Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Notre client international recherche un Chef de Projet IT Data & Analytics expérimenté pour rejoindre un important programme de transformation basé à Argenteuil, en France. Il s'agit d'un rôle stratégique, orienté métier, travaillant en étroite collaboration avec le Responsable Data, Analytics & IA. Le consultant sera en charge de la gouvernance du portefeuille de projets, du suivi des livraisons, de la gestion des parties prenantes, du pilotage financier et de l'excellence opérationnelle au sein d'un environnement international complexe. Le consultant retenu pilotera un portefeuille d'initiatives stratégiques comprenant la modernisation des plateformes de données, la migration de BW vers Snowflake, le déploiement de Power BI, l'intégration des données suite à des acquisitions, la gouvernance des données, la gestion des données de référence (Master Data), le reporting ainsi que divers programmes liés à l'Intelligence Artificielle. En collaboration avec les équipes de direction, les architectes, les Product Owners, les Business Analysts et les équipes techniques, il veillera à la bonne progression des projets tout en assurant une visibilité claire sur les risques, les budgets, les ressources, les dépendances et les jalons clés. Les candidats devront justifier de 7 à 12 ans minimum d'expérience en gestion de projets, programmes ou portefeuilles IT dans les domaines de la Data, de l'Analytics, de l'IA ou de la transformation digitale. Une expérience préalable au sein de grandes organisations internationales matricielles est indispensable. De solides compétences en leadership, gouvernance, gestion budgétaire, prévisions financières, gestion des parties prenantes et communication auprès des directions exécutives sont également requises. Une bonne connaissance des plateformes de données modernes, des solutions BI et Reporting, de la gouvernance des données ainsi que des méthodologies Agile est fortement souhaitée. La maîtrise professionnelle de l'anglais est indispensable. 【1-832f65】

ContexteDans le cadre de l'accélération de sa transformation Data et Digitale, notre client souhaite renforcer son organisation en recrutant un Head of Data Platform H/F capable de définir, piloter et industrialiser la plateforme Data Groupe. La plateforme vise à fournir un environnement mutualisé, sécurisé, gouverné et scalable permettant aux différentes entités métiers de développer et d'exploiter efficacement : Des Data Products ; Des solutions de reporting et de Business Intelligence ; Des cas d'usage analytiques avancés ; Des solutions d'Intelligence Artificielle. Le candidat évoluera au sein de l'écosystème Data & Digital Services et collaborera étroitement avec les équipes IT, Architecture, Cybersécurité et les directions métiers. MissionLe Head of Data Platform est responsable de la stratégie, de l'architecture, de la gouvernance et de l'exploitation de la plateforme Data Groupe. Il garantit l'alignement entre les besoins métiers, les objectifs stratégiques de l'entreprise et les capacités technologiques de la plateforme. Il agit comme un véritable propriétaire de produit (« Platform as a Product ») en pilotant l'évolution, l'adoption et la création de valeur de la plateforme Data. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie Data PlatformVision et roadmapDéfinir la vision cible de la plateforme Data Groupe. Construire et maintenir la roadmap stratégique pluriannuelle. Définir les priorités d'investissement et d'évolution technique. Aligner la stratégie Data Platform avec la stratégie d'entreprise. Operating ModelConcevoir et mettre en place une organisation orientée produit. Structurer le modèle : Core Platform Data Domains Data Products Value Streams Pilotage de la performanceDéfinir et suivre les indicateurs clés : Adoption de la plateforme Qualité de service Disponibilité Performance Satisfaction utilisateurs Coûts d'exploitation ROI des investissements Data 2. Pilotage opérationnel de la plateformeRun & OperationsGarantir la disponibilité et la résilience de la plateforme. Superviser les activités d'exploitation. Assurer le suivi des incidents majeurs. Piloter les plans d'amélioration continue. Performance & ScalabilitéAssurer la montée en charge de la plateforme. Anticiper les besoins futurs. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. FinOpsMettre en œuvre une gouvernance des coûts Cloud. Optimiser les usages Snowflake. Maîtriser les dépenses Power BI. Définir des modèles de refacturation ou de consommation. 3. Architecture et industrialisationArchitecture DataDéfinir les standards d'architecture Data Groupe. Garantir la cohérence des solutions mises en œuvre. Participer aux comités d'architecture. IndustrialisationPiloter la mise en place de : Pipelines Batch Pipelines Streaming Frameworks de développement réutilisables Automatisation des déploiements Modern Data StackContribuer aux choix et à l'industrialisation autour de : Snowflake Azure DBT Spark Power BI APIs InnovationAccompagner l'intégration : Des Data Products De l'IA Générative Du Machine Learning Des services analytiques avancés 4. Gouvernance et Data ProductsGouvernance DataDéfinir le modèle de gouvernance de la plateforme. Définir les rôles et responsabilités. Structurer les processus de gouvernance. Data ProductsAccompagner les domaines métiers dans la création de Data Products. Définir les contrats de données. Organiser le cycle de vie des produits Data. Qualité des donnéesMettre en place les standards de qualité. Définir les indicateurs de qualité. Garantir la traçabilité et la conformité des données. 5. Développement du self-service DataEnablement des équipesFournir des services mutualisés. Développer des accélérateurs et composants réutilisables. Simplifier l'exploitation de la plateforme. AdoptionFavoriser l'autonomie des équipes Data. Accompagner les utilisateurs métiers. Développer une culture Data à l'échelle du Groupe. 6. Management et leadershipManagement d'équipesEncadrer les équipes Data Platform. Accompagner la montée en compétences. Développer une culture d'excellence opérationnelle. Gestion des partenairesPiloter les fournisseurs et intégrateurs. Superviser les prestations externes. Garantir la qualité des livrables. Coordination transverseInteragir avec : Data Office Directions métiers IT Infrastructure Architecture Groupe Sécurité Risques et Conformité 7. Sécurité et conformitéSécuritéMettre en œuvre : IAM RBAC RLS Data Masking Chiffrement Audits et contrôles d'accès RéglementationGarantir la conformité avec : RGPD DORA Politiques Groupe Exigences d'audit interne Environnement techniqueCloudSnowflake Microsoft Azure Power BI Cloud On-premiseIBM Cognos IBM TM1 Power BI Report Server Technologies DataDBT Spark API Management Data Catalog Data Marketplace Streaming et Batch Processing MéthodologiesData Product Management Platform Engineering DevOps FinOps Agile / Product Operating Model

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Product Manager Plateforme Data | Paris | Hybride Nous accompagnons un acteur international majeur du secteur des services financiers dans le cadre de la transformation de sa plateforme Data d'entreprise. Il s'agit d'un poste stratégique de Product Manager, où vous serez responsable de la définition de la vision, de la feuille de route et du modèle opérationnel d'une plateforme Data cloud moderne, supportant des cas d'usage analytiques critiques et des Data Products à l'échelle de l'entreprise. Vos responsabilités Définir et piloter la stratégie, la vision produit et la roadmap de la plateforme Data d'entreprise. Conduire l'évolution d'une plateforme analytique cloud native. Favoriser l'adoption des Data Products et des principes d'architecture Data modernes. Collaborer étroitement avec les équipes Architecture, Engineering et les métiers. Garantir la scalabilité, la performance, la fiabilité et l'optimisation des coûts de la plateforme. Coordonner les équipes internes ainsi que les partenaires technologiques externes. Promouvoir les meilleures pratiques en matière de gouvernance des données, de sécurité et de conformité réglementaire.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

Contexte Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

Présence sur site : 3 jours par semaine (jours fixes) + 2 jours de télétravail possibles Durée de la mission : 12 mois renouvelables Démarrage : ASAP ContexteDans le cadre d'un important programme de transformation de son système d'information, notre client renforce son équipe Data Engineering et recherche un(e) Platform Engineer expérimenté(e). Vous participerez à la conception et à la mise en œuvre d'une plateforme de streaming de données basée sur Apache Kafka, destinée à être utilisée en self-service par les différentes équipes de développement. L'objectif est de construire une plateforme moderne, automatisée et industrialisée permettant d'accélérer le développement des applications tout en favorisant une architecture événementielle. Vous évoluerez au sein d'une équipe Agile composée de développeurs, d'un Product Owner et d'un Engineering Manager. Vos missionsEn tant que Platform Engineer, vous serez notamment en charge de : Concevoir, déployer et maintenir une plateforme Kafka robuste et hautement disponible. Automatiser le déploiement et l'administration de la plateforme via des approches Infrastructure as Code et GitOps. Mettre en place les pipelines CI/CD sous GitLab. Développer des mécanismes de self-service permettant aux équipes de créer et gérer leurs ressources Kafka de manière autonome. Assurer l'exploitation, la supervision et l'amélioration continue de la plateforme. Déployer les outils de monitoring, de traçabilité et d'observabilité. Rédiger la documentation technique, les guides utilisateurs ainsi que les procédures d'exploitation. Accompagner les équipes de développement dans l'utilisation de la plateforme et promouvoir les bonnes pratiques. Participer à l'évolution de la Data Platform et contribuer aux futurs projets d'extension de la plateforme. Environnement techniqueIndispensableApache Kafka Kafka Connect Kubernetes Docker GitLab CI/CD GitOps Infrastructure as Code (Terraform ou équivalent) Monitoring & Observabilité Prometheus Datadog OpenTelemetry AppréciéKafka Resource Operator (KRO) Data Platform Data Lake Data Mesh Apache Iceberg Snowflake FinOps Cloud public (AWS, Azure ou GCP)

Contexte : Nous recherchons un(e) Architecte Data Snowflake pour accompagner nos clients dans la conception et la mise en œuvre de plateformes Data modernes sur Microsoft Azure. Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, en alliant expertise technique, sécurité des données et accompagnement des métiers. Missions : Concevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Configurer et administrer les environnements de la plateforme Data. Définir les architectures de stockage, d'intégration et de traitement des données. Garantir la performance, la disponibilité et la sécurité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance et de sécurité des données (RGPD, gestion des accès, cloisonnement). Industrialiser les déploiements via les pratiques CI/CD et Infrastructure as Code. Accompagner les équipes techniques et conseiller les clients sur les choix d'architecture. Recueillir les besoins métiers et vulgariser les sujets techniques auprès des interlocuteurs fonctionnels. Compétences techniques : Snowflake (architecture, administration, sécurité). Python. Microsoft Azure. Azure Data Factory (ADF)/ Azure Synapse Analytics/ Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2). Microsoft Fabric. SQL avancé. Azure DevOps / GitHub (CI/CD). Terraform (Infrastructure as Code). Sécurité Data : Gouvernance des données. Gestion des habilitations et des accès. Cloisonnement des données. Conformité RGPD.

Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.

ContexteDans le cadre de la stratégie digitale d'une grande entreprise du secteur financier, un programme de transformation majeur du système d'information est en cours. Ce programme inclut notamment : La modernisation de la plateforme data (Big Data / Datalake) La migration vers une nouvelle cible décisionnelle basée sur Snowflake pour la BU France La plateforme data actuelle supporte de multiples usages opérationnels et analytiques. Des usages sont actuellement en cours de migration vers Snowflake, tout en maintenant l'activité existante. En parallèle, de nouveaux projets data & IA continuent d'émerger pour répondre aux besoins métiers. MissionsDans ce contexte, la mission vise à : Concevoir, développer, piloter et délivrer de nouveaux usages décisionnels à forte valeur métier Participer à la migration vers Snowflake Industrialiser les datamarts métiers Garantir la qualité, la conformité et la maintenabilité des solutions Périmètre des travaux : Alimentation de données brutes (SIO → Snowflake) Construction de datamarts décisionnels Migration des usages existants vers Snowflake Développement/industrialisation de nouveaux usages décisionnels Industrialisation et contrôle qualité des usages data Interactions lors de la mission : L'intervenant interagira avec : Chef de projet Équipes IT France (Roubaix) Équipes infrastructures (Île-de-France) Centre de services (Île Maurice) Data Management Office (Roubaix) Directions métiers (marketing, réglementaire, etc.) (Roubaix + Île-de-France) Activités principalesL'ingénieur Data interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des usages : Analyse & cadrage Comprendre et challenger les besoins métiers Interagir directement avec les utilisateurs métiers Formaliser des solutions adaptées et pragmatiques Être force de proposition dans la construction des usages Conception & décisions Traduction en solutions techniques adaptées Prendre des décisions de conception en autonomie (modélisation, flux, choix techniques) Définition de patterns d'architecture data Identification des données sources et des dépendances Estimation des charges, identification des risques Développement & livraison Développement des pipelines et des usages Encadrement / suivi de développements (effectué par un Centre de services) Mise en œuvre des bonnes pratiques (qualité, performance, sécurité) Livraison des livrables projets selon la méthodologie CAPFM (cycle en V) ou en agile selon les projets : Spécifications fonctionnelles et techniques Dossiers d'architecture et de conception Documentation d'exploitation et d'installation Code source versionné et validé (intégration → production) Tests & mise en production Tests unitaires, intégration et recette Contribution aux mises en production Suivi post-déploiement Gouvernance & amélioration continue Documentation des usages (fonctionnelle et technique) Contribution à la gouvernance des données Analyse et optimisation des usages existants Veille technologique (outils data / Snowflake)

Je cherche pour un de mes client un Transition Manager/Directeur de Projet/programme sur Saint Quenti en Yvelines CONTEXTEDans un contexte de migration vers des architectures hybrides et multicloud, de modernisation des data warehouse et de déploiement de plateformes analytiques avancées, le Transition Manager assure la coordination, la gouvernance et le pilotage stratégique de l'onboarding des activités clés sur des architectures mutualisées. Rattaché(e) à l'activité Chefferie de Projet, il interagit avec les métiers, les équipes Architecture, Sécurité, Run et les partenaires technologiques stratégiques afin de garantir l'alignement du programme avec les objectifs de l'entreprise. MISSIONS ET RESPONSABILITESPilotage de la transition / migrationDéfinir la stratégie globale d'adoption des applications concernées. Définir les critères d'éligibilité et de priorisation des migrations. Elaborer les scenarii de transition (big bang, migration progressive, run-in-parallel). Piloter la conception des architectures cibles mutualisées. Consolider la roadmap globale avec les différents projets / streams. Coordonner les chefs de projet. Gouvernance & pilotage programmeMettre en place et piloter la gouvernance du programme. Animer les COPIL, comités techniques et revues de portefeuille. Assurer le reporting exécutif. Suivre le budget, les charges prévisionnelles et consommées. Gérer les risques et plans de mitigation. Garantir l'alignement réglementaire (EBA, ACPR, PRA, FCA). Roadmap de transitionPiloter les actions clés de la feuille de route. Superviser les migrations et garantir les SLA en production. Organiser les migrations pilotes et les tests. Accompagner les déploiements, montées en production et rollback. Assurer le support post-migration et l'amélioration continue. DOMAINES FONCTIONNELS Capital Market Front Office & Back Office Risks, Market & Static Data Middle Office Vendor Data COMPETENCES REQUISESTechniquesCloud : AWS, Azure, GCP (IaaS/PaaS, networking, sécurité cloud, FinOps). Kubernetes, Docker, VMware. Data Platform : Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse (Databricks, Snowflake), streaming, API. Bases de données : PostgreSQL, Elasticsearch. Architecture SI : urbanisation, architecture distribuée, ESB, API Management. Gestion de programme : PPM, ITIL, Agile/Cycle-V (Scrum, SAFe), Jira, MS Project. Réglementation : DORA, IAM, RGPD, Bâle IV, LPM, exigences ACPR/BCE cloud bancaire.

Data Engineer Senior (H/F) – Full RemoteDans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack techniqueSnowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. ConditionsMission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data européenne, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour concevoir, développer et maintenir des plateformes et produits de données évolutifs, destinés à répondre aux besoins métiers en matière de pilotage, de reporting et d'analyse. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur mise à disposition pour les équipes métiers et BI. Vos principales responsabilitésArchitecture & Plateforme Data Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives (Raw / Curated / Consumption). Développer des solutions alignées avec les standards d'architecture Data modernes. Garantir la maintenabilité, la réutilisabilité et la scalabilité des développements. Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL/ELT. Mettre en place des traitements de données performants et industrialisés. Développer des modèles de transformation avec dbt. Orchestrer les traitements via Apache Airflow. Modélisation des données Concevoir des modèles dimensionnels (Star Schema, Data Marts). Produire des jeux de données fiables et prêts à l'exploitation (KPI-ready datasets). Qualité, Gouvernance & Sécurité Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données. Mettre en œuvre les règles de gouvernance, de sécurité et de gestion des accès (RBAC). Participer à la documentation du lineage et des standards de développement. Performance & Industrialisation Optimiser les performances des pipelines et des traitements Snowflake. Améliorer les coûts d'exécution et de stockage. Mettre en place le monitoring, la supervision et les alertes. Collaboration Collaborer avec les équipes métiers, les Business Analysts, Product Owners et équipes BI. Participer aux ateliers fonctionnels et techniques. Assurer le transfert de connaissances et la documentation des solutions. Environnement techniqueSnowflake AWS dbt Apache Airflow SQL Git CI/CD Jira Confluence Lucid

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour accompagner la mise en place d'un Data Warehouse moderne sur Snowflake au sein d'un environnement cloud AWS. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir et industrialiser une plateforme analytique moderne reposant sur Snowflake, dbt et AWS. L'objectif principal sera de participer à la construction du Data Warehouse, à la modélisation des données et à l'industrialisation des pipelines de traitement. Missions principalesConcevoir et développer le Data Warehouse sur Snowflake. Développer et maintenir les transformations de données avec dbt. Concevoir et orchestrer les pipelines de données avec Airflow. Développer des traitements en Python (Pandas, PySpark). Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Mettre en œuvre les processus CI/CD et les standards de qualité. Contribuer aux choix d'architecture et à l'amélioration continue de la plateforme. Environnement techniqueCloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Langages : Python (Pandas, PySpark), SQL CI/CD : GitLab Git / DevOps