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Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.

Rattaché(e) à la DSI, vous prenez la responsabilité d'un pôle d'environ dix personnes, au sein d'une organisation internationale et multiculturelle. Vous encadrez les activités applicatives, les développements spécifiques et les ressources dédiées à la data, notamment en data engineering. Vous travaillez en lien étroit avec les équipes métiers, les équipes IT, les architectes, les prestataires et les éditeurs. Finalité du posteVous garantissez le bon fonctionnement du portefeuille applicatif tout en conduisant sa transformation vers une gestion davantage orientée par la valeur, la disponibilité et la gouvernance des données. Vous devez donc concilier deux responsabilités : Assurer le run applicatif et la continuité des services. Construire la trajectoire Applicatif & Data pour les années à venir, en développant progressivement la gouvernance des données et son rôle dans les décisions du système d'information. Missions principales1. Piloter le portefeuille applicatifSuperviser un portefeuille d'environ une centaine d'applications métier, ainsi que les applications spécifiques et les outils associés. Assurer la disponibilité, la fiabilité et la continuité des applications. Organiser le traitement des demandes, incidents et problèmes, et contribuer à la gestion des crises lorsque nécessaire. Suivre les risques liés à l'obsolescence, à la sécurité, à la conformité et à la dépendance aux applications. Piloter les prestataires et éditeurs : qualité de service, engagements, priorités, coûts et plans d'amélioration. Veiller à ce que les applications répondent aux besoins des métiers et s'intègrent dans l'architecture du groupe. Porter une attention particulière à SAP, application majeure du système d'information, déployée à l'échelle internationale et essentielle aux opérations. 2. Conduire la transformation vers une approche dataFaire évoluer progressivement une gestion historiquement centrée sur les applications vers une approche qui prend davantage en compte les données et leur valeur. Poursuivre la démarche pragmatique engagée par l'entreprise : gouverner en priorité les données essentielles aux métiers et aux initiatives d'IA, puis étendre progressivement le périmètre. Définir, avec les équipes concernées, les priorités de gouvernance, de cartographie et de mise sous contrôle des données. Aider à construire une vision opérationnelle de la donnée : responsabilités, pratiques de gouvernance, qualité, localisation, usages et liens avec les applications. Contribuer à faire évoluer les critères de décision sur le cycle de vie des applications, en intégrant davantage la valeur des données qu'elles hébergent ou utilisent. Accompagner les initiatives data et IA en veillant à la disponibilité, à la fiabilité et à la bonne gouvernance des données mobilisées. Travailler avec les équipes data et les architectes à l'évolution du socle technique, notamment dans l'environnement Google Cloud Platform et BigQuery. 3. Manager et développer l'équipeEncadrer, mobiliser et faire progresser une équipe d'environ dix personnes, aux compétences et responsabilités variées. Définir des objectifs clairs et organiser les priorités entre activités opérationnelles et projets de transformation. Accompagner les collaborateurs dans un contexte de ressources contraintes et de changements continus. Favoriser la coopération entre les équipes applicatives, data, métiers et opérations. Développer une culture d'amélioration continue, de responsabilisation et de partage des connaissances. Adapter son management à une équipe multiculturelle et à des interlocuteurs de niveaux de maturité différents. 4. Accompagner les métiers et les parties prenantesComprendre les processus, les besoins et les contraintes des métiers, y compris dans les sites industriels. Établir des relations de travail efficaces avec les responsables métier, les key users et les équipes IT. Aider les équipes à progresser dans leur compréhension des applications, des données et de leurs responsabilités. Adapter les démarches aux réalités de chaque fonction : les niveaux d'équipement et de maturité data varient fortement d'une direction à l'autre. Convaincre et fédérer autour d'une trajectoire commune, sans supposer que toutes les équipes sont au même niveau de préparation. 5. Piloter la performance et les ressourcesConstruire et suivre les plans d'action du pôle, les priorités, les risques et les dépendances. Arbitrer entre la continuité opérationnelle, les demandes des métiers et les objectifs de transformation. Optimiser l'organisation du pôle afin de préserver du temps pour les évolutions de fond, sans dégrader le run. Suivre les budgets, les prestataires et les ressources disponibles. Mettre en place des indicateurs pertinents pour apprécier la qualité de service, la progression des projets et l'avancement de la gouvernance data. Enjeux du posteMaintenir un système d'information qui soutient les opérations d'un groupe industriel international. Préserver la continuité des applications tout en faisant avancer la transformation. Développer la gouvernance des données de manière progressive, en partant des données prioritaires et des usages concrets. Contribuer à des décisions plus objectives sur l'évolution du portefeuille applicatif. Faire progresser des métiers dont les niveaux de maturité applicative et data sont très différents. Réaliser ces objectifs dans un contexte où les ressources sont limitées et où la capacité à prioriser est essentielle.

