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Freelance

Mission freelanceSpécialiste Systèmes et Processus Finance

Naxotech
Publiée le
Data quality
E-reporting
Méthode Agile

1 an
440-520 €
Lille, Hauts-de-France
Spécialiste Systèmes et Processus Finance (Finance System & Process Analyst). Le poste est centré sur la gestion des référentiels taxes (outils et processus fonctionnels) et la maintenance du paramétrage fiscal au sein des outils finance. L'objectif est d'assurer la conformité, la qualité des données et l'optimisation des flux et outils fiscaux afin de maîtriser le processus de la taxe de bout en bout (end-to-end). Activités et tâches principales : accompagnement et suivi des projets avec animation fonctionnelle, animation des outils sources en cas de flux non intégrés, collaboration quotidienne avec le PM et les autres FSS impactées pour garantir la maintenance des outils ; maintenance du référentiel fiscal et des outils de reporting, support et suivi des tickets, développement et mise à jour des reportings, contrôles d'intégrité des reportings ; accompagnement à la création d'un référentiel unique en collaboration avec le Delivery Owner (DO) / Chef de Projet et suivi du processus de changement de TVA ; accompagnement des entités locales pour intégrer leurs demandes, conseil sur la mise en place de processus comptables conformes et travaux de rapprochement en collaboration avec les équipes data finance. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières
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CDD
CDI
Freelance

Offre d'emploiData Analyste AMOA Sénior

KEONI CONSULTING
Publiée le
Big Data
Cloudera
Cycle en V

18 mois
20k-40k €
400-600 €
Paris, Île-de-France
Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d'un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data. MISSIONS - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l'assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel Et concrètement ? • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l'exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d'impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d'opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique • Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera) COMPÉTENCES REQUISES Compétences fonctionnelles et métier • Maîtrise du recueil, de l'analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes. • Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables. • Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial. • Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d'acceptation. • Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections. Compétences Data et techniques • Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d'information décisionnels et des plateformes Big Data. • Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l'identification des sources jusqu'à la restitution et à la valorisation des données. • Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production. • Compréhension des principes de modélisation de données, d'intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée. • Connaissance de l'écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout. Gouvernance et qualité des données • Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données. • Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d'anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes. • Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT. Compétences méthodologiques • Maîtrise des activités de cadrage : études d'opportunité, études d'impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification. • Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires. • Maîtrise des techniques d'animation d'ateliers, de conduite d'entretiens, de restitution et d'aide à la décision. • Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai. Connaissances sectorielles • Connaissance confirmée du secteur de l'assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial. • Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.
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Freelance

Mission freelanceArchitecte Data & Enterprise Senior - Data, Analytics & AI (H/F) - Freelance

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Big Data
Data management

Lille, Hauts-de-France

Offre importée

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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiTech Lead Data Product

Craftman data
Publiée le
AWS Cloud
Azure
Databricks

1 an
Paris, Île-de-France
Contexte de la mission Au sein d'une direction des systèmes d'information, les équipes IT accompagnent la transformation digitale de l'organisation. Elles fournissent des plateformes et des solutions innovantes afin d'améliorer l'expérience utilisateur et de répondre aux besoins des métiers, notamment grâce aux technologies digitales et à l'intelligence artificielle. Objectifs et livrables Le Technical Lead Data Products garantit la réussite de la livraison technique des solutions digitales sous sa responsabilité en alignant l'architecture et les pratiques de développement avec les standards de l'entreprise et les objectifs stratégiques. En tant qu'autorité technique, il guide et mentore l'équipe de delivery, applique les standards de qualité et de sécurité, et s'assure que les solutions sont efficaces, évolutives et alignées avec les besoins métier. Il contribue à la planification et à l'exécution, supervise les décisions techniques et promeut l'amélioration continue ainsi que l'innovation. Le rôle nécessite de traduire des exigences complexes en solutions techniques actionnables, de gérer la collaboration transverse et de soutenir l'excellence opérationnelle via le monitoring, la documentation et la résolution d'incidents. Il contribue à la livraison de produits et solutions de haute qualité dans les délais prévus, en alignant les efforts techniques avec les objectifs du projet. Il guide, coache et accompagne les membres de l'équipe technique, en favorisant leur développement professionnel et en renforçant leurs compétences techniques. Le Tech Lead Data Product est en charge des périmètres de Data Products dont il a la responsabilité : Coordonner la conception des développements (pipelines, transformations, etc.) et de la plateforme (logiciel et infrastructure), en conformité avec les standards de l'entreprise en matière de cybersécurité et d'architecture, en collaboration avec les équipes de gouvernance. Intervenir comme expert technique et mentor auprès des équipes (développeurs, DevOps, Product Owners, etc.) durant les phases de développement, d'intégration, de déploiement et d'exploitation. Définir les standards de développement et les bonnes pratiques, valider l'intégration et la conformité des composants tiers, et s'assurer de l'application des exigences de qualité du code. Planifier et superviser les sprints de développement. Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests, participer aux revues de code et aux tests. Garantir la documentation technique et fonctionnelle ainsi que la préparation opérationnelle. Assurer la sécurité, la performance, la maintenabilité et la résilience des développements et de la plateforme, en soutien au Delivery Lead. Assurer une veille technologique active et proposer des solutions innovantes pour améliorer les produits. Estimer les coûts et les délais liés à l'industrialisation, à la conformité, au passage à l'échelle et au déploiement. Promouvoir la culture FinOps au sein de l'équipe afin d'intégrer le FinOps dès la conception. Construire et faire évoluer la feuille de route technique, en cohérence avec les priorités métier. Piloter la mise en place des outils de monitoring applicatif et infrastructure. Contribuer activement à la résolution d'incidents techniques complexes et accompagner la gestion du changement. Traduire les besoins des parties prenantes en exigences techniques, et inversement. Compétences demandées Databricks : Confirmé AWS : Confirmé Microsoft Azure : Confirmé GitHub : Avancé GitHub Copilot : Avancé DevOps : Confirmé
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Freelance

