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Contexte de la missionDans le cadre de la transformation de son architecture Data et IA, un grand groupe international souhaite structurer, sécuriser et déployer à l'échelle une marketplace de Data Products. La mission consiste à concevoir une architecture cible s'appuyant sur les principes du Data Mesh, les solutions de partage de données et l'écosystème Microsoft. L'objectif est de faciliter la mise à disposition, la gouvernance et la consommation de produits de données fiables, sécurisés et réutilisables. Le prestataire interviendra sur des sujets à forts enjeux d'architecture, d'intégration, de gouvernance et de sécurisation des usages liés à la Data et à l'intelligence artificielle. Objectifs de la missionDéfinir l'architecture cible d'une marketplace de Data Products. Structurer les principes d'intégration entre les différentes briques Data, IA et IT. Formaliser les concepts de Data Product, Data Contract et Data Mesh. Identifier les interactions avec les agents IA, les sources de données, les référentiels, les APIs et les workflows. Définir une trajectoire de mise en œuvre pragmatique, progressive et industrialisable. Garantir la sécurité, l'auditabilité et la conformité des accès, décisions et actions liés à l'IA. Accompagner l'alignement de l'architecture avec les cas d'usage métier.

Mission de l'équipe : Dans le cadre de l'intégration d'une activité de gestion d'actifs, un programme de transition des données et des processus est engagé vers la plateforme Aladdin. L'objectif de la mission est de sécuriser la migration et l'intégration des données référentielles liées aux instruments financiers et aux benchmarks, tout en garantissant leur intégrité, leur cohérence et leur conformité aux besoins métiers. La mission interviendra à l'interface des équipes data, métiers et projets. Migration des données référentielles vers Aladdin La mission accompagnera la migration et l'intégration des données Security Master et Benchmark vers Aladdin. Les travaux porteront notamment sur : L'analyse des données sources. La définition et la validation des règles de mapping. La conversion et l'intégration des données dans la plateforme cible. Le suivi des anomalies et des écarts identifiés pendant la migration. Définition des besoins et gouvernance des données La mission collaborera avec les équipes internes afin de définir et valider les exigences liées aux données. Elle participera notamment aux activités suivantes : Recueil et formalisation des besoins data. Validation des règles de mapping et de transformation. Définition et application des standards de gouvernance des données. Coordination des parties prenantes impliquées dans la migration. Contrôle de l'intégrité et de la cohérence des données La mission devra garantir la qualité des données transférées vers Aladdin. Elle sera notamment chargée de : Contrôler l'exhaustivité, l'intégrité et la cohérence des données migrées. Analyser et convertir des volumes importants de données. Identifier et documenter les anomalies. Coordonner les actions de correction avec les équipes concernées. Produire les KPI nécessaires au suivi de la migration et de la qualité des données. Tests, réconciliations et validation des processus La mission participera aux différentes phases de validation de la migration. Les responsabilités comprendront : La préparation et l'exécution des tests. La réalisation des réconciliations entre les données sources et les données intégrées. L'analyse des écarts constatés. Le suivi des corrections jusqu'à leur résolution. La validation des données et des processus. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Piloter les travaux de migration et d'intégration des données Security Master et Benchmark vers Aladdin. Recueillir et formaliser les besoins data auprès des équipes internes. Définir et valider les mappings ainsi que les règles de transformation. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Analyser, convertir et contrôler des volumes importants de données. Produire et suivre les KPI liés à la migration et à la qualité des données. Participer aux tests, aux réconciliations et à la validation des processus. Coordonner les parties prenantes data, métiers et projets. Assurer les livraisons dans un environnement exigeant et à forte pression opérationnelle.

