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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

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.

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

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

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

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

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Business Expert / AMOA Busines / Analystes Fonctionnel - PowerBI, MDM, Anglais professionnel obligatoire. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en tant que Business Analyst, Analyste Fonctionnel, AMOA Business, Business Expert ou Data Analyst. Profil orienté Business / Fonctionnel, avec une forte compréhension des référentiels et des flux de données. Client : domaine automobile Localisation : Paris, avec déplacement sur Poissy Anglais OBLIGATOIRE Durée : minimum 6 mois Responsabilités principales Analyse des référentiels et des données Réaliser un état des lieux des différents référentiels et des accès des partenaires B2B. Extraire et analyser les données provenant des différents référentiels sources. Vérifier la qualité et la cohérence des informations. Identifier les doublons, incohérences et données manquantes. Recommander et mettre en œuvre les corrections nécessaires. Construire et maintenir les fichiers de consolidation et de reporting. Analyse fonctionnelle et optimisation des processus Analyser les processus liés aux flux de données entre les différents systèmes. Identifier les points d'amélioration et proposer des optimisations. Analyser les besoins métier et leur impact sur les référentiels et les flux. Participer à la définition et à la documentation des règles métier. Master Data Management Vérifier et corriger les attributs clients. Définir les règles de regroupement des clients. Garantir la cohérence des identifiants entre les différents systèmes. S'assurer que les évolutions métier sont correctement prises en compte. Création et maintenance des structures Identifier les entités manquantes dans les systèmes. Gérer les demandes de création et de mise à jour. Suivre les demandes jusqu'à leur déploiement en production. Valider la cohérence des données nouvellement créées. Reporting et Data Quality Construire et maintenir les reportings de suivi. Produire des reportings Data Quality à partir des données disponibles. Utiliser SQL Services / Power BI pour le reporting. Travailler avec des bases de données Oracle. Aujourd'hui, l'activité repose principalement sur Excel ; aucun outil métier spécifique n'est requis. Coordination transverse Travailler avec les équipes Business et IT. Participer aux ateliers fonctionnels. Documenter les besoins, processus et règles métier. Suivre les anomalies et les demandes d'évolution.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Missions principales • Prendre en charge la responsabilité des produits data de pilotage et de suivi des services GenIA déployés • Être l'interlocuteur des métiers pour recueillir et formaliser leurs besoins : catalogue d'indicateurs, reportings attendus, définition des KPI • Concevoir, industrialiser et fiabiliser les indicateurs de pilotage (usage, performance, qualité, ROI des services GenIA…) • Structurer, modéliser et documenter les données nécessaires au pilotage (sources, flux, data flow) • Construire et maintenir les dashboards de suivi (Streamlit) • Mettre en œuvre et fiabiliser les pipelines de données associés (collecte, transformation, contrôle qualité) • Contribuer à la montée en maturité data de l'équipe : bonnes pratiques, documentation, capitalisation des connaissances Passage de connaissance En début de mission, un passage de connaissance sera organisé avec le sachant actuel afin d'assurer la continuité et la bonne appropriation du périmètre existant. Ce passage de connaissance portera notamment sur les services suivants : • Genflux • Genprest • Genindemn • Dispositif de contrôle • (liste non exhaustive, à compléter selon le périmètre des services GenIA déployés au moment du démarrage de la mission) Livrables attendus • Catalogue d'indicateurs de pilotage des services GenIA, validé avec les métiers • Dashboards de suivi opérationnels • Pipelines de données documentés et industrialisés • Documentation de la donnée (sources, modèle, flux) Profil recherché Formation Bac+5 en informatique, data science, data engineering ou équivalent, avec une expérience confirmée sur un poste de Data Analyst / Data Engineer (5 ans minimum), idéalement acquise dans un environnement assurantiel, bancaire ou réglementé. Compétences techniques • Excellente maîtrise de SQL et Python • Expérience en modélisation de données et architectures data (modèle en étoile, flocon, data vault…) • Connaissance des environnements data modernes : Snowflake, Azure Storage, SQL Server • Pratique de DBT, Airflow / Dagster, Git, Gitlab, Linux, Docker • Connaissance d'un outil de dataviz, idéalement Qlik Sense ou Streamlit • Une première expérience sur des cas d'usage IA générative serait un plus Qualités personnelles • Forte aisance relationnelle : capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers non techniques et à vulgariser les enjeux data • Autonomie, rigueur et sens de l'organisation • Appétence pour les environnements structurés en transformation Modalités de la mission Durée de la mission : 3 mois, reconductible Télétravail: 2 jours maximum par semaine Passage de connaissance : Prévu en début de mission avec le sachant actuel (Genflux, Genprest, Genindemn, dispositif de contrôle…) Date de démarrage souhaitée : ASAP Lieu de mission :Lyon Compétences / Qualités indispensables : python, sql Compétences / Qualités qui seraient un + : IA Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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