Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Pour un client, nous recherchons un·e Data Engineer Informatica expérimenté·e . Tu interviens sur un environnement data structurant avec un objectif clair : challenger les modèles de données et les flux existants, les optimiser et les rendre plus robustes . Le contexte technique évolue vers Informatica Cloud : tu seras donc amené·e, au fil des sujets, à manipuler de plus en plus IICS en complément de PowerCenter. Tes missions Analyser et challenger les modèles de données Revoir les flux ETL Informatica pour : améliorer les performances simplifier les traitements renforcer la qualité des données Concevoir des solutions pérennes et industrialisées Intervenir sur des problématiques complexes de production Travailler avec les équipes métier, architecture et data Être force de proposition sur les choix techniques ➡ Dans le cadre de la mission, tu toucheras progressivement à : Informatica Cloud (IICS) nouveaux patterns d’intégration architectures data plus modernes

Architecte Fonctionnel – Île-de-France Localisation : Île-de-France Démarrage : Asap Type : Mission en prestation renouvelable Contexte : Dans le cadre d’un environnement SI Data au cœur d’un écosystème Big Data , nous recherchons un Architecte Fonctionnel / AMOA Data pour intervenir sur des projets allant de la phase de cadrage jusqu’au déploiement en production . Le poste s’inscrit dans un contexte de transformation et de structuration du système d’information décisionnel et opérationnel , avec des enjeux de conception fonctionnelle , urbanisation , modélisation de données , coordination projet et accompagnement métier . Le candidat évoluera au sein d’une équipe dynamique, en interaction étroite avec les urbanistes fonctionnels , chefs de projets , MOA , métiers , ingénieurs Data , éditeurs et experts solutions . Missions : En étroite collaboration avec les urbanistes fonctionnels , les chefs de projets , la MOA et les métiers , vous serez en charge des missions suivantes : Cadrage des besoins Accompagner la MOA et le métier durant les phases de cadrage des besoins Identifier et instruire les demandes d’évolutions et/ou les nouveaux projets S’assurer de la faisabilité de la solution proposée en coordination avec les chefs de projets, les éditeurs, les ingénieurs Data et les experts solutions Conception technico-fonctionnelle Concevoir et porter les solutions technico-fonctionnelles Réaliser la modélisation de données Co-construire les spécifications fonctionnelles avec les ingénieurs Data Accompagner l’équipe sur les aspects fonctionnels tout au long du projet Urbanisation du SI Participer à la tenue à jour de la cartographie applicative du SI décisionnel et opérationnel Participer à la définition de la trajectoire urbanistique du SI décisionnel et opérationnel à court et moyen terme Faire le lien avec les urbanistes Tests et recette Participer à la recette avec la MOA Apporter son expertise fonctionnelle lors de l’élaboration de la stratégie de test Gouvernance et suivi Participer aux comités Communiquer sur les solutions data , les plannings et les chiffrages Contribuer à l’ optimisation des processus Compléter les tableaux de suivi Mettre à jour les informations dans l’outil de suivi des projets et des budgets Communiquer auprès de l’équipe et de son manager l’ état d’avancement des solutions, chiffrages et plannings Remonter les alertes et les opportunités Environnement technique Gestion de projet Gestion de projets Data de la phase de cadrage jusqu’au déploiement en production Périmètre SI / Data SI Data : projets au sein d’un environnement centré sur la Data et le Big Data SI décisionnel : cartographie applicative, trajectoire urbanistique, spécifications fonctionnelles SI opérationnel : suivi des évolutions, cohérence fonctionnelle, accompagnement des projets Données : modélisation de données, contribution à la conception des solutions technico-fonctionnelles Cadre de delivery & pilotage Parties prenantes : urbanistes fonctionnels, chefs de projets, MOA, métiers, ingénieurs Data, éditeurs, experts solutions Pilotage : comités, plannings, chiffrages, suivi des projets et des budgets Qualité : recette, stratégie de test, suivi de l’avancement, remontée des alertes et opportunités Profil recherché Minimum 10 à 15 ans d’expérience sur des sujets Data Expérience confirmée dans des environnements grands comptes Expérience appréciée en mode consulting Bonne compréhension des environnements SI décisionnels et opérationnels Maîtrise de l’ AMOA , de l’ architecture fonctionnelle et de la conception technico-fonctionnelle Capacité à intervenir de la phase de cadrage jusqu’à la mise en production Qualités attendues Rigueur et structuration Bonne communication Esprit d’analyse Capacité de coordination Esprit de synthèse

