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Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.

Qui sommes-nous ?Artemys, acteur de la transformation numérique est une entreprise à taille humaine, avec plus de 30 ans d'expérience composée de plusieurs entités, chacune spécialisée dans leur domaine (Système, data, réseaux/sécu…) Ce qui nous distingue vraiment ? Ce n'est pas de dire que nous valorisons nos collaborateurs, c'est de le montrer chaque jour. Chez Artemys, l'humain est au cœur de tout ce que nous faisons. Nos valeurs, concrètes et vécues au quotidien : Convivialité : travailler dans une bonne ambiance, ça change tout Proximité : chaque membre de l'équipe a sa place et sa voix Écoute : vos idées comptent autant que votre travail Agil-IT, située à Isneauville (près de Rouen) est une entité spécialisée en Data, Développement et pilotage de projets IT. Forte de plus de 20 ans d'expertise, elle accompagne les entreprises, principalement implantées en Normandie dans leur transformation digitale. C'est au sein de cette entité, que se développe notre expertise Data. Chiffres clés : 7,8 M€ de CA | 65 consultants en 2025 Une structure à taille humaine où vos compétences et votre savoir être font la différence. Reconnue pour son exigence technique et ses valeurs humaines, elle est aujourd'hui un acteur clé en offrant des prestations d'audit, de conseil, de mise en œuvre, de migration, de support et des formations pour diverses clients. Votre mission (si vous l'acceptez) : En tant que Lead Data Engineer, vous jouerez un rôle central dans la conception et l'évolution de la plateforme Data, en combinant expertise technique, leadership et vision globale. Vos principales missions seront de : Développer et concevoir des solutions Data robustes, en particulier en Python, pour répondre aux besoins métiers et garantir la fiabilité des traitements. Construire, maintenir et optimiser des pipelines de données performants, scalables et sécurisés. Accompagner techniquement l'équipe Data Engineering, partager vos connaissances et faire progresser les pratiques de développement. Définir et faire appliquer les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de versioning, de tests et de supervision. Concevoir et orchestrer les flux de données à l'aide d'Apache Airflow, notamment via la création et la maintenance de DAGs complexes. Garantir la qualité et la cohérence des données, en assurant leur traçabilité, leur sécurité et leur conformité aux exigences du secteur. Industrialiser les projets Data grâce aux pratiques CI/CD, à l'automatisation des tests et à la sécurisation des déploiements. Collaborer avec les équipes DevOps et les architectes IT pour assurer la cohérence des choix techniques et la fiabilité des environnements. Échanger avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data adaptées. Votre rôle ne se limitera pas à piloter : vous continuerez à développer concrètement, avec une forte exigence sur la qualité du code et la robustesse des solutions mises en production. Le terrain de jeu ? Environnement Data Engineering : développement Python, SQL avancé, conception et optimisation de pipelines de données. Orchestration : Apache Airflow, conception de DAGs, supervision des traitements et gestion des incidents. Industrialisation : Git, CI/CD, tests automatisés, déploiements et contrôles qualité. Architecture et modélisation : structuration des données, modélisation en étoile ou en flocon, performance et évolutivité. Qualité et sécurité : observabilité, traçabilité, gestion des données sensibles et prise en compte des exigences réglementaires, notamment du RGPD. Collaboration : travail en lien avec les équipes IT, DevOps, architecture et métiers, dans un contexte assurantiel. Le profil que nous recherchons : Vous justifiez de 7 à 10 ans d'expérience en Data Engineering, avec une expérience significative en tant que lead technique ou référent Data. Vous avez une solide maîtrise de Python et êtes capable de développer des solutions concrètes, propres, maintenables et performantes. Vous aimez toujours mettre les mains dans le code ! Vous maîtrisez SQL avancé et savez concevoir des traitements et des pipelines de données fiables. Vous avez une bonne maîtrise des pratiques CI/CD, Git, tests automatisés et mise en production. Vous connaissez Apache Airflow et êtes capable de concevoir, maintenir et superviser des workflows complexes. Vous comprenez les enjeux de modélisation des données et savez adapter les architectures aux besoins analytiques et métiers. Vous êtes à l'aise avec les problématiques de qualité, de sécurité, de performance et de traçabilité des données. Vous savez accompagner une équipe, transmettre vos connaissances et fédérer autour de bonnes pratiques techniques. Vous communiquez facilement avec des interlocuteurs techniques comme métiers et savez expliquer vos choix avec pédagogie. Vous faites preuve d'autonomie, de rigueur et de sens des priorités. Les petits plus qui feront la différence : Une expérience dans les secteurs de l'assurance, de la banque ou de la finance. Une connaissance des technologies Big Data, notamment Spark ou équivalent. Une expérience avec des outils de Data Quality et d'observabilité. Une bonne compréhension des enjeux réglementaires liés aux données sensibles et au RGPD. Notre priorité ? Trouver un profil qui maîtrise réellement le développement Python, qui sait concevoir des solutions Data fiables et qui a envie de continuer à coder tout en apportant son expertise technique à une équipe. Le process pour nous rejoindre : simple et clair ! Échange RH : On discute de vos motivations et de l'adéquation avec nos valeurs (promis, pas de robotisation ici). Entretien opérationnel : Un échange approfondi pour clarifier vos missions. Proposition d'embauche : Si tout colle, on vous accueille officiellement chez Artemys ! Conditions et rémunération : 44 000 - 48 000 € (Selon votre expertise) Poste basé à Rouen (76) Télétravail partiel en fonction de la politique interne de l'entreprise Sans négliger les avantages indispensables : Carte SWILE (Tickets Restaurant, transports et CE). Mutuelle Groupe, Participation Groupe. Accompagnement RH, suivi managérial de proximité (Méthode Agile) Événements entreprise : Afterworks, Tech Meetups, soirées d'intégration, events sportifs, soirées gaming… Bienvenue dans l'aventure ARTEMYS Chez nous, chaque talent compte. Peu importe votre âge, vos origines, votre identité, votre religion ou votre orientation : ce qui nous intéresse, c'est vous et ce que vous avez à apporter. On s'engage à répondre à toutes les candidatures. Et ici, l'inclusion n'est pas qu'un mot : tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap, et on fait tout pour créer un environnement où chacun peut s'épanouir. Prêt, feu, candidatez !