Mission de l'équipe Dans le cadre de l'intégration d'une activité de gestion d'actifs au sein d'une nouvelle organisation, un programme de migration des données et des processus est engagé vers la plateforme Aladdin. La mission a pour objectif de sécuriser la transition des données référentielles liées aux instruments financiers et aux benchmarks vers la plateforme cible. L'intervention s'inscrit dans un environnement Asset Management exigeant, impliquant d'importants volumes de données, de multiples parties prenantes et des enjeux élevés de qualité, d'intégrité et de continuité des processus. 1. Migration des données référentiellesLa mission devra accompagner la migration et l'intégration des données Security Master et des données référentielles relatives aux benchmarks vers Aladdin. L'objectif sera de garantir que les données transférées soient correctement structurées, converties et intégrées dans la plateforme cible. 2. Définition et validation des besoins dataLa mission travaillera en collaboration avec les équipes internes afin de définir et de valider : Les besoins en matière de données. Les règles de mapping entre les systèmes sources et la plateforme cible. Les standards de gouvernance applicables aux données migrées. Les règles de conversion et de transformation des données. 3. Sécurisation de la qualité des donnéesLa mission devra garantir l'intégrité, la cohérence et la fiabilité des données migrées. Une attention particulière sera portée à l'identification des écarts, des anomalies et des incohérences susceptibles d'affecter la qualité des référentiels instruments financiers et benchmarks. 4. Tests, réconciliations et validation des processusLa mission participera aux différentes phases de validation de la migration, notamment : La préparation et l'exécution des tests. L'analyse des résultats. La réconciliation des données entre les systèmes sources et Aladdin. L'identification et le suivi des écarts. La validation des processus cibles. La mission devra également contribuer à la production et au suivi d'indicateurs permettant de mesurer la qualité, la complétude et la fiabilité des données migrées. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Piloter les travaux data liés à la migration vers Aladdin. Accompagner la migration des référentiels Security Master et Benchmark. Définir et valider les besoins data avec les équipes concernées. Formaliser et valider les règles de mapping et de conversion. Contribuer à la définition et à l'application des standards de gouvernance des données. Analyser et manipuler des volumes importants de données. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Préparer et exécuter les campagnes de tests. Réaliser les réconciliations entre les données sources et les données intégrées dans Aladdin. Analyser les écarts et contribuer à leur résolution. Participer à la validation des processus cibles. Produire et suivre les KPI liés à la migration et à la qualité des données. Coordonner les travaux avec les différentes équipes internes. Intervenir efficacement dans un environnement exigeant et soumis à de fortes contraintes opérationnelles.

Vous êtes passionné(e) par la donnée et sa valeur pour la Supply Chain ? Rejoignez-nous pour conduire des projets stratégiques Data côté business ! Vos missions : Piloter des projets Data Supply : cadrage, gouvernance, qualité des référentiels. Coordonner IT / métiers pour l'intégrité des données SAP & outils Supply. Définir les règles et process, mettre en place KPIs et best practices. Animer les ateliers métiers et contribuer en méthode Agile. Projet stratégique Data & Supply Chain – Cadre Agile et collaboratif

Contexte : Dans le cadre de l'évolution et de la maintenance d'une plateforme de gestion des données produits, nous recherchons un Développeur PIM / MDM pour intervenir sur ce périmètre stratégique pour notre client, grand retailer. Le poste combine des activités de RUN (maintenance, support, correction) et de BUILD (évolutions, nouveaux besoins, optimisation de la plateforme). Missions : Au sein de l'équipe PIM / MDM, vous interviendrez sur les activités suivantes : RUN Assurer la maintenance corrective et évolutive de la plateforme STEP Analyser et résoudre les incidents de production Identifier les causes racines et proposer des actions correctives durables Assurer le support technique aux équipes métier et IT Participer au monitoring et à l'amélioration de la stabilité applicative BUILD Développer de nouvelles fonctionnalités et évolutions sur le produit PIM, Participer aux phases de conception technique Réaliser les développements, paramétrages et configurations sur la plateforme Implémenter et maintenir les workflows, règles métiers et modèles de données Participer aux intégrations avec les systèmes connexes (API, flux, middleware) Contribuer aux tests techniques et aux mises en production Profil recherché Vous maitrisez une solution PIM/MDM du marché comme STEP de Stibo, Informatica MDM,... Expérience en développement applicatif en Java, Javascript, Bonne capacité à comprendre les règles de gestion métier.

