernées. Assurer la qualité, la maintenabilité et l’évolutivité des solutions. Accompagnement & Conduite du changement Collaborer étroitement avec les équipes cybersécurité et IT. Accompagner les utilisateurs dans l’adoption des nouveaux outils. Documenter les solutions développées. Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes. Environnement technique IA & Data Science Python Machine Learning Deep Learning Data Science IA Générative LLM GenAI RAG Embeddings Vector Databases Modèles Open Source API Providers Développement FastAPI Django Angular PostgreSQL Sécurité & Gouvernance RBAC Gouvernance IA Audit Architectures multi-tenant sécurisées Outils Keycloak Claude Code Codex

Nous concevons et opérons notre plateforme globale à travers deux couches stratégiques : - Le Socle d'Infrastructure Standardisé (Infrastructure Plane) : Nous masquons la complexité technique du cloud en fournissant des services managés clés en main dédiés à l'ingestion, au calcul et à la distribution des flux de données (GCP, Kafka, BigQuery). - Le Plan d'Expérience des Produits de Données (Data Product Plane) : Nous mettons à disposition des équipes métiers l'outillage logiciel nécessaire pour concevoir, valider et gouverner leurs propres actifs de données en toute autonomie. La Feuille de Route : Simplification et Révolution Technologique Nous faisons évoluer notre architecture historique (microservices Python/FastAPI sur GCP) vers un écosystème ouvert, moderne et standardisé (notamment articulé autour de dbt et Argo Workflows). Vos chantiers prioritaires s'articuleront autour de deux axes majeurs : - Garantir une visibilité universelle (Observabilité) : Intégrer des standards ouverts (comme OpenLineage) au cœur de notre plateforme. L'objectif est de cartographier la traçabilité de bout en bout, de monitorer la fiabilité des données et d'automatiser la remédiation en cas d'anomalie, quels que soient les outils utilisés par les métiers. - Tracer le golden path des développeurs (DevEx) : Concevoir des bibliothèques, des utilitaires d'automatisation et des briques logicielles autonomes dotées de capacités agentiques. Ce dispositif permettra de supprimer les frictions du cycle de mise en production et de systématiser la création des Data Products.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 à 3 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie de participer à la construction d'une plateforme Data stratégique à grande échelle ? 🚀 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons actuellement un.e Architecte Data pour intervenir chez l'un de nos clients. 💻💼 Contexte : Vous rejoindrez un programme majeur de transformation Data visant à moderniser et industrialiser une plateforme décisionnelle de nouvelle génération. Vous participerez à la migration, la structuration et l'industrialisation d'un environnement Data reposant sur Databricks, Spark et Power BI Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 - Concevoir, développer et maintenir des pipelines Data sous Databricks et Spark - Développer les traitements en Python, PySpark et SQL - Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible - Industrialiser les pipelines Data (CI/CD, tests, déploiements) - Mettre en place des traitements robustes, maintenables et performants - Orchestrer les flux de données via Databricks Workflows - Garantir la qualité, la fiabilité et l'observabilité des traitements - Participer au suivi de production et à la résolution des incidents - Contribuer aux choix d'architecture et aux standards de développement - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering - Participer à l'amélioration continue de la plateforme et des processus de développement - Collaborer avec les équipes Data, BI, Product Owner et métiers