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Contexte Le client, acteur du secteur bancaire, recherche un Business Analyst Data / Pilote de Recette pour intervenir au sein de la squad ZOUM. La mission recouvre deux volets complémentaires : la structuration des spécifications fonctionnelles et de la stratégie de tests d'une part, et la coordination des recettes des montées de version applicatives à l'échelle du groupe d'autre part. L'enjeu principal est d'assurer la bonne adéquation entre les applications développées et les exigences métier, tout en garantissant la fiabilité des campagnes de recette impliquant plusieurs établissements et remettants. Rôle et responsabilités principales Mettre à jour et rédiger les spécifications fonctionnelles dans le cadre de la mission Business Analyst Data Définir la stratégie de tests et formaliser les cahiers de tests fonctionnels Piloter la réalisation des tests fonctionnels Analyser l'expression des besoins fonctionnels ou techniques et s'assurer de l'adéquation des applications avec les exigences client Coordonner les recettes des différentes montées de version de plusieurs applications, en lien avec l'ensemble des établissements du groupe Collecter, formaliser et prioriser les exigences métier et les cas d'utilisation Contribuer à la définition des scénarios de test métier et animer la recette MOA Contribuer au pilotage et à l'animation des activités de maîtrise d'ouvrage du projet Livrables attendus Spécifications fonctionnelles mises à jour Cahiers de tests fonctionnels Stratégie de tests formalisée Scénarios de test métier Coordination et suivi des campagnes de recette (montées de version multi-applications) Exigences métier et cas d'utilisation consolidés

Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand groupe bancaire, le client recherche un Business Analyst pour contribuer à la mise en place d'un comptoir de données Finance & Risques sur AWS. Le consultant interviendra dans un environnement SAFe afin de spécifier les besoins métiers, garantir la qualité des données et accompagner les phases de recette. Missions : · Recueillir et formaliser les besoins métiers Finance & Risques. · Spécifier les données nécessaires aux usages bancaires. · Définir et piloter les règles de Data Quality. · Réaliser les recettes et contrôler la qualité des données. · Collaborer avec les équipes Data, Finance, Risques et IT. · Participer aux travaux autour de la plateforme Data & IA sur AWS. · Contribuer à l'amélioration continue des référentiels de données. Compétences requises : · Business Analysis. · Reporting réglementaire bancaire (Anacrédit, COREP, RUBA). · Finance bancaire et Risques (risque de crédit, ALM, performance...). · Data Quality. · SQL. · Analyse de données. · Cloud AWS. · Méthodologie SAFe.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data à fort volume, au sein d'un environnement international et orienté produit. Vous rejoindrez une équipe technique en charge de construire, industrialiser et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exposer la donnée à destination des équipes Data et métiers. L'environnement repose sur une Modern Data Stack, avec une architecture de type Lakehouse, et de forts enjeux autour de la scalabilité, de l'automatisation et de la qualité des données. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et mettre à disposition des données provenant de différentes sources. Développer des traitements en Python / PySpark / SQL. Orchestrer les pipelines de données et les workflows avec Airflow. Participer à la modélisation et à la structuration des données. Développer et maintenir les transformations avec dbt. Mettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la fiabilité des données. Optimiser les performances et les coûts des traitements. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Contribuer aux sujets de Data Governance, Data Lineage et Data Contracts. Appliquer les bonnes pratiques de Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, tests et documentation. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts et Data Scientists. Environnement techniqueCloud : AWS / GCP Data Platform : Databricks, S3 Processing : Spark / PySpark Langages : Python, SQL, idéalement Scala Orchestration : Airflow Transformation : dbt Data Quality : Great Expectations Versioning / Delivery : Git, GitHub, CI/CD Data : Lakehouse, Data Lineage, Data Governance, Data Contracts Méthodologies : Agile / Scrum / Kanban

Nous recherchons un Business Analyst Fonctionnel Senior pour une mission longue au sein d'un grand groupe du secteur bancaire. Localisation : Charenton-le-Pont (Île-de-France) Durée : 12 mois Expérience requise : 6 à 9 ans Contexte de la mission : Vous intégrerez une équipe RSE au sein d'une DSI et travaillerez en proximité avec les équipes métier, les Data Analysts et les équipes techniques. Principales missions : Recueillir, analyser et formaliser les besoins métier Rédiger les spécifications fonctionnelles et les user stories Définir les règles de gestion et les indicateurs de suivi Participer aux ateliers de conception Coordonner les échanges entre les métiers, la data et les équipes techniques Définir la stratégie de tests et rédiger les cahiers de recette Réaliser et piloter les tests fonctionnels Suivre les mises en production Accompagner les utilisateurs dans le déploiement des solutions Préparer les supports de formation et de communication Piloter de manière autonome des projets de petite taille Compétences recherchées : Expérience confirmée en Business Analysis fonctionnelle Très bonne maîtrise d'Excel Bonne maîtrise de SQL Expérience des projets SaaS Connaissances de base des enjeux RSE Capacité à gérer un projet de manière autonome Excellentes qualités relationnelles et rédactionnelles Capacité à travailler avec des interlocuteurs métier et techniques

Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 12/03/2027 Description de la Mission Au sein de l'Analytics Factory (pôle Data & Analytics), la mission vise à concevoir et développer des services analytiques fiables pour soutenir la transformation et la prise de décision stratégique. Vous interviendrez en qualité d'Expert(e) Data / Data Translator, véritable interface entre les équipes métier Approvisionnement et la tribu technique (Data Science, Data Engineering, Data Viz). L'objectif est de valoriser la donnée pour répondre à des problématiques clés telles que la prévision des ventes et l'optimisation de la qualité d'approvisionnement. Périmètre d'intervention & Missions : Volet Data Analyst (Analyses ad-hoc & Insights) : Prendre en charge le cadrage, l'extraction, l'analyse autonome et la restitution des études décisionnelles. Accompagner les équipes métier dans la lecture des résultats et la compréhension des biais d'analyse. Volet Product Owner Data (Gestion de produit & Delivery) : Piloter la feuille de route (roadmap) et garantir la livraison des produits analytiques. Rédiger les spécifications des besoins métier (User Stories), gérer la priorisation et animer les cérémonies Agiles. Mesurer la valeur générée (KPIs d'impact) et favoriser l'adoption utilisateur.

Data Translator / Product Owner Data Expérimenté (H/F) Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 28/09/2026 Date de fin : 30/04/2027 Description de la Mission Au sein de l'Analytics Factory (pôle Data & Analytics), l'objectif est de concevoir et de développer des services analytiques fiables pour soutenir la transformation et la prise de décision dans l'ensemble des domaines stratégiques. Vous interviendrez à la jonction entre la Direction E-commerce et les équipes techniques (Data Science, Data Engineering). L'intervention vise à optimiser le réapprovisionnement des entrepôts sur deux volets clés : la prévision de la demande et l'adéquation charge/capacité des entrepôts. Périmètre des prestations : Volet Product Owner Data (Cadrage & Pilotage Agile) : Assurer le cadrage stratégique et fonctionnel du projet de réapprovisionnement. Piloter la livraison (delivery) et animer la squad au quotidien. Recueillir, arbitrer et prioriser les besoins métier E-commerce. Rédiger les User Stories, animer les rituels agiles et accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs. Volet Data Analyst (Exploration & Performance) : Explorer, préparer et analyser les données pour alimenter les étapes de cadrage et de modélisation algorithmique. Définir et suivre les indicateurs de qualité des modèles ainsi que la valeur métier générée.

Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, … QUALIFICATION ET GESTION DES DONNÉES : • Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité • Intègre les éléments • Structure la donnée (sémantique, etc.) • Cartographie les éléments à disposition • Nettoie la donnée (élimination des doublons, …) • Valide la donnée • Éventuellement, il crée le référentiel de données Résultat attendu Le prestataire devra développer un outil dans databricks qui permet de filtrer les clients selon des critères définis par le client. Il devra livrer une interface permettant d'activer ou désactiver les filtres et produire des rapports sur les clients sélectionnés ce jour. Il devra développer un ETL en utilisant les services AWS les plus adaptés: notamment AWS Step Functions pour l'orchestration / moteur de workflow AWS lambda pour des traitements légers AWS Aurora ou RDS comme BDD relationnelle transactionnelle Eventuellement Databricks si besoin d'offload pour des charges de traitements / transformations lourdes Les données entrantes seront récupérés via des API ou des fichiers plats Les données sélectionnées et transformées seront envoyées dans une 20aine d'API

Contexte de la missionVous interviendrez en tant que Business Analyst Data sur des sujets liés à la connaissance client, la segmentation, les parcours marketing et les usages data. Vous serez l'interface entre les équipes métiers Marketing, les équipes Data et les équipes de développement. Vos principales responsabilités :Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers auprès des équipes Marketing. Animer des ateliers et produire des comptes rendus synthétiques mettant en avant les décisions et points clés. Transformer les besoins en récits utilisateurs structurés selon l'approche INVEST. Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées. Participer à la modélisation fonctionnelle des données. Réaliser des analyses et explorations de données. Préparer et exécuter les campagnes de tests fonctionnels. Assurer le suivi des anomalies, incidents et demandes d'assistance. Participer à l'accompagnement au changement et à la rédaction de la documentation projet. Produire les livrables attendus dans le cadre du cycle de vie produit. Qualités attendues :Excellente capacité d'analyse et de synthèse. Très bon relationnel avec les métiers et les utilisateurs finaux. Capacité à challenger les besoins et être force de proposition. Autonomie, rigueur et curiosité. Capacité à travailler dans un environnement Agile.