Description du poste Dans le cadre du développement et de l'encadrement des usages de l'intelligence artificielle générative au sein de la banque, le groupe souhaite renforcer ses capacités d'évaluation, de qualification et de sécurisation des LLM. Les LLM sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation des LLM, afin de définir et de mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, de benchmark et de red teaming des modèles d'IA générative utilisés, testés ou envisagés par le groupe. Cette mission s'inscrit dans une démarche de gouvernance des modèles d'IA, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Principaux objectifs Définir et mettre en œuvre un cadre d'évaluation des LLM adapté aux enjeux de la banque. Évaluer les performances, limites, risques et comportements des modèles d'IA générative. Réaliser des benchmarks comparatifs entre différents LLM, qu'ils soient internes, open source ou fournis par des éditeurs. Concevoir et exécuter des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités, biais, hallucinations et comportements indésirables. Contribuer à la sélection, la validation et la qualification des modèles LLM avant usage ou mise en production. Produire des analyses objectives permettant d'éclairer les décisions métiers, techniques, risques et conformité. Participer à l'industrialisation des processus d'évaluation des LLM dans le cycle de vie des modèles d'IA. Contribuer à la constitution de jeux de tests, métriques, référentiels d'évaluation et outils de suivi. Activités principalesÉvaluation des LLM Définir les protocoles d'évaluation adaptés aux cas d'usage d'IA générative de la banque. Identifier les métriques pertinentes pour mesurer la qualité des réponses générées : exactitude, pertinence, cohérence, complétude, factualité, robustesse, sécurité, explicabilité et conformité. Évaluer les capacités des modèles sur différents types de tâches : résumé, extraction d'information, classification, question-réponse, génération de texte, analyse documentaire, raisonnement, traduction ou reformulation. Mettre en place des jeux de tests représentatifs des usages métiers bancaires. Analyser les performances des modèles selon différents contextes, langues, domaines métiers et niveaux de complexité. Identifier les limites fonctionnelles et techniques des modèles testés. Documenter les résultats d'évaluation et formuler des recommandations. Benchmark LLM Concevoir et conduire des benchmarks comparatifs entre plusieurs modèles LLM. Comparer les modèles selon des critères de performance, coût, latence, robustesse, sécurité, empreinte technique et conformité. Tester différents modèles propriétaires, open source ou internes selon les contraintes du groupe. Mettre en place des grilles d'analyse permettant d'aider au choix des modèles selon les cas d'usage. Évaluer l'impact de différents paramètres : prompt, température, taille de contexte, modèle d'embedding, architecture RAG, fine-tuning ou quantization. Produire des rapports de benchmark clairs, exploitables par les équipes métiers, data, IT, sécurité et conformité. Participer à la définition de standards internes pour la comparaison et la qualification des LLM. Red teaming et sécurité des LLM Définir et exécuter des scénarios de red teaming adaptés aux risques liés à l'IA générative. Tester la résistance des modèles face aux attaques de type prompt injection, jailbreak, data leakage, contournement de garde-fous, génération de contenu inapproprié ou non conforme. Identifier les risques d'hallucination, de biais, de toxicité, de désinformation ou de réponses dangereuses. Concevoir des corpus de prompts adversariaux adaptés aux contextes bancaires et réglementaires. Évaluer la capacité des modèles à respecter les politiques internes, les règles de conformité et les contraintes de sécurité. Analyser les vulnérabilités détectées et proposer des mesures de mitigation. Collaborer avec les équipes sécurité, conformité, risques et architecture pour renforcer le cadre d'usage des LLM. Méthodologie, outillage et industrialisation Mettre en place des outils, notebooks, scripts ou pipelines d'évaluation automatisée. Contribuer à l'industrialisation des campagnes d'évaluation dans le cycle de vie des modèles. Définir des référentiels de métriques et de seuils d'acceptabilité. Construire et maintenir des datasets d'évaluation internes, anonymisés et représentatifs. Participer à l'intégration des résultats d'évaluation dans les outils de gouvernance des modèles, notamment ModelHub v2. Assurer la traçabilité des campagnes d'évaluation, des versions de modèles et des résultats obtenus. Mettre en place des tableaux de bord ou rapports de suivi de la qualité des LLM. Contribuer à la veille technologique sur les méthodes d'évaluation, frameworks de benchmark et pratiques de red teaming LLM. Livrables attendus Cadre méthodologique d'évaluation des LLM adapté aux usages bancaires. Protocoles de test et grilles d'évaluation des modèles d'IA générative. Jeux de tests et datasets d'évaluation documentés. Corpus de prompts de benchmark et de red teaming. Rapports d'évaluation des LLM testés. Rapports de benchmark comparatif entre modèles. Analyses de risques liées aux comportements des LLM. Synthèses des vulnérabilités identifiées lors des campagnes de red teaming. Recommandations de mitigation et plans d'amélioration. Tableaux de bord ou indicateurs de suivi de performance et de sécurité. Scripts, notebooks ou pipelines d'évaluation automatisée. Documentation des métriques, seuils et critères de validation. Recommandations pour la sélection et la mise en production des modèles. Contributions à l'intégration des résultats d'évaluation dans ModelHub v2 ou tout autre outil de gouvernance IA. Supports de présentation à destination des équipes métiers, techniques,