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Chef de projet Data Migration Legacy → S/4HANA. Secteur Défense / Aéronautique Profil : Consultant fonctionnel SAP QM / Data Migration, expérimenté en environnement industriel / Secteur Industrie, idéalement Défense ou Aéronautique. Mission : préparer la migration des données Legacy (SAP ECC ou ERP tiers) vers S/4HANA sur le domaine Qualité : avis qualité, plans qualité et données associées, en lien avec les Services Client et Procurement. Fonctionnel : maîtrise de SAP QM et de ses interactions avec SAP SD/CS et MM, compréhension des processus métier Qualité et des référentiels associés. Data Migration : animer les ateliers avec les Business, définir les règles de scoping et de mapping, identifier les données à reprendre et rédiger les spécifications fonctionnelles de migration (extraction, transformation, chargement). Projet : travailler à l'interface Métiers / IT / équipes Data Migration, contribuer à la qualité des données, aux contrôles de cohérence et à la validation fonctionnelle des reprises. Format : mission longue, consultant autonome, à l'aise côté AMOA comme côté MOE, distanciel/présentiel (Dept 92).

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, une filiale d'un grand groupe bancaire français centralise ses données dans le Data Lake du groupe et construit un socle de données commun, dont un datamart dédié aux données financières. Nous recherchons un Data Analyst / MOA Finance confirmé pour accompagner la transformation des processus Finance, Comptabilité et Contrôle de gestion. Vous interviendrez en lien étroit avec la direction financière et la Direction Data. Vos missions : Automatiser et sécuriser le processus de clôture mensuelle - Concevoir, fiabiliser et industrialiser les traitements de données Finance - Concevoir des datamarts Finance directement exploitables par les métiers - Mettre en place des indicateurs précalculés au service du pilotage de la performance - Analyser et expliquer les écarts entre réalisé, budget et N-1 - Réaliser les rapprochements entre comptabilité et contrôle de gestion, et suivre les comptes de passage - Concevoir des rapports et un outil de pilotage sous Qlik Sense - Produire des solutions robustes, documentées et orientées usage

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses projets d'intelligence artificielle générative et agentique, notre client souhaite mettre en place un outil permettant d'estimer la consommation de tokens et les coûts associés à l'utilisation des modèles LLM. L'objectif est de permettre aux équipes projet d'anticiper leurs dépenses en fonction de leurs besoins, des volumes d'utilisation prévus et des modèles d'IA utilisés. Pour cela, nous recherchons un AI Engineer capable de participer au cadrage du besoin et au développement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens. MissionsLe consultant interviendra sur les différentes étapes du projet : Recueillir les besoins des équipes et définir les principales fonctionnalités de l'outil. Identifier les paramètres à prendre en compte pour estimer la consommation de tokens selon les cas d'usage. Développer en Python une calculatrice permettant de simuler les volumes de consommation et les coûts associés. Prendre en compte les spécificités des différents modèles LLM et leurs modalités de tarification. Intégrer les particularités des projets agentiques, notamment les appels successifs aux modèles et les interactions entre agents. Tester et fiabiliser les calculs afin de fournir des estimations cohérentes. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle de la solution. Compétences recherchéesBonne maîtrise de Python. Connaissance des LLM et des mécanismes de tokenisation. Expérience dans l'utilisation d'API de modèles d'IA générative. Compréhension des coûts associés à la consommation de tokens. Capacité à cadrer un besoin et à proposer une solution technique adaptée. Une expérience sur des projets d'IA générative, des architectures agentiques ou des sujets LLMOps constituera un réel atout. Livrable attenduDéveloppement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens, accompagnée de sa documentation. Profil recherchéNous recherchons un profil technique et pragmatique, capable de comprendre les besoins des équipes, de les traduire en fonctionnalités concrètes et de développer un outil fiable et facilement utilisable.