Intégré ausein de la direction IT Data, vous viendrez apporter votre expertise technique sur des sujets récents autour de l'IA pour la data. En tant que Data Engineer, et en coordination avec le reste de l'équipe, vous serez amené à : - Effectuer des alimentations de données, - Travailler en binôme avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. - Travailler autour d'agent IA pour du requêtage SQL en langage naturelle - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Faire une veille technologique autour des architectures data

Notre client recherche un Business Analyst Market Data (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Au sein de la direction Achats d’une société de gestion d’actifs, la mission consiste à accompagner les métiers sur les problématiques de market data, notamment dans l’analyse des besoins, la gestion des fournisseurs et l’optimisation des contrats et des solutions de données financières. - Apporter une expertise fonctionnelle et technique sur les besoins en market data des métiers (gestion, recherche, risques, private markets, etc.) - Analyser les solutions proposées par les fournisseurs de données financières - Préparer des synthèses et comptes rendus sur les solutions étudiées - Challenger les besoins des utilisateurs et vérifier la conformité des usages avec les contrats - Gérer les fournisseurs et participer aux négociations contractuelles - Identifier des pistes d’optimisation des coûts et anticiper les évolutions du marché - Piloter les contrats et le budget market data - Organiser et animer les comités market data avec la Direction générale Livrables - Comptes rendus d’analyse des solutions fournisseurs - Synthèses des besoins métiers - Suivi des contrats et reporting sur les dépenses market data

Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais Lu, écrit (Impératif) Description détaillée Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data

Hello, Voici le descriptif du poste pour avancer ensemble si tu es en recherche actuellement d'une mission de PO sénior: Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les parties prenantes Recueillir les besoins, rédiger les user stories , alimenter et maintenir un product backlog priorisé. Piloter la delivery agile : animation des rituels (daily, sprint planning, review, retro), suivi des sprints et gestion des dépendances. Assurer le rôle d’interface entre les équipes métier et techniques pour garantir la bonne compréhension et exécution des besoins. Définir et suivre les KPIs produit , mesurer la valeur délivrée et ajuster les priorités en conséquence. Garantir la qualité des livrables (recette, validation fonctionnelle) et contribuer à l’amélioration continue du produit.

Contexte Dans le cadre d’un projet à forte composante data, la mission consiste à développer et mettre en œuvre une architecture applicative avec un enjeu majeur de fiabilisation des modèles de calcul . Vous interviendrez au sein d’une équipe existante pour consolider, améliorer et industrialiser les solutions déjà en place , tout en contribuant à la montée en compétence collective. Missions Concevoir et faire évoluer l’ architecture applicative et data Développer et industrialiser les traitements et jobs data Réaliser les tests d’intégration et garantir la qualité des livrables Fiabiliser les modèles de calcul et les résultats produits Valider et assurer la robustesse des interfaces entre systèmes Rédiger et maintenir la documentation d’architecture Garantir la cohérence du système d’information : assurer la bonne communication entre les applications respecter les standards et l’architecture globale Participer à l’amélioration continue des solutions existantes Partager les connaissances et accompagner les équipes Livrables attendus Dossier d’architecture (documentation, validation de l’existant) Développements et création de jobs data Validation des interfaces et flux Documentation technique à jour Environnement technique Google Cloud Platform : Compute, BigQuery, Big Data Python GitHub Terraform Kafka Dataflow (souhaité) Soft skills Esprit analytique et rigoureux Sens du service et orientation client Capacité d’adaptation à des environnements évolutifs Esprit d’équipe et partage de connaissances Autonomie et proactivité Langues Français : professionnel (impératif) Anglais : lu et écrit (secondaire)