Hello 😀 Nous recherchons un Lead Data gouvernance pour l'un de nos clients : 📍 Contexte de la mission Dans le cadre de la structuration de sa stratégie Data, l'un de nos clients recherche un Data Manager Senior afin de mettre en place et piloter une gouvernance des données pérenne. Aujourd'hui, le patrimoine Data de l'organisation est insuffisamment structuré et gouverné. Les demandes des métiers et de la DSI sont traitées de manière ponctuelle, sans cadre de gouvernance formalisé, ce qui génère des problématiques de qualité, de conformité et de valorisation des données. Le consultant interviendra comme référent Gouvernance Data, en l'absence de Chief Data Officer. Il sera responsable de la structuration du Data Office, de la définition des processus de gouvernance et de l'animation de l'ensemble des acteurs Data. Le poste est très transverse, avec des interactions fortes auprès des métiers, de la DSI, des équipes conformité et des Data Owners. 🎯 Missions principales Le consultant sera notamment en charge de : Définir et déployer la stratégie de gouvernance des données Structurer et piloter le Data Office Mettre en place les rôles de Data Owner et Data Steward Organiser et prioriser les demandes Data des métiers Définir les politiques de qualité des données Mettre en œuvre un Data Catalog et gérer les métadonnées Définir les référentiels de données critiques (Master Data) Garantir la conformité RGPD et les exigences réglementaires Définir les indicateurs de qualité de données (Data Quality KPIs) Accompagner les métiers dans l'appropriation de la gouvernance Data Élaborer la roadmap Data Gouvernance à moyen et long terme

Mission de l'équipe La mission s'inscrit au sein d'une équipe en charge de la gouvernance des données de risques et du déploiement du framework BCBS239, dans le cadre d'un programme stratégique de remédiation réglementaire lancé à la suite des recommandations de la Banque Centrale Européenne. L'objectif est de renforcer la maîtrise des processus d'agrégation et de reporting des données de risques, d'assurer la conformité aux exigences BCBS239 et d'accompagner la mise en œuvre opérationnelle de la gouvernance des données au sein des fonctions Risk. L'équipe pilote notamment la gouvernance des données critiques, l'organisation des filières de reporting, le déploiement des contrôles de données ainsi que la coordination avec les équipes en charge des systèmes de gestion de la donnée. 1. Gouvernance des données critiques L'équipe est responsable de l'identification, de la documentation et du suivi des Critical Data Elements (CDE) entrant dans le périmètre BCBS239. Les principales activités consistent à : Identifier et cartographier les données critiques. Documenter les données et assurer leur suivi dans le temps. Définir les indicateurs de risque (KRI) permettant de mesurer la qualité des données. Mettre en place des tableaux de bord de suivi de la qualité des données. 2. Structuration du catalogue de reporting L'équipe est responsable de la consolidation du catalogue de reporting de la filière ainsi que de son intégration dans les référentiels Groupe. Les travaux portent notamment sur : L'audit de l'existant. La création et la mise à jour d'un dashboard de synthèse des reportings. L'intégration du catalogue dans les outils Groupe afin d'améliorer la gouvernance et la collaboration entre les différentes équipes. 3. Mise en œuvre du framework BCBS239 L'équipe est responsable du déploiement opérationnel du dispositif de contrôle couvrant les processus d'agrégation et de reporting. Les activités comprennent notamment : La définition des rôles et responsabilités des différents acteurs. La mise en place des workflows opérationnels. Le déploiement des contrôles sur les métriques du Risk Appetite Statement (RAS) et du reporting COREP. La documentation des processus de production et des calendriers associés. La contribution à la mise en place de la traçabilité des données (Data Lineage) et des contrôles associés. 4. Pilotage du programme et préparation des audits L'équipe est responsable de coordonner les travaux du programme et de préparer les différents livrables attendus dans le cadre des revues internes et des audits réglementaires. Les travaux consistent notamment à : Préparer la roadmap des différents chantiers. Coordonner les parties prenantes. Finaliser l'Internal Assessment. Préparer les réponses aux recommandations d'audit. Accompagner les validations et sign off auprès des instances de gouvernance. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les axes suivants : Gouvernance des données critiques BCBS239. Déploiement opérationnel du framework de contrôle. Structuration du catalogue de reporting. Pilotage des travaux de conformité réglementaire. En termes de responsabilités principales, la mission devra notamment : Préparer et piloter la roadmap des travaux avec les différentes parties prenantes. Identifier, documenter et assurer le monitoring des Critical Data Elements (CDE). Définir les KRI de qualité de données et produire les tableaux de bord associés. Réaliser l'inventaire du catalogue de reporting et contribuer à son intégration dans les outils Groupe. Concevoir et mettre en œuvre le plan de contrôle des processus d'agrégation et de reporting. Documenter les métriques du Risk Appetite Statement (RAS) et du reporting COREP. Contribuer à la définition des rôles, responsabilités et processus de gouvernance. Participer aux travaux de Data Lineage et aux contrôles associés. Préparer les livrables nécessaires aux audits et aux comités de validation.

