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Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Ops . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Ops . Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Senior Data Ops Engineer pour rejoindre son équipe en charge du Datalake. La donnée est au cœur de la stratégie de notre client, guidant chaque décision de la conception à l'expérience utilisateur. L'équipe est responsable de la mise à disposition du stockage, de la robustesse, de la scalabilité et de la gouvernance technique du patrimoine de données. Descriptif de la mission : Les missions sont : Garantir la robustesse de la plateforme : Gestion du DRP et du PCA. Monitoring et pilotage : Actions proactives de management de la plateforme de stockage (Storage Lens, Cloudtrails). Support et accompagnement : Expertise sur S3, Glue et Unity Catalog. Infrastructure as Code : Déploiement de nouvelles ressources via Terraform et maintenance de l'existant. Collaboration : Travail en étroite collaboration avec les ingénieurs infra et les équipes ops. Accompagnement et formation : Définition et promotion des bonnes pratiques, conseil lors de la conception des pipelines de données. Développement du futur : Automatisation de la gouvernance (Data contract registry, access management) et déploiement de Unity Catalog (lineage, managed tables, etc.).

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Analyste sur Massy ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. -Discuter avec les équipes opérationnelles et dirigeantes pour identifier leurs besoins et leurs difficultés, raffiner et prioriser les besoins avec l’ensemble de l’équipe -Concevoir, développer, faire évoluer la solution logicielle de détection de fraude avec des traitements vidéo en temps réel, des processus d’apprentissage automatique et de labellisation de données, des services d’administration de la solution et de suivi de sa performance, - Valider le comportement de la solution sur une infrastructure de test, identique aux magasins -Contribuer itérativement au projet en tant que ML engineer : collecte des données et préparation, modélisation, développement, évaluation, revue de code, déploiement des solutions, suivi de l’impact; - Communiquer sur les éventuels incidents des services en production -Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, - Partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Rattaché au Responsable du Département IT Data au sein de la DSI, le Chef de Projet IT intervient sur la mise en œuvre des use cases data sur la plateforme cible, composée de : • Une plateforme d’intégration (ingestion, DataHub, pipelines xDI), • Une plateforme de stockage et transformation (modélisation, data processing), • Une plateforme de mise à disposition des Data Products (API, datamarts, données raffinées), • Des outils de data visualisation, • Des solutions Machine Learning / Data Science, notamment Dataiku. Il contribue au pilotage global de la roadmap data, en cohérence avec l’organisation cible et les pratiques projet de la DSI. Le département IT Data est organisé en squad représentant chaque composante de la plateforme data. 1. Pilotage de projets Data • Planifier, organiser et piloter des projets data (à titre d’exemple ces projets pourront être : Implémentation de use cases data de la conception à la mise en production, Migration technique, Rationalisation des usages de la datavisualisation). • Coordonner l’ensemble des parties prenantes: BA métier / data, Data Engineers, Tech Leads, iOPS, Testing, Data Office. • Assurer le suivi des charges, coûts, délais, risques et dépendances. • Garantir la qualité des livrables data (mapping, modèles, pipelines, dashboards, modèles ML). 2. Supporter la gouvernance de la roadmap Data • Préparer les comités de pilotage de la roadmap Data en support du responsable du département IT Data. A ce titre, consolider l’avancement de l’ensemble des chantiers de la roadmap data (incluant KPIs, pilotage des plannings, des risques et des dépendances) au près des responsables de chantiers. • Préparer les points de synchronisation hebdo sur l’ensemble des chantiers de la roadmap data (identification des interdépendances entre squads, status d’avancement). • Maintien du master plan (vue macro du planning de l’ensemble des squads). • Participer aux instances de la DSI en relation avec les projets data sous pilotage : instances CIM/CVSIT, points hebdos, Design Authority, ... Compétences requises Techniques • Très bonne compréhension des architectures data modernes : ingestion, transformation, data modeling, API, datamarts. • Bonne compréhension des outils de machine learning type Dataiku (projets ML, orchestrations, data prep). • Bon niveau sur les outils de data visualisation. • Maitrise des différents rôles autour d’une organisation data (ML Ops, Data Eng..) Méthodologiques et fonctionnelles • Pilotage de projets IT (Agile / hybride / Cycle en V selon les périmètres). • Capacité à travailler avec des domaines métiers variés et des organisations matricielles. Comportementales • Leadership transversal, communication claire, capacité d’arbitrage. • Sens de la collaboration : lien étroit avec BA, Data Office, Architecture • Rigueur, autonomie, gestion du stress et des priorités. Livrables attendus • Plan projets, backlog, planning, budgets. • Comptes-rendus comités, KPI et tableaux de bord de suivi.

Mission : Data Modeler – Transformation Data B2B sur Paris Projet : Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Contexte : Programme de transformation Data B2B, création d’un nouvel espace de données sur Google Cloud Platform / BigQuery . Approche : Greenfield – reconstruction des produits de données depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). Équipe : Intégré à la “Core Team” pour bâtir le socle technique et les données de référence utilisées par les Squads Métiers. Démarrage : ASAP / URGENT Objectif de la prestation : Le prestataire sera Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée , faisant le lien entre Experts Métiers et Lead Data Engineer Agile. Responsabilités principales : Conception du Core Model : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) sur BigQuery (Star Schema / Data Vault). Règles de Gestion RCU : Définir/prototyper en SQL les règles de rapprochement entre données techniques et légales (SIREN/SIRET). Archéologie de la Donnée : Analyser les sources legacy (Oracle), identifier règles implicites et écarts avec la cible. Gouvernance & Dictionnaire : Documenter les métadonnées dans AIDA et ODG. Support aux Squads : Préparer des datasets certifiés pour Data Scientists et Analystes. Livrables attendus : Modélisation cible : Modèles Logiques de Données validés par Tech Lead. Mapping Source-to-Target. RCU / Vision 360 : Spécifications SQL des règles d’unicité, matrice de cas particuliers. Gouvernance : Dictionnaire de données intégré dans AIDA et ODG. Qualité des données : Définition des règles DQ pour chaque objet métier. Prototypage / exploration : Requêtes SQL et datasets de test pour validation métier. Planning clé : 1er draft RCU : mi-mars 2026 MVP RCU : fin mars 2026 Gouvernance et qualité : continu Prototypage : à la demande

Nous recherchons un Data Architect qui intégrera l'équipe stable dédiée à la Business Intelligence (BI) et à l'Analyse, avec un focus particulier sur le domaine Achats. Objectifs et livrables Ce que vous aurez à réaliser : En tant que Data Architect, vous veillerez à ce que les produits délivrés par votre équipe soient conformes à notre architecture cible globale. Pour soutenir cette fonction, nous cherchons un Data Architect spécialisé dans Azure, possédant une bonne compréhension des services disponibles dans la stack analytique Azure. Vous collaborerez avec le DPO, les Data Analysts, Data Engineers & Data Scientists de l'équipe, ainsi qu'avec la communauté d'architectes, afin de définir une architecture de qualité, apportant une valeur métier pertinente et assurant la maintenabilité à long terme. De plus, vous devrez faire preuve de compétences en leadership pour prendre en charge le rôle de lead technique et participer aux discussions avec les parties prenantes métier et l’architecture d’entreprise. Vous apportez un leadership technique, participez aux efforts de développement et représentez l’ensemble des capacités internes et externes de la plateforme. Vous êtes un membre actif de la guilde des architectes, chargé de superviser le processus de gestion des données et de fournir guidance et orientation aux équipes de développement. Vous êtes responsable de la conception et de la documentation des solutions dans votre domaine. Vous avez une expérience avec Databricks, ADLS Storage, SQL Database, Azure Data Factory (ADF) et Power BI. Vous avez l’expérience de la définition et de la gestion d’une architecture de données évolutive de bout en bout, en tenant compte de l’architecture d’entreprise et des normes du secteur. Vous maîtrisez le développement, la documentation et la maintenance de modèles de données logiques et physiques. Votre futur équipe Dans le cadre du domaine Achats, vous devrez relever de nombreux défis et aborder des sujets passionnants : Mettre en place des Data Products pour soutenir l’approche CAST (produits réutilisables partagés), conformément à notre stratégie. Contribuer à la définition de la feuille de route des initiatives BI & Analytics. Définir le Modèle de Données EDM et le mettre en œuvre en respectant les directives existantes. Participer à l’équipe de maintenance afin d’assurer la continuité des processus métier.