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Bonjour, Dans le cadre d’un programme stratégique autour de la data, nous recherchons plusieurs Data Engineers Databricks pour intervenir sur une plateforme à fort enjeu. 📍 Localisation : France – 100% Remote 📅 Démarrage : ASAP 📆 Fin de mission : 31/12/2026 💰 TJM (selon séniorité et localisation) Paris : Séniorité 3 : 580 € Séniorité 4 : 660 € Séniorité 5 : 740 € Province : Séniorité 3 : 520 € Séniorité 4 : 590 € Séniorité 5 : 670 € 🚀 Contexte & Missions Dans le cadre du développement d’une usine data (plateforme Databricks) , vous interviendrez pour accélérer la mise en œuvre de cas d’usage data à forte valeur ajoutée. L’objectif est de renforcer les équipes avec 6 Data Engineers (confirmés à seniors). À ce titre, vos missions seront : Développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks Participer à la mise en œuvre de cas d’usage data Optimiser les traitements et la performance des workflows data Contribuer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme data Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données 🛠️ Environnement technique Databricks (Data Intelligence Platform) Azure Databricks Apache Spark Python SQL 🎯 Profil recherché Data Engineer Databricks Expérience : à partir de 3 ans (profils confirmés à seniors) Bonne maîtrise des environnements data modernes et distribués Capacité à travailler en autonomie dans un contexte agile ✅ Compétences clés Développement de pipelines data sur Databricks Maîtrise de Spark (PySpark) Solide niveau en Python & SQL Bonne compréhension des architectures data (batch / streaming) 💡 Mission long terme avec forte visibilité.

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Engineer avec une forte appétence pour le reporting et la valorisation de la donnée. L’objectif est de structurer, industrialiser et exploiter les données afin de produire des indicateurs fiables et utiles aux métiers. Missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Assurer la collecte, transformation et mise à disposition des données Participer à la modélisation des données (datawarehouse / datamart) Mettre en place et optimiser les flux via des outils d’orchestration Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins en reporting Développer et alimenter des tableaux de bord et reportings Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Environnement technique Cloud : GCP (idéalement) ETL / Orchestration : Airflow, DBT Langages : Python BI / Reporting : Power BI, Tableau ou équivalent Data : SQL, modélisation data

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation data au sein du métier Trade Finance, vous interviendrez sur la mise en place d’un Buisness Analyste/ DATA basé sur une plateforme de virtualisation de données. L’objectif est de : Centraliser et fiabiliser les données métiers Modéliser la donnée en fonction des besoins opérationnels Distribuer la donnée via API, reporting et applications Garantir la qualité et la gouvernance des données 🛠️ Missions 🔍 Analyse & cadrage Recueillir et analyser les besoins métier (ateliers, cadrage) Rédiger les spécifications fonctionnelles et user stories 🧠 Data & modélisation Analyser les modèles de données existants Mapper et intégrer les données (data virtualisation / denodo VQL) Participer à la construction du Data Product 🤝 Support & coordination Assurer un support fonctionnel auprès des équipes de développement Faire l’interface entre les équipes IT et les métiers 📊 Reporting & BI Concevoir et développer des dashboards et rapports ✅ Data Quality & Gouvernance Définir et implémenter des règles de qualité des données Contribuer à la gouvernance des données 🧩 Compétences fonctionnelles Bonne compréhension des besoins métier Une connaissance du Trade Finance est un plus 🌟 Soft skills Rigueur et esprit analytique Curiosité et proactivité Bon relationnel et communication ➕ Atouts Expérience en environnement bancaire ou financier Connaissance d’un progiciel Trade Finance (type TI+) Expérience sur des projets data complexes