Mission freelanceData Catalog Product Owner - Freelance (H/F)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Big Data
Data management
Scrum

Paris, Île-de-France

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CDI

Offre d'emploiLead Data Engineer H/F

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Big Data
DevOps

Voiron, Auvergne-Rhône-Alpes

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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Migration Lead - SAP S/4HANA

ISALYS Digital Lab
Publiée le
Data quality
Python
SAP Data Migration

1 an
35k-70k €
400-700 €
Île-de-France, France
Description de la mission Notre client est un grand groupe international de conseil et d'ingénierie. Il intervient sur des projets complexes dans l'énergie et les infrastructures. Dans le cadre de son programme de transformation, il harmonise ses processus métiers autour de SAP S/4HANA Cloud Public Edition et de Workday, avec les briques data, reporting et automatisation qui y sont reliées. Le Data Migration Lead coordonne la migration des données vers S/4HANA Cloud Public Edition et les systèmes connectés, et la réalise lui-même en grande partie. La mission mêle exécution technique (Migration Cockpit, Python, SQL) et pilotage côté métier (nettoyage, réconciliation, recette). L'objectif est de rendre les données prêtes pour les tests puis pour la bascule (cutover). Vos responsabilités Périmètre et planification Tenir à jour le catalogue des objets de migration et le plan de livraison : périmètre, systèmes source et cible, responsables, jalons, dépendances et critères d'acceptation. Répartir les responsabilités (extraction, nettoyage, mapping, chargement, réconciliation) entre les Business Data Owners, les experts des systèmes source, les ingénieurs migration et les fournisseurs. Suivre l'avancement et remonter les risques. Profilage, mapping et nettoyage Coordonner les extractions et le profilage des données. Faire valider les règles de mapping, de nettoyage et de contrôle par les Business Data Owners. Écrire et maintenir des scripts Python et SQL pour le profilage, le nettoyage, la transformation, la validation et la réconciliation. Les scripts sont versionnés et chaque exécution doit pouvoir être rejouée. Exécution dans SAP Migration Cockpit Travailler directement dans le Migration Cockpit de S/4HANA Cloud Public Edition : objets de migration, templates, mappings, simulations et chargements sur des volumes proches de la production. Analyser les enregistrements rejetés, faire corriger les données à la source, relancer les chargements de façon contrôlée et préparer des jeux de données pour les tests d'intégration et l'UAT. Répétitions générales et réconciliation Organiser et mener les répétitions de migration (dry runs). Mesurer la durée de chaque étape (extraction, transformation, chargement, validation), enregistrer les anomalies et tester les corrections. Réconcilier source et cible (volumes, totaux, contrôles métier), justifier les écarts, conserver les preuves et obtenir l'acceptation des métiers. Cutover et go-live Construire la séquence de cutover avec le responsable du déploiement : gel des sources, extractions finales, ordre de chargement, réconciliation et points de décision go/no-go. Exécuter les tâches de cutover qui vous sont confiées, signaler les risques restants sur les données et documenter les validations. Livrables et coordination Livrables attendus : plan des objets de migration, mappings et règles validés, scripts versionnés, journaux de chargement SAP, réconciliations, durées mesurées lors des répétitions, PV d'acceptation et plan de cutover exécutable. Coordonner les ingénieurs migration et les fournisseurs, sans en être le manager hiérarchique.
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Freelance

Mission freelanceIngénieur DataOps

Cherry Pick
Publiée le
Data Engineering
Oracle
Python

12 mois
530-580 €
Paris, Île-de-France
Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.
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Freelance

Mission freelanceERP Data Migration Lead H/F

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Data management

Courbevoie, Île-de-France

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Freelance

Mission freelanceSenior Product Owner Data & IA – Fabric / dbt – Réf. AO 12/10/2026

Craftman data
Publiée le
Azure DevOps Services
Confluence
DBT

12 mois
550-650 €
Paris, France
Freelance – Démarrage ASAP – Paris – Durée : 12 mois renouvelable – Anglais requis – Télétravail partiel. TJM : 550 à 650 € HT/jour selon profil. Contexte : Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Vos missions : - Pilotage produit et roadmap Data : priorisation, backlog, gestion des parties prenantes - Pilotage technique et évolution de la plateforme Data - Migration et modernisation BI (SSIS/SSAS vers Microsoft Fabric) - Coordination des équipes techniques et métiers, adoption de l'IA Profil recherché : - Minimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data - Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée - Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog, parties prenantes - Très bonne maîtrise de SQL et de dbt (capacité à lire, challenger et corriger des modèles de données) - Anglais professionnel Environnement technique : Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse, dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS, Jira, Azure DevOps, Confluence.
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