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data & IA – Dataiku AI Designer pour intervenir sur un projet d'automatisation des recettes de données grâce à l'intelligence artificielle. Missions principales : Concevoir un MVP d'assistance à la génération et à l'exécution de cas de tests. Exploiter les spécifications fonctionnelles et les données Big Data. Mettre en œuvre des solutions IA avec Dataiku et des modèles LLM. La mission dure environ 40 jours, jusqu'à mi-janvier 2027. Il s'agit d'une mission de 2 mois qui peut être prolongée si le MVP est une réussite.

MissionVous développez des modèles et des solutions data pour mieux comprendre les parcours clients, améliorer la conversion et personnaliser l'expérience digitale. Vos principales responsabilités : Segmenter les utilisateurs selon leurs comportements, leurs intentions et les points de friction rencontrés dans le parcours. Concevoir des systèmes de recommandation de contenus, services et offres complémentaires, en combinant plusieurs approches selon les données disponibles. Développer des modèles prédictifs de conversion, d'abandon, de churn et de progression dans le funnel, ainsi que des prévisions de volumes. Construire des modèles d'attribution multi-touch pour mesurer la contribution des différents points de contact et évaluer l'impact des actions menées. Explorer les usages des LLM pour interpréter les résultats analytiques, détecter les irritants et proposer des recommandations aux équipes métier. Industrialiser les travaux data : transformer les prototypes réalisés dans Jupyter en modules Python maintenables et en pipelines automatisés, documentés et testés.

Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites

Développeur Senior Python spécialisé en audit applicatif et développement d'applications Streamlit, avec une double orientation : audit de l'existant, amélioration de l'existant et définition des bonnes pratiques (architecture, pattern de développement, normes) d'une part et initialisation des premiers développements et accompagnement/supervision du/des développeur(s). L'équipe Data & IA a récemment mis en place une application Streamlit/Snowflake pour mettre à disposition de ses utilisateurs internes une bibliothèque d'extractions à la demande. La mission consiste à auditer cette application (étude du code existant, formaliser des recommandations actionnables, puis contribuer à leur mise en œuvre). La mission inclut également la conception, le développement et la mise en production a minima d'une nouvelle extraction ainsi que l'accompagnement de l'équipe interne sur la mise en œuvre des recommandations et la supervision des premiers développements. Objectif du poste : Garantir la qualité, la sécurité, la maintenabilité et la performance de l'application existante, tout en cadrant le développement futur des prochaines évolutions et autres applications Streamlit robustes, documentées et exploitables en production. Responsabilités détaillées Volet Audit applicatif - Réaliser des revues de code Python et SQL sur l'application existante. - Évaluer la qualité du code : lisibilité, modularité, maintenabilité, gestion des erreurs et respect des standards internes. - Identifier la dette technique, les risques applicatifs et les points de fragilité opérationnelle. - Analyser les performances : temps d'exécution, requêtes SQL, accès Snowflake, traitements Python et consommation de ressources. - Contrôler les aspects sécurité : gestion des secrets, droits d'accès, données sensibles, traçabilité et bonnes pratiques de développement sécurisé. - Documenter les constats, classer les recommandations par criticité et définir un plan de remreédiation priorisé. - Mettre en œuvre les préconisations validées sur l'existant : refactoring, correction d'anomalies, optimisation et amélioration de la documentation. Volet Développement applicatif - Redéfinir les patterns de développement de l'application. - Développer des dashboards de pilotage, d'analyse et de suivi opérationnel. - Intégrer les données Snowflake via SQL et connecteurs Python adaptés. - Optimiser les requêtes SQL et les flux d'accès aux données pour garantir temps de réponse et maîtrise des coûts. - Mettre en place des tests unitaires et tests d'intégration sur les composants critiques - Contribuer à l'industrialisation : Git, branches, revue de code, packaging, configuration et déploiement.

Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data & IA – Dataiku AI Designer pour intervenir sur un projet d'automatisation des recettes de données grâce à l'intelligence artificielle. 🎯 Missions principales : · Concevoir un MVP d'assistance à la génération et à l'exécution de cas de tests. · Exploiter les spécifications fonctionnelles et les données Big Data. · Mettre en œuvre des solutions IA avec Dataiku et des modèles LLM. ✅ Compétences recherchées : · Expertise en Dataiku AI Designer. · Expérience en environnement Data industrialisé, idéalement Big Data. · Connaissance des modèles Mistral appréciée. · Une expérience en finance de marché serait un plus. 📍 Localisation : Paris 📅 Démarrage : 04/11/2026 ⏳ Durée : Environ 40 jours, jusqu'à mi-janvier 2027(Misision 2 mois qui peut etre prolongée si le MVP est une réusssite) Cordialement

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG

Au sein d'une équipe Data, vous participerez à la conception et au déploiement de solutions analytiques et prédictives pour améliorer la prise de décision stratégique et opérationnelle. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle des projets : cadrage des besoins métier, définition des indicateurs de performance, collecte et préparation des données, analyses exploratoires, développement et optimisation de modèles statistiques et de machine learning avec Python et Dataiku. Vous évaluerez les performances des modèles et assurerez leur industrialisation en collaboration avec les équipes Data et IT. Vous réaliserez également des visualisations sous Tableau ou Power BI pour restituer les résultats aux métiers et contribuerez à l'amélioration continue des méthodes et outils, notamment par l'utilisation de l'IA pour assister le développement.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique dans le secteur de l'aérospatial et de la défense, nous recherchons un Data & AI Engineer expert Dataiku DSS pour accompagner le développement et l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. L'objectif est d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données, depuis leur ingestion et leur préparation jusqu'à leur exploitation au travers d'applications métiers, de visualisations et de solutions d'IA générative. Le consultant évoluera dans un environnement exigeant en matière de sécurité, de confidentialité et de qualité des données, avec des enjeux importants de cloisonnement des datasets et de traçabilité. Avantages de la mission : Projet à forte valeur ajoutée dans un secteur stratégique, à la croisée de la Data et de l'Intelligence Artificielle. Périmètre technique complet, de l'ingestion des données jusqu'aux applications métiers et aux agents IA. Environnement stimulant, avec des problématiques concrètes de sécurité, de qualité et d'exploitation des données. Autonomie et responsabilités sur la conception et la mise en œuvre des solutions. Collaboration avec les équipes métiers, permettant d'avoir un impact direct sur les usages des solutions développées.

Bonjour 😀 Nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour une mission chez l'un de nos clients ! 📍 Localisation : Île-de-France 🏠 Télétravail : 2 jours / semaine 📅 Démarrage : ASAP 🎯 Expérience : 5 ans minimum 🌍 Langues : Français et anglais courants Contexte : Dans le cadre de projets stratégiques de transformation métier, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour renforcer une équipe Data Insights & Analytics. Missions : Analyser les impacts des transformations métiers sur les KPI et les processus existants. Concevoir, maintenir et faire évoluer les reportings de performance. Adapter et fiabiliser les KPI métiers (Sales, Loyalty, Topline). Réaliser des analyses ad hoc et garantir la cohérence des données entre différentes sources. Revoir les règles de calcul, les définitions et les périmètres des KPI. Participer aux phases de cadrage, de tests et de validation des évolutions. Identifier les anomalies de données et assurer leur suivi. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour traduire les besoins en solutions analytiques. Compétences recherchées : SQL / Snowflake : très bonne maîtrise. Tableau / Dataiku / dbt : expérience significative. Solide expertise en Data Analytics, KPI et reporting. Bonne compréhension du Data Lineage et des transformations de données. Connaissance de Jira / ServiceNow appréciée. Capacité à travailler avec des interlocuteurs métiers et techniques. Autonomie, rigueur et excellent relationnel. Profil recherché : Data Analyst / Analytics Engineer disposant de 5 ans d'expérience minimum, avec une forte sensibilité métier et une capacité à intervenir sur des problématiques de transformation, de fiabilisation des données et de reporting stratégique.