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

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Data Engineer Expert Elastic Stack au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l'essor de nos infrastructures et l'évolution des technologies associées, ou encore l'automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de Logs, devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l'organisation de la société et de ses Clients (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Au sein de la société, dans un contexte multi domaines/Clients (banque de détail, assurances, banque de marchés, asset management, etc.), vous êtes rattaché à l'équipe « Data4Ops », au sein du Domaine d'Expertise « Automatisation et Observabilité » Cette équipe a la charge de structurer les données dites « opérationnelles » à savoir les données utiles à l'ensemble des métiers et équipes opérationnelles, en adéquation avec la stratégie Data de l'entreprise (basée sur les principes/concepts Data Mesh) et en relation avec le PM (Product Manager) Observabilité Vos missions ? - Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la chaine de collecte à la mise à disposition des Logs - Accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data - Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d'automatiser les pipelines d'ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, ...) - Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données Pour réaliser la mission, vous serez à même de : - Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles - Gérer les données de l'entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) -Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d'exploitation, en veillant au respect des normes existantes - Mettre en oeuvre en mode DevOps (CI/CD) - Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes - Être en relation avec les équipes opérationnelles de l'entreprise pour prise en compte des flux de données - Développer les cas d'usage de Dashboard / ML / IA dans la solution, remontés par les utilisateurs Stack Elastic OpenSource

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

Dans le cadre du renforcement du pôle de pilotage des projets DATA & IA, la mission consiste à coordonner et piloter des projets et expérimentations IA , tout en assurant un rôle de PMO pour le portefeuille de delivery IA . À ce titre, les responsabilités incluent : Pilotage de projets Pilotage de la prestation réalisée par un partenaire externe (éditeur) Coordination des activités internes : validation des livrables, préparation des environnements de tests, constitution des jeux de données Planification et suivi des différentes phases projet : étude, développement, intégration, tests et déploiement Organisation et coordination des travaux opérationnels avec les équipes SI et les Métiers Mise en place de la gouvernance projet et du reporting opérationnel Suivi, consolidation et communication sur l’avancement des projets Rôle PMO – Pilotage de portefeuille Animation des revues de portefeuille de delivery IA Organisation des ateliers d’arbitrage et d’analyse Mise en œuvre et maintien d’un reporting complet et régulièrement mis à jour

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

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

Les livrables sont Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Nous sommes à la recherche d’un Développeur Big Data Java/Scala – Projet Migration DataHub V2 Objectif de la mission : Assurer un service de développement Big Data dans un environnement distribué à forte volumétrie. Accompagnement sur les phases de conception, développement, industrialisation et maintien des traitements. Stack et compétences techniques requises : Apache Spark (maîtrise attendue) Scala (langage principal sur la squad) SQL (avancé) Java (notions de base à confirmées) Kafka (bonnes bases sur les événements, topics) Apache Airflow (idéalement une première expérience) Écosystème Hadoop : HDFS, Hive, Yarn (bonnes bases requises) Cloud (une première expérience Cloud valorisée, idéalement GCP ou AWS) CI/CD : Jenkins, Gitflow, notions de DevOps Méthodologie Agile : backlog, rituels, communication proactive Responsabilités principales : Étude et conception technique des batchs Développement Spark/Scala pour traitement de données volumineuses Récupération, transformation, enrichissement, restitution Création de batchs de publication Kafka Participation à la maintenance de la chaîne CI/CD Collaboration étroite avec les Business Analysts pour garantir qualité et lisibilité des libellés Gestion autonome de certains sujets (reporting, suivi, coordination) Profil recherché : Confirmé (3 à 6 ans d’expérience sur des environnements similaires) Proactif, rigoureux, à l’aise dans les contextes techniques exigeants Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Démarrage : ASAP Durée : mission longue (visibilité +12 mois)

Consultant Data - Gestion de Projets Un gestionnaire d'actifs recherche un consultant disposant d'une solide expertise dans la gestion de projets Data (au sein d'un gestionnaire d'actifs), ainsi que d'une bonne connaissance des données référentielles (instruments financiers et benchmarks). Le profil sélectionné jouera un rôle clé dans la transition des données et des processus vers la plateforme Data du groupe — une solution de gestion intégrée. Ses responsabilités incluront notamment : Soutenir la migration et l'intégration des données référentielles du Security Master et des benchmarks dans la plateforme. Collaborer avec les équipes internes afin de définir et valider les besoins en données, les mappings et les standards de gouvernance. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Participer aux activités de tests, de rapprochement et de validation des processus.

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

Intégré à une équipe pluridisciplinaire, vos missions seront les suivantes : - Contribuer à la mise en place de solutions DATA et BI chez les clients (du cadrage au déploiement) - Rédaction de cahier des charges et études de faisabilité - Suivi d'avancement du projet, du budget et du planning, - Rédaction ou validation de documents d'analyse fonctionnelle - Formation utilisateurs - Être garant de la qualité des livrables

Contexte: Dans un contexte de structuration et de montée en maturité des usages Data au sein d’une Direction Financière, la mission vise à renforcer les capacités analytiques autour de la prévision du chiffre d’affaires. L’objectif est de concevoir et d’industrialiser un produit Data stratégique permettant une projection automatisée et multidimensionnelle du chiffre d’affaires (produits, zones géographiques, canaux de vente, infrastructures). Le consultant interviendra au cœur d’une organisation Finance & Data, en tant que référent Data Finance, à l’interface entre les équipes Finance, Data et Produit. Missions: Concevoir, maintenir et faire évoluer un produit Data de projection du chiffre d’affaires Développer et industrialiser des modèles de prévision intégrant des mécanismes basés sur les volumes Permettre des ajustements manuels des projections par les équipes métiers Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et l’exploitabilité des données Développer et maintenir des pipelines de données sous Dataiku Implémenter des traitements SQL avancés et des flux de transformation complexes Exploiter Spark / PySpark pour gérer des volumétries importantes Automatiser, monitorer et documenter les chaînes de traitement Mettre en œuvre des contrôles de qualité et contribuer à la gouvernance des données financières Rendre les modèles explicables et actionnables pour les équipes Finance Mettre à disposition les données projetées dans le datalake Collaborer étroitement avec les équipes Finance, Data et Produit Participer aux rituels agiles et au suivi des livrables via des outils de gestion de projet

Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Business Analyst. Spécialités technologiques : BI, API, Reporting. Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier). Compétences techniques : SQL, Power BI. Public: Nantes (uniquement) Description de la prestation : Objectifs et environnement : Offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers afin d'accompagner le Self BI. Passage de SAS à Power BI, avec une évolution possible vers Snowflake. Modernisation des outils. Missions principales : Analyse métier et besoins : Recueillir, formaliser et traduire en spécifications fonctionnelles, garantir la cohérence des données. Consolidation et qualité des données : Superviser la consolidation multi-sources (Nantes, Inde) et améliorer la qualité et les standards. Conception et restitution : Définir des vues métiers (extractions, dashboards) et mettre en place des solutions de reporting (Power BI, outils analytiques). Accompagnement de la transformation : Promouvoir le Self BI, participer à la transition vers un modèle Data Next, sensibiliser à la gouvernance des données.

Vous souhaitez rejoindre une ETI française dynamique , tournée vers l’innovation et engagée dans un plan de développement ambitieux ? Vous recherchez un environnement où les valeurs humaines, la cohésion d’équipe, l’expertise technique et la qualité de service sont au cœur du fonctionnement ? Ce poste est fait pour vous. Dans le cadre de son développement, notre client recherche un Chef de Projet BI / Data Middleware (H/F) pour renforcer sa Direction Digitale et Systèmes d’Information. Vous jouerez un rôle clé dans la collecte, la transformation et la valorisation des données , ainsi que dans la mise en œuvre des flux d’échanges entre les différents systèmes. Le poste comporte environ 60 % de BUILD et 40 % de RUN . Vos missions : Conception et gestion des infrastructures data Recueillir les besoins métiers en matière de collecte, traitement et exploitation des données. Concevoir des architectures de données robustes (DWH, Data Lake…). Développer et maintenir des pipelines de données performants et sécurisés. Assurer la qualité, la sécurité et la conformité des données (gouvernance, RGPD). Optimiser les systèmes de traitement de données et industrialiser les processus. Support aux projets Data et intégration Collaborer étroitement avec les key users BI sur les projets décisionnels. Mettre en place et suivre les flux EDI (INVOIC, ORDERS…). Assurer la maintenance, les tests automatisés et l’exploitabilité des solutions. Contribuer à la rédaction des bonnes pratiques d’architecture et de sécurité. Veille, amélioration continue et qualité Réaliser une veille sur les technologies Big Data, frameworks et langages associés. Proposer des améliorations continues, tant sur les outils que sur les performances. Garantir la traçabilité et la haute qualité des données mises à disposition. Support utilisateurs et supervision quotidienne des flux (40 % du temps) Traiter les tickets utilisateurs (incidents, assistance). Assurer la supervision quotidienne des flux : analyse d’erreurs, corrections, rejouements, optimisations.