Rejoignez un acteur majeur du secteur des transports en commun pour piloter la montée en maturité de sa plateforme Data. Vous structurerez et industrialiserez les pratiques de gouvernance, qualité et gestion des métadonnées au cœur d'un environnement Data complexe mêlant Data Lake, solutions de catalogage et gouvernance transverse. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des données du Groupe, en garantissant conformité, traçabilité et valorisation des actifs Data. Ce rôle combine expertise fonctionnelle approfondie, maîtrise des enjeux de qualité et capacité à fédérer des stakeholders métiers et informatiques dans l'application de règles de gouvernance ambitieuses. L'environnement technique repose sur une stack moderne (Databricks, outils de catalogage, SI transverse) et une organisation Agile/Scrum. Vous évolurez aux côtés de Data Owners, équipes projets et responsables IT pour déployer une gouvernance Data robuste et durable. Responsabilités : - Piloter les activités de Data Management et de gouvernance sur les plateformes Data du Groupe - Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des métadonnées et des référentiels de données - Administrer et faire évoluer les outils de catalogage, de classification et de gouvernance des données - Assurer le Data Lineage entre Databricks, solutions de catalogage et outils du SI - Accompagner les Data Owners et équipes projets dans l'application des règles et standards de gouvernance - Contribuer à la mise en œuvre du programme de qualité des données à l'échelle du Groupe - Piloter les activités Data multi-projets et assurer le suivi des mises en production - Valider la qualité documentaire et la conformité des livrables Data - Produire les reportings, tableaux de bord et indicateurs de gouvernance Data - Coordonner les dispositifs de gouvernance transverse et les Contrats de Confiance Data Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

Dans le cadre des activités du Data Office de la MACIF, le Release Manager intégrera l'équipe Data OPS afin de garantir l'homogénéité, la performance et l'industrialisation des Référentiels Data. Il interviendra sur la planification des releases, l'amélioration des processus DevOps et la coordination des équipes techniques. Missions Centraliser et piloter la planification des releases avec les différentes équipes (Développement, Tests, Delivery, DDSI) Industrialiser et automatiser les processus de déploiement CI/CD Coordonner les mises en production et fluidifier les échanges entre les équipes Garantir la disponibilité et la stabilité des environnements Contrôler la qualité des livrables (tests, documentation, conformité) Identifier et piloter les risques liés aux mises en production Définir et suivre les Exigences Non Fonctionnelles (sécurité, performance, disponibilité, scalabilité) Assurer le suivi de la conformité et des plans d'actions correctifs Réaliser les analyses post-mortem et identifier les causes racines des incidents Participer aux audits techniques des applications et des fournisseurs Produire les reportings et contribuer à l'amélioration continue des processus DataOps et DevOps Nous recherchons un Release Manager disposant d'une solide expérience en DevOps et en gestion des mises en production, capable de coordonner plusieurs équipes techniques, d'industrialiser les processus de déploiement et de garantir la qualité des livrables dans un environnement Data. Le candidat devra faire preuve d'excellentes qualités de communication, de rigueur et d'une forte capacité à piloter des projets transverses.