Pour l'un de nos clients du secteur de l'Asset Management, nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Scientist ESG disposant d'une solide expérience dans le traitement et l'analyse des données ESG. Le consultant interviendra sur la collecte, l'intégration, le contrôle qualité et l'exploitation des données extra-financières afin de produire des indicateurs et analyses destinés aux équipes métiers. Il/elle participera au développement et à l'optimisation des traitements de données, à l'automatisation des processus, à la mise en place de contrôles de cohérence et à la documentation des modèles et procédures. Une excellente maîtrise de Snowflake, Matlab et Python est indispensable pour mener à bien cette mission. Une bonne connaissance des enjeux ESG, des données financières et des environnements Asset Management constitue un prérequis pour évoluer efficacement dans ce contexte.

Contexte : Dans le cadre de la transformation Data et de la modernisation de l'offre BI, l'équipe BI & Analytics déploie Looker sur un Data Hub GCP organisé en Data Mesh. L'objectif est d'accompagner les équipes internes et métiers dans leur montée en compétence sur Looker et de structurer les bonnes pratiques autour de la plateforme. Missions principales : Intégrer et implémenter Looker / LookML dans l'environnement GCP/S3NS. Assurer l'interopérabilité avec le Data Hub / Data Platform S3NS. Industrialiser Looker et LookML : DataOps, CI/CD, versionning, provisioning, templatisation et automatisation. Structurer les couches sémantiques Data Mesh et les dashboards. Mettre en place la supervision : incidents, performances, sécurité et FinOps. Définir les règles de sécurité et gouvernance. Définir les bonnes pratiques Looker : templates, conventions de nommage, organisation des projets, modélisation, gestion des droits et cycle de vie des dashboards. Optimiser les performances : BigQuery, cache Looker, vues matérialisées. Produire les guides internes. Animer du pair programming et des code reviews. Former et rendre autonomes les Data Analysts et autres équipes internes. Compétences impératives 7 ans minimum d'expérience en Business Intelligence / Data Visualisation. Looker / LookML : expertise avancée avec minimum 3 ans d'expérience. BigQuery : maîtrise requise. Google Cloud Platform (GCP) : maîtrise requise. Bonne maîtrise des architectures Data et environnements Cloud Data. Modélisation BI, industrialisation, gouvernance et sécurité. Git / CI-CD / Confluence et pratiques de gestion de code. Capacité à travailler dans un environnement multi-équipes avec différents niveaux de maturité Data. Excellentes qualités pédagogiques et relationnelles.