MissionsAu sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension DataOps consiste à assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA d'une grande entreprise du secteur financier. Attention : nous ne recherchons pas un Data Engineer ni quelqu'un ayant simplement exploité ces solutions en tant qu'end user, mais un profil ITOps possédant de l'expérience dans le déploiement et l'industrialisation de solutions Data, notamment Databricks et/ou Dataiku. Responsabilités principalesAdministrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … et rétablir le service en cas d'incident Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production

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 Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Testeur DataLake Vitrolles ASAP Mission Au sein de l'équipe Data, le Data Test Engineer intervient sur les projets Datalake pour garantir la qualité des développements et des flux de données. Il définit et exécute les tests, coordonne les recettes et accompagne les équipes projet dans une démarche Agile/SAFe. Principales activités Définir la stratégie et le plan de tests. Préparer les environnements et jeux de données de test. Réaliser les tests manuels et automatisés. Effectuer les tests d'intégration et de performance. Analyser et suivre les anomalies détectées. Participer aux cérémonies Agile / SAFe. Produire les livrables de test et le reporting qualité. Collaborer avec les équipes de développement et les Product Owners. Compétences recherchées Test logiciel et qualification applicative. Environnements Data / Datalake. Automatisation des tests. Méthodologies Agile / SAFe. Outils CI/CD (GitLab, Kubernetes)