Mission de l'équipe :Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation au sein d'un acteur majeur de l'Asset Management, la mission consiste à accompagner la migration et l'intégration des données de référence vers la plateforme Aladdin. L'objectif est de garantir une transition fiable, cohérente et sécurisée des référentiels de données, en assurant la qualité, l'intégrité et la gouvernance des données tout au long du projet. La mission s'inscrit dans un environnement international, à forts enjeux métier, où la qualité des données constitue un facteur clé de succès. 1. Pilotage de la migration des données de référenceLa mission est responsable de l'accompagnement des travaux de migration des référentiels Security Master et Benchmark vers la plateforme Aladdin. Les principales activités consistent à : Piloter les activités de migration des données de référence. Coordonner les différentes parties prenantes impliquées dans le projet. Assurer le bon déroulement des différentes phases de transition. 2. Définition et gouvernance des donnéesLa mission intervient en collaboration avec les équipes métiers et techniques afin de garantir la qualité des données migrées. Les principales responsabilités consistent à : Recueillir et valider les besoins métiers relatifs aux données. Définir et valider les mappings de données. Veiller au respect des standards de gouvernance des données. Garantir la cohérence et l'intégrité des données tout au long du processus de migration. 3. Validation et sécurisation de la migrationLa mission contribue à la sécurisation des livraisons de données avant leur mise en production. Les principales activités consistent à : Participer aux campagnes de tests. Réaliser les activités de réconciliation des données. Valider les processus de migration. Identifier et analyser les écarts de données. 4. Analyse des données et suivi des indicateursLa mission participe au pilotage de la qualité des données à travers l'analyse de volumes importants de données. Les principales activités consistent à : Analyser de grands volumes de données. Produire les analyses nécessaires aux activités de conversion des données. Suivre les indicateurs de qualité et les KPI liés à la migration. Contribuer à la résolution des anomalies identifiées. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Pilotage de projets Data en environnement Asset Management. Migration des référentiels Security Master et Benchmark vers Aladdin. Coordination des équipes métiers et IT. Définition des besoins, mappings et règles de gouvernance des données. Validation de la qualité, de la cohérence et de l'intégrité des données. Participation aux tests, réconciliations et validations fonctionnelles. Analyse de jeux de données volumineux et suivi des KPI. Contribution au bon déroulement des différentes phases du projet.

Notre client dans le secteur Aérospatial et défense recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Dans le cadre d'un programme de transformation Data au sein d'un acteur majeur de l'aéronautique, nous recherchons un Data Engineer GCP en freelance afin de renforcer une équipe en charge d'un projet décisionnel stratégique dédié aux opérations au sol. La mission s'inscrit dans un contexte de migration et d'optimisation d'une plateforme Data Warehouse sur Google Cloud Platform. L'objectif est d'améliorer les performances des traitements, la qualité du code et l'organisation des référentiels Git tout en réduisant la dette technique. Missions principalesParticiper à l'évolution et à l'optimisation d'une plateforme Data Warehouse sur GCP Améliorer les performances des traitements et requêtes BigQuery Optimiser la structure, l'organisation et la maintenabilité des dépôts Git Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de déploiement Participer à la mise en place et à l'amélioration des chaînes CI/CD Accompagner la migration des solutions BI vers l'environnement GCP Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre et valoriser les données opérationnelles Participer à la réduction de la dette technique et à la définition des bonnes pratiques de développement Environnement techniqueCompétences indispensablesGoogle Cloud Platform (GCP) BigQuery Git / GitHub CI/CD GitHub Actions ou outils équivalents Connaissances appréciéesData Warehouse / BI Optimisation de performances Data Méthodologies Agile (Kanban) Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering Excellent esprit d'équipe Forte capacité d'intégration dans un environnement existant Sens de l'écoute Bonnes qualités de communication Autonomie et capacité à être rapidement opérationnel Challenges de la missionPrendre en main un projet comportant plusieurs dizaines de modules Optimiser les performances des traitements BigQuery à grande échelle Structurer durablement les pratiques de développement et les dépôts Git Poser des bases solides pour l'exploitation de la plateforme Data sur GCP Réduire la dette technique tout en accompagnant les évolutions fonctionnelles Compétences / Qualités indispensables : Java, Spark, GCP, Big Query Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience dans l'optimisation de plateformes Data à fort volume, Appétence pour les environnements métiers opérationnels complexes Informations concernant le télétravail : Oui — 4 jours/semaine

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Intermédiation SOURCING – Data Engineer Contexte et objectif de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information, le domaine Data Fabric porte les sujets liés à la donnée. Le pôle BI Management est responsable des projets DATA de l'entreprise : cadrage des besoins métiers de pilotage et de décision, conception générale des projets DATA et DATAVIZ, développement des produits data métiers, alimentation des objets métiers, du data warehouse et des modèles sémantiques via DBT et Snowflake, développement des modèles sémantiques Power BI, déploiement des services Power BI, sécurisation des accès à la donnée, recette, mise en service, conformité avec la gouvernance data et les référentiels, application des règles de construction définies par la plateforme data, et maintien en conditions opérationnelles. La mission s'inscrit dans un projet BI dédié à la prévention, santé et sécurité, visant à industrialiser la production et le suivi d'indicateurs de performance dans un environnement gouverné, sur une plateforme Data Analytics et avec Power BI. Missions principales Le Data Engineer rejoindra l'équipe BI Management pour la phase de réalisation du projet et interviendra au sein d'une squad dédiée, en collaboration étroite avec le Proxy Product Owner, le responsable maîtrise d'œuvre / chef de projet, le Delivery Lead et les référents métiers. Responsabilités principales : 1. Conception détaillée • Documenter les règles de gestion technique • Documenter les schémas d'architecture data • Documenter les structures data cibles et objets métiers construits à partir des objets d'échange de la plateforme data 2. Développement data et alimentation des couches de la plateforme • Développer les pipelines ELT avec DBT • Développer les chargements Bronze vers Silver puis Gold • Réaliser les transformations dans Snowflake via DBT • Développer l'ordonnancement et l'orchestration des flux avec Airflow • Concevoir les modèles de staging pour la normalisation des données sources • Concevoir les marts Gold orientés métier BI 3. Orchestration Airflow • Créer et maintenir les DAGs Airflow pour orchestrer les chaînes Silver vers Gold puis le rafraîchissement Power BI • Gérer les dépendances inter-pipelines, les reprises sur erreur et l'alerting 4. Développement sur Snowflake • Développer les produits de données conformes aux règles de la Data Fabric • Créer des vues, tables et autres objets optimisés sur Snowflake 5. Data visualisation et sémantique Power BI • Développer les modèles sémantiques et les rapports sur Power BI Services • Utiliser DAX, le langage M et les pipelines de déploiement • Mettre en œuvre les fonctionnalités Power BI Services : abonnements, alertes par mail ou Teams sur valeur ou rapport 6. Bonnes pratiques de développement • Mettre en place le versioning Git via GitLab • Participer aux revues de code • Assurer la modularité, le lineage et le CI/CD 7. Catalogue et traçabilité • Documenter les modèles via dbt docs • Assurer la traçabilité et le lineage 8. Industrialisation et DevOps data • Mettre en place le CI/CD des pipelines dbt • Gérer les environnements DEV / REC / PROD sur la plateforme Data Analytics • Assurer le déploiement automatisé 9. Performance • Optimiser les requêtes SQL • Choisir les matérialisations adaptées (incremental vs full) • Gérer le partitionnement / clustering éventuel • Gérer des volumes importants • Optimiser les coûts Snowflake 10. Gestion des ressources plateforme • Créer les schémas YAML et plateforme • Créer et gérer les bons de souscription 11. Collaboration et delivery • Collaborer avec les Tech Leads et architectes du pôle transverse Data Fabric pour respecter les cadres d'architecture et de sécurité • Respecter les bonnes pratiques de développement du pôle • Estimer la charge des développements lors de la préparation des sprints et alerter sur les complexités identifiées • Vulgariser les sujets techniques auprès des métiers et des parties prenantes Référentiel synthétique du poste • Ingestion : demande et suivi de mise en place des flux vers Snowflake • Transformation : développement des modèles dbt en SQL • Modélisation : conception Bronze vers Gold • Qualité : tests, monitoring, gouvernance • Industrialisation : CI/CD, orchestrations • Performance : optimisation Snowflake • Documentation : lineage et catalogue • Collaboration : interface BI / MOA / plateforme Profil recherché Compétences techniques et fonctionnelles obligatoires : • DBT : développement de modèles staging et marts, gestion du DAG de transformations, macros, Jinja templating, matérialisations view / table / incremental • Snowflake : conception de schémas Bronze / Gold, gestion de tables volumineuses, optimisation des coûts compute / storage, clustering, partitionnement logique • Airflow • Conception et modélisation data : tables de faits / dimensions, marts métier Gold, historisation, granularité, normalisation vs dénormalisation • Maîtrise de l'architecture médaillon et de la modélisation data 3NF • Power BI • SQL avancé et Python • Rédaction de spécifications techniques générales et détaillées, contrats d'interface et gestion de modes dégradés • Connaissance des systèmes décisionnels : conception, modélisation objet métier, MCD, MPD • Pilotage : planification, animation d'ateliers, reporting Qualités relationnelles et personnelles : • Fort esprit d'analyse et de synthèse • Aisance et qualité de communication écrite et orale en français • Proactivité et force de proposition • Capacité d'adaptation, rigueur et autonomie Livrables attendus • Spécifications techniques détaillées • Architecture data cible et modèle de données cible • Environnement de recette configuré • Cahier de recette (Squash) • Automatisation des tests • Recette technique et fonctionnelle • Rapport de tests techniques • Planning des développements, recette technique et déploiement • Spécifications techniques générales / détaillées • Développements Conditions de mission • Temps plein : 18 jours par mois • Travail à distance autorisé dans la limite de 10 jours par mois, avec planning à partager et faire valider chaque mois • Télétravail autorisé uniquement depuis la France métropolitaine • Localisation : Saint-Denis, proche Stade de France • Déplacements : non • Heures non ouvrées : non • Période ferme : du 08/09/2026 au 25/09/2026 • Période optionnelle 1 : du 28/09/2026 au 24/12/2026 • Période optionnelle 2 : du 28/12/2026 au 26/03/2027 • Maximum contractuel mentionné : 36 mois • Validation du CRA obligatoire • Propriété intellectuelle transférée intégralement au client final • Signature d'un NDA si nécessaire Compétences / Qualités indispensables : DBT, Snowflake, Airflow, Power BI, SQL avancé et Python, Modélisation data médaillon / 3NF Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance de l'écosystème SI interne et du secteur de l'énergie Informations concernant le télétravail : Travail à distance autorisé jusqu'à 10 jours par mois, planning à partager et faire valider par le prescripteur chaque mois, uniquement depuis la France métropolitaine.

ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission de Data Quality Manager / Analyst (IT & CMDB). MissionsGarantir la fiabilité, la précision et la conformité des données IT (notamment la CMDB et le MDM). Piloter le cycle complet de la qualité des données : du design du modèle de contrôle à la certification des "Golden Data", en passant par la mise en œuvre de plans de remédiation et l'alignement avec les standards du groupe. Objectifs clésIndustrialiser le contrôle qualité : définir et déployer le modèle opérationnel de contrôle et onboarder les différentes entités sur le Core Model Data Quality CMDB. Certifier les données : évaluer les données selon des critères stricts (précision, complétude, impact) pour attribuer le statut de "Données Certifiées". Assurer l'alignement et l'intégration : aligner le modèle CMDB avec le référentiel MDM IT et maintenir les interfaces d'alimentation du Datahub IT. Activités principalesGouvernance et design de la qualité Définir les critères de certification et le modèle opérationnel de contrôle. Mettre en place la comitologie, les rôles et responsabilités (Data Owners). Piloter les KPI et concevoir les dashboards de suivi pour la direction. Certification et remédiation Organiser et lancer les campagnes de certification (analyse d'impact, cas d'usage, kits de communication). Identifier les causes racines des anomalies de données. Définir, implémenter et suivre les plans de remédiation pour corriger les écarts. Intégration technique et maintien en condition opérationnelle (MCO) Analyser les écarts entre les modèles de données (CMDB vs MDM) et rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques. Superviser le développement et le déploiement des interfaces d'intégration. Assurer le monitoring continu des flux et la qualité des données injectées dans la CMDB. Livrables attendusDocumentation : dossiers de gouvernance, process de certification, spécifications techniques et User Stories. Pilotage : roadmap des campagnes, comptes-rendus de comités, rapports de certification. Technique : dashboards de suivi des KPIs et interfaces d'intégration opérationnelles.

TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Les tâches : Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.

Site : IDF 3j/site - 2j TT Profil habilitable obligatoire (FR) TJM max : 1400 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 31/12/2026 Profil recherché : 10+ ans d'expérience en gestion de projet/programme IT Expérience avérée en migration vers SAP S/4HANA Participation à au moins un programme de transformation SAP (end-to-end) Expérience dans des environnements industriels complexes (défense, aéronautique, manufacturing) Contexte : Modernisation et transformation des systèmes d'information : migration de données depuis des systèmes legacy vers des solutions cibles, notamment SAP S/4HANA. Missions : Définir et Piloter le programme de data migration de bout en bout, en particulier dans le cadre d'une transformation vers SAP S/4HANA Garantir la qualité, l'intégrité et la cohérence des données migrées Piloter les phases de tests (SIT, UAT) Sécuriser les phases critiques (cut-over, bascules go-live et plan de rollback) Assurer le respect des délais, coûts et risques Accompagner la transformation des référentiels et des processus métier Structurer la gouvernance projet (COPIL, COMOP, reporting exécutif) Coordonner les équipes client, intégrateurs SAP et partenaires Suivre les indicateurs clés (planning, budget, qualité, risques)