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A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Annecy (74) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons un.e Data Engineer BI pour rejoindre l'un de nos clients du secteur bancaire et travailler sur des données utilisées aussi bien pour le pilotage de la performance que pour répondre à des enjeux réglementaires et de contrôle. Votre terrain de jeu principal : SQL, des environnements Teradata, plusieurs sources de données et des problématiques où fiabilité, traçabilité et qualité de la donnée sont essentielles. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l'affinage du besoin jusqu'au fonctionnement en production. 1/ Concevoir et construire les traitements Data Avec le PO et/ou le Business Analyst, vous affinerez les User Stories afin de traduire les besoins métier en solutions techniques. Vous prendrez ensuite en charge : - la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources : bases de données, fichiers, etc., en vous appuyant sur un framework interne - la modélisation des données, notamment à travers la conception de modèles dimensionnels - le nettoyage, la mise en qualité et la transformation des données - les agrégations et calculs nécessaires à la création ou à l'enrichissement de datamarts - le développement de traitements et scripts SQL dans un environnement Teradata. L'objectif : rendre les données disponibles, fiables et exploitables pour des usages opérationnels, décisionnels ou réglementaires. 2/ Faire vivre vos développements en production Votre travail ne s'arrêtera pas une fois le développement terminé. Vous déploierez les évolutions dans les différents environnements et contribuerez au bon fonctionnement du produit en production. Vous pourrez notamment intervenir sur : - l'analyse et la résolution des incidents - l'amélioration du monitoring - l'optimisation des requêtes SQL et des performances - l'évolution des traitements de supervision. Vous participerez également à l'amélioration continue des pratiques de développement et de la qualité du code au sein de l'équipe. 3/ Travailler avec des données encadrées et sensibles Dans un environnement bancaire, la gouvernance de la donnée fait partie intégrante du métier. Vous prendrez donc en compte les règles de sécurité et d'accès aux données, les exigences de conformité réglementaire, notamment le RGPD, ainsi que les problématiques de data lineage et de catalogage.

Contexte de la missionDans le cadre du développement d'une offre Platform as a Service (PaaS), nous recherchons un Ingénieur DevOps Services Cloud pour concevoir, développer et industrialiser des services Cloud managés sur la plateforme interne. Le consultant contribuera à la mise en place de services XaaS (Kubernetes as a Service, PostgreSQL, MongoDB, etc.) en collaboration avec les équipes Cloud, DevOps et SRE, tout en garantissant des solutions sécurisées, évolutives et conformes aux exigences ISO 27001 et HDS. Vos missionsConcevoir, développer et déployer des services PaaS/XaaS sur la plateforme Cloud interne. Développer un système agentique pour la conception de l'offre PaaS. Assurer l'intégration et l'interopérabilité des services avec les plateformes existantes (Morpheus, OpenStack). Développer et personnaliser des API en Go. Concevoir et intégrer des opérateurs Kubernetes. Industrialiser les déploiements via des pipelines CI/CD. Automatiser les déploiements avec Helm et Ansible. Intégrer les solutions aux outils de monitoring, logging et alerting. Garantir la sécurité des services Cloud conformément aux normes ISO 27001 et HDS. Produire et maintenir la documentation technique. Accompagner les équipes dans l'exploitation et l'évolution des services Cloud. Exploiter les solutions d'IA comme levier de productivité dans les processus de développement et d'automatisation. Livrables attendusConception et développement de l'offre PaaS. Déploiement des services Cloud managés. Intégration des services au SI Docaposte. Automatisation des déploiements CI/CD. Documentation technique. Mise en œuvre de solutions utilisant l'IA pour améliorer la productivité. Compétences indispensablesGo. Cloud (OpenStack, VMware). Kubernetes. Docker. Helm. Ansible. Linux / Unix. CI/CD (GitLab CI). Développement d'opérateurs Kubernetes. Français courant. Compétences appréciéesMorpheus CMP. RKE2 / Rancher. PostgreSQL. MongoDB. Nexus. Prometheus. Grafana. Solutions de logging centralisé. API REST. Sécurité Cloud. OpenStack. IA appliquée à l'automatisation et à la productivité. Soft SkillsExcellente capacité d'analyse et de résolution de problèmes. Autonomie et esprit d'initiative. Esprit d'équipe et collaboration transverse. Bonnes capacités de communication. Rigueur et sens de l'organisation. Orientation amélioration continue. Curiosité technologique et appétence pour les environnements Cloud innovants.

Dans le cadre du renforcement de sa stratégie de protection des données, un grand groupe du secteur assurance recherche un Expert Cybersécurité spécialisé Data Protection / DLP (Data Loss Prevention) pour rejoindre son équipe Conseil en Cybersécurité. Au sein de la Direction Cybersécurité, vous contribuerez à la définition, au déploiement et à l'amélioration des dispositifs de prévention des fuites de données. Vous accompagnerez les équipes sécurité, techniques et métiers dans la mise en œuvre des cas d'usage de protection des données sensibles, la formalisation des règles de sécurité et le suivi des déploiements. Vos missions principales : • Participer à la définition des cas d'usage de protection des données sensibles • Accompagner le déploiement et l'amélioration des solutions DLP • Définir et formaliser les politiques et règles de protection des données • Collaborer avec les équipes postes de travail, infrastructures, M365 et cybersécurité • Participer aux actions de sensibilisation des utilisateurs • Animer des ateliers et réunions de travail • Produire les livrables projet : procédures, comptes rendus, supports de présentation et documentation opérationnelle • Apporter votre expertise sur les problématiques de sécurité des données dans le cadre de projets transverses L'environnement technique comprend notamment les sujets Data Security, Data Loss Prevention, Microsoft 365, Protection de l'information, Classification des données et gouvernance de la sécurité. Des déplacements ponctuels sur les différents sites du groupe sont à prévoir.

Informations Générales TJM max : 560 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours de télétravail / semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 Description de la Mission Au sein de l'équipe Data, vous intervenez en tant que Data Architect Principal / Modélisateur de données pour concevoir, structurer et faire évoluer le modèle de données logique et cohérent de la plateforme de données unifiée. Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires afin de garantir que les modèles soient optimisés, précis et alignés sur les enjeux stratégiques orientés données de l'entreprise. Missions principales : Évolution du modèle de données : Soutenir le cycle de vie, la définition du périmètre et le backlog