ContexteDans le cadre de la modernisation de ses plateformes data, notre client souhaite renforcer son équipe avec un Business Data Analyst expérimenté, disposant d'une forte expertise en Data Management et en qualité de données appliquée aux environnements bancaires.La mission s'inscrit dans un contexte de transformation autour de la maîtrise de la donnée transactionnelle, avec un enjeu fort sur la fiabilisation, la traçabilité et l'exploitation des données métier.Objectifs de la missionLe consultant interviendra sur des problématiques liées à :la maîtrise de la donnée dans des environnements transactionnels ; l'amélioration de la qualité et de la cohérence des données ; la compréhension des flux de données bout-en-bout ; le pilotage fonctionnel des données dans des environnements Data Platform / DataLake. Missions principalesBusiness Analysis DataRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la donnée Animer des ateliers avec les équipes métier, IT et data Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées Formaliser les règles de gestion et d'usage des données Data Management / Data QualityDéfinir et mettre en œuvre les règles de qualité de données (complétude, cohérence, unicité, traçabilité) Participer à la gestion du data lineage (origine → transformation → consommation) Mettre en place des contrôles de cohérence et de fiabilité Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Contribuer au mapping des données entre les systèmes sources et les systèmes cibles Analyse et investigation dataUtiliser SQL de manière avancée pour :investiguer les anomalies réaliser des contrôles effectuer des analyses d'écarts Travailler sur la réconciliation de données Comprendre et analyser les chaînes de traitement de données Tests / RUN / support opérationnelDéfinir et exécuter les plans de tests (SIT / UAT) Suivre les anomalies et coordonner leur résolution Participer au RUN / BAU Assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs Compétences attenduesFonctionnellesExpérience confirmée en Business Data Analysis Très bonne maîtrise des concepts de Data Management Expérience sur :Data Quality Data Mapping Data lineage Réconciliation de données Capacité à comprendre et modéliser des flux de données complexes TechniquesSQL avancé impératif (analyses, contrôles, investigations) Bonne connaissance des environnements :Datawarehouse / Datamart ETL / pipelines data Data Platform / Big Data (Databricks, Hadoop, etc.) Maîtrise des outils de suivi :Jira / Confluence / outils de ticketing EnvironnementDonnées transactionnelles bancaires Flux inter-applicatifs Environnements data modernes (DataLake / Data Platform) Collaboration avec équipes métier, IT, data et production Profil recherchéExpérience significative en tant que Business Analyst Data en banque Très bonne maîtrise des paiements / flux transactionnels Bonne compréhension des délais de traitement (latence, T+X, SLA) Solide expérience en qualité de données, mapping, tests, RUN Très bon niveau en SQL Bonne maîtrise de la modélisation de données Capacité à évoluer dans un environnement Agile / DataLake / Data Platform Français courant et anglais professionnel

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.

1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.

Missions principales1. Architecture et intégration Looker Définir le cadre d'intégration de Looker / LookML Implémenter les solutions Looker et LookML dans l'environnement GCP / S3NS ; Définir et mettre en œuvre l'interopérabilité entre Looker et l'architecture du Data Hub / Data Platform ; Accompagner la mise en œuvre des couches sémantiques dans une logique Data Mesh ; Identifier les contraintes, limites et points d'attention liés à l'utilisation de Looker dans l'écosystème existant ; Être force de proposition sur les choix d'architecture et les évolutions de la plateforme. 2. Industrialisation et DataOps Définir et mettre en œuvre les pratiques permettant d'industrialiser l'utilisation de Looker et LookML : Gestion des environnements et des espaces « bac à sable » ; Provisionnement et automatisation ; Versioning et gestion du cycle de vie ; Mise en place des pratiques CI/CD ; Templatisation et création de composants réutilisables ; Automatisation des processus ; Industrialisation des couches sémantiques et des dashboards ; Mise en place de pratiques DataOps / DevOps adaptées aux usages BI. 3. Gouvernance, sécurité et supervision Définir et mettre en place le cadre de gouvernance et de supervision autour de Looker : Définition des règles de sécurité et de gouvernance ; Gestion des habilitations, droits et accès ; Surveillance des incidents et de la disponibilité ; Suivi des performances ; Mise en place des bonnes pratiques de sécurité ; Suivi des coûts et optimisation FinOps ; Identification et traitement des écarts aux standards définis ; Mise en place des indicateurs et mécanismes de supervision pertinents. 4. Définition des standards et bonnes pratiques Looker Définir, documenter et faire appliquer un cadre commun d'utilisation de Looker, notamment sur : Les conventions de nommage ; La structuration des projets et des rapports ; La modélisation de la couche sémantique avec LookML ; La conception et la structuration des dashboards ; La création de templates réutilisables ; Le versioning et la gestion du cycle de vie des dashboards ; La gestion des droits et habilitations ; Les stratégies d'optimisation ; La gestion du caching BigQuery et Looker ; L'utilisation des vues matérialisées ; Les pratiques de développement, revue et mise en production. Le/la consultant(e) devra également être force de proposition, tout en restant à l'écoute des besoins et contraintes des utilisateurs. 5. Accompagnement et montée en compétences Une dimension importante de la mission sera consacrée au transfert de compétences auprès des équipes internes. À ce titre, le/la consultant(e) devra : Concevoir des guides et référentiels internes à destination des contributeurs Looker ; Mettre en place et animer des sessions de pair programming ; Mettre en place et animer des sessions de code review ; Accompagner les Data Analysts dans la conception de leurs modèles et dashboards ; Former et accompagner les différents profils amenés à utiliser Looker : Data Analysts, experts data, Ops, Business Analysts, équipes métiers, etc. ; Adapter son accompagnement à des niveaux de maturité Data hétérogènes ; Favoriser progressivement l'autonomie des équipes internes ; Construire une démarche d'onboarding et d'accompagnement réplicable par l'équipe BI & Analytics.