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 Data Ingénieur Junior H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du renforcement de l'équipe, intégré à la direction DELIVERY BACK, département Finance, RH et RSE, le client recherche un profil du type Data Ingénieur qui soit capable de comprendre, d'interagir et de communiquer en autonomie avec métier, de définir une conception en phase avec les visions cibles de l'entreprise (GCP (Bigquery/Airflow/cloudrun/…), RDO, git,Onestream…) et de la mettre en place (conception, développement, qualification, mise en production et maintenance). L'équipe est en agile et en pleine évolution elle est actuellement composée de 4 membres (un PO, 3 Data Ingénieurs) travaillant sur l'environnement GCP. Un rapprochement avec 2 experts EPM sur la solution Onestream est en cours Une maîtrise du SQL et l'esprit collaboratif sont impératifs, ainsi qu'une curiosité et une réelle envie de progresser et de découvrir l'environnement du Retail ainsi que ses processus autant techniques que fonctionnels Les missions attendues par le Data Ingénieur Junior H/F : Recueillir et analyser les besoins métiers afin de concevoir des solutions Data adaptées aux enjeux fonctionnels et aux architectures cibles. Concevoir et développer des pipelines et solutions Data sur GCP (BigQuery, Airflow, Cloud Run, etc.). Participer à l'ensemble du cycle de vie des solutions : conception, développement, qualification, mise en production et maintenance. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Data Engineers et les experts EPM autour de la solution OneStream. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données et des traitements. Participer aux rituels Agile et contribuer à l'évolution des pratiques et de l'architecture Data de l'équipe. Assurer la gestion et le versioning du code via Git et contribuer à la documentation des solutions mises en œuvre.

Senior Functional Data Architect – Architecte Data Fonctionnel Senior Vorstone recherche un(e) Senior Functional Data Architect pour l'un de ses client basé en IDF 5(92) Hauts-De-Seine afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe, dans le cadre d'un programme ambitieux de Data Governance, afin de contribuer à la valorisation et à la structuration des données à l'échelle du Groupe. L'Architecte Data Fonctionnel interviendra sur les bonnes pratiques d'architecture de données appliquées notamment aux domaines : Analytics / BI Intelligence Artificielle (AI) Master Data Management (MDM) Données IT : spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures, etc. La mission implique une collaboration étroite avec différentes communautés : Experts métiers et experts Data Data Governance Managers Architectes Enterprise, Solution et techniques Data Product Managers Data Engineers / Développeurs Data Scientists L'objectif est de garantir une structuration optimale et pérenne des données et des plateformes Data, avec une vision moyen / long terme, afin de faciliter leur exploitation par les métiers, du simple accès aux données jusqu'aux usages avancés de Data & Analytics. Missions principales Architecture fonctionnelle et modélisation des données Comprendre les processus métiers de haut niveau et l'architecture des données du système d'information à travers les différentes Business Units. Cartographier les principales sources et applications : ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT et métiers, plateformes BI / Reporting / Data / AI. Contribuer à l'évolution des ontologies d'entreprise et des modèles de données : principales entités de données et relations sémantiques. Collaborer avec les experts Data métiers, les équipes Data Governance et les architectes Enterprise, Solution et techniques. Cartographier les assets existants au sein des Data Platforms, notamment la plateforme Corporate. Prioriser leur standardisation en fonction des besoins métiers afin de faciliter la consommation et la réutilisation des données. Data Modelling & structuration des données Analyser et identifier les besoins de structuration des bases et modèles de données à partir des besoins fonctionnels actuels et futurs. Définir des modèles permettant de développer des capacités self-service Data. Travailler sur les problématiques : Agrégation et consolidation des données Normalisation / dénormalisation Rationalisation des structures de données Gestion et amélioration de la qualité des données Concevoir des datasets standardisés et réutilisables, facilement accessibles via une Data Marketplace. Garantir la cohérence, la fiabilité et la facilité de consommation des datasets pour différents usages métiers. Master Data Management – MDM Définir le positionnement des différents flux MDM dans le paysage du système d'information. Prendre en compte les différents domaines fonctionnels et Business Units. Garantir que les processus métiers disposent des données appropriées avec le niveau de Data Quality attendu. Data Governance & Data Quality Appliquer le framework de Data Governance Groupe et notamment les politiques de Data Architecture. Définir et appliquer les règles permettant de construire des datasets standardisés et réutilisables. Accompagner les experts Data métiers et les équipes IT dans la définition et l'implémentation des contrôles de qualité des données. Évaluer les datasets logiques et leurs implémentations afin de vérifier leur conformité avec les standards et frameworks Groupe. Veiller à l'application des politiques de gestion des risques liés aux données : Classification des données Confidentialité et Privacy Conformité Politiques et gestion des accès Rétention des données Processus, métadonnées & documentation Documenter en BPMN les principaux processus métiers produisant et consommant les données. Gérer et enrichir les métadonnées. Garantir la visibilité sur : La couverture fonctionnelle des datasets La fraîcheur des données Les informations nécessaires à leur bonne compréhension et utilisation Contribuer aux travaux des Data Councils et des différentes instances de Data Governance. Intelligence Artificielle Utiliser les outils et capacités AI afin d'accélérer les travaux d'architecture, de modélisation et de documentation. Identifier les usages permettant d'améliorer l'efficacité et la rapidité des livrables.

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

Contenu de la missionEn collaboration avec le Data Analyst référent et les différentes parties prenantes (Data Steward, Data and BI Engineers, métiers), vous interviendrez sur les sujets suivants : 1. Rapport CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive)Récolter la donnée formation auprès des différents providers (ici des responsables de pays) Analyser la donnée et vérifier qu'elle passe des standards de Data Quality Assurer la correspondance avec les providers si besoin de reprise Formater la donnée pour import dans Ccube (outil interne de DQ) Recettage de la donnée importée dans le dashboard dédié (CSRD Legal training) Calcul et contrôle des KPIs demandés dans le cadre de l'audit Réponse aux questions des auditeurs durant l'audit 2. Rapport BSI (Bilan Social Individuel - France)Contrôle et mise à jour d'un référentiel de compétences (hard/soft) Conception en lien avec les BI engineers d'une nouvelle page du dashboard faisant figurer le split hard/soft skill Recettage de la donnée (skill hard/soft) dans le dashboard dédié Collecte et mise en forme des données mandatory skills 3. Formations obligatoires (Mandatory trainings)Collecte et mise en forme des données mandatory trainings Création d'un référentiel mandatory training pour ingestion dans le 4. Migration de contenuCréation d'une table de référentiel pour le suivi de la migration d'un éditeur de formations à un autre (Rise up à Rise up 2) Contrôle des données de migration fournies par les métiers Comparaison avec l'historique en base

📋 RÉSUMÉ Vous accompagnez les directions Finance et Contrôle de gestion dans la mise en œuvre, l'évolution et le support des solutions de calcul de rentabilité et de performance sur SAP PaPM (Profitability and Performance Management). Vous intervenez sur des projets de transformation (déploiement PaPM, migration depuis solutions legacy, intégration avec S/4HANA) et/ou sur du RUN (support N2/N3, améliorations continues), avec une exigence forte sur la qualité, la traçabilité et l'alignement métier. 🎯 MISSIONS Recueillir et analyser les besoins Finance/Contrôle de gestion (calcul de rentabilité, allocation de coûts, performance management) et proposer des solutions SAP PaPM adaptées. Concevoir et développer des modèles de calcul de rentabilité (allocation rules, cost drivers, profitability segments). Configurer et optimiser les processus PaPM (data acquisition, calculation engine, reporting). Rédiger les spécifications fonctionnelles et piloter/valider les développements (allocation models, calculations, integrations). Préparer et exécuter les tests (unitaires, intégration, UAT), organiser la recette et sécuriser les corrections. Accompagner la mise en production (cutover, hypercare) et produire la documentation/supports de formation. Assurer le support N2/N3, analyser les incidents/problèmes, proposer et suivre les plans d'actions. Travailler en interface avec les équipes métiers (Finance, Contrôle de gestion), l'intégration, la data et les équipes techniques. Contribuer à l'amélioration continue (standardisation, simplification, capitalisation). 📦 LIVRABLES Dossier de conception / modélisation de rentabilité. Spécifications fonctionnelles (allocation models, calculations, intégrations). Plans de tests et rapports de recette (SIT/UAT). Documentation utilisateur / exploitation. Suivi incidents/problèmes et plan d'amélioration.