Dans un contexte de transformation digitale et d'optimisation des flux logistiques mondiaux, nous recherchons un Data Product Owner spécialisé dans le transport Intermodal . Le secteur de la logistique vit une révolution axée sur la donnée, et l'intermodalité (la combinaison intelligente de différents modes de transport comme le rail, la route et le maritime) est au cœur des enjeux écologiques et économiques actuels. En tant que Data Product Owner, vous serez le chef d'orchestre de produits de données innovants destinés à optimiser ces flux complexes. Vous intégrerez une équipe transverse ("Squad") composée de Data Engineers, de Data Scientists et d'analystes, et vous ferez le lien vital entre les équipes techniques et les métiers opérationnels du transport. Définition de la Vision et de la Roadmap Produit : Vous serez responsable de la construction et du maintien de la vision produit. Cela implique de comprendre les besoins des opérationnels qui gèrent le transport intermodal au quotidien. Vous devrez traduire ces besoins business en solutions "Data" concrètes (tableaux de bord décisionnels, algorithmes d'optimisation de routes, outils de tracking prédictif, calculateurs d'émissions CO2). Vous élaborerez une roadmap claire à court, moyen et long terme, en priorisant les fonctionnalités qui apportent le plus de valeur ajoutée à l'entreprise (ROI). Gestion du Backlog et Delivery : Vous serez en charge de la rédaction des User Stories, en vous assurant qu'elles sont claires, testables et orientées vers la valeur utilisateur. Vous gérerez le Product Backlog, en arbitrant constamment les priorités entre les nouvelles fonctionnalités, la dette technique et les corrections de bugs. Vous animerez les rituels agiles (Sprint Planning, Daily Stand-up, Sprint Review, Retrospective) pour garantir un rythme de livraison soutenu et de qualité. Valorisation de la Donnée et Qualité : Le cœur de votre mission reste la donnée. Vous devrez travailler en étroite collaboration avec la gouvernance des données pour vous assurer de la qualité, de la fiabilité et de la disponibilité des flux de données entrants (IoT, systèmes TMS, données partenaires). Vous devrez identifier les sources de données pertinentes pour résoudre les problèmes de logistique intermodale (ex: temps d'attente aux terminaux, congestion ferroviaire) et transformer ces données brutes en insights actionnables pour les décideurs. Gestion des Parties Prenantes (Stakeholder Management) : Vous serez l'interlocuteur privilégié des différentes directions (Opérations, Commerce, RSE, IT). Votre rôle sera de fédérer ces acteurs autour du produit, de gérer les attentes parfois contradictoires et de communiquer transparentement sur l'avancement des projets. Vous devrez faire preuve de pédagogie pour expliquer les contraintes techniques aux métiers et les enjeux business aux équipes techniques. Accompagnement au Changement : Le déploiement d'un produit Data ne s'arrête pas à la mise en production. Vous accompagnerez les utilisateurs finaux dans la prise en main des outils, recueillerez leurs retours pour l'amélioration continue et mesurerez l'adoption des solutions via des KPIs précis (taux d'utilisation, impact sur la marge, réduction des délais, etc.).

Contexte de la mission Grand groupe international du secteur de l’énergie, fortement orienté data-driven, souhaite renforcer l’exploitation de ses données de marché afin de : Réduire les risques opérationnels Améliorer l’efficacité des équipes métiers Développer de nouvelles offres basées sur la donnée Le projet stratégique vise la mise en place d’une architecture Big Data de type médaillon (Bronze / Silver / Gold) dédiée aux market datas issues de différentes plateformes de marché. Objectifs du projet Le programme consiste à : Mettre en place les layers : Silver : données structurées et normalisées Gold : données calculées (orders, trades, orderbooks, best bid/ask, OHLC, VWAP, TWAP, etc.) Implémenter le data management : Data quality Data catalog Monitoring Exposer les données Gold via SDK et interfaces métiers Définir et appliquer les politiques d’accès Reprendre l’historique pour permettre le décommissionnement de solutions legacy Rôle du Business Analyst Le consultant interviendra au cœur d’un environnement mêlant équipes métiers (Trading Surveillance, Quant, Market Analysts) et équipes Data Engineering. Analyse & Cadrage Recueil et structuration des besoins métiers liés aux market datas Animation d’ateliers avec les stakeholders Analyse approfondie des données sources Identification des incohérences et cas spécifiques Spécifications fonctionnelles & Data Rédaction des spécifications Silver / Gold Définition des règles de transformation et d’enrichissement Data mapping Gestion de la complexité temporelle des données de marché Définition des modèles orientés usages métiers Data Management & Gouvernance Définition des règles de qualité et indicateurs Contribution au monitoring Participation au data catalog Garantie de traçabilité des règles métier Coordination & Delivery Collaboration étroite avec les Data Engineers Suivi des développements Élaboration de la stratégie de tests Conception et exécution des plans de tests Participation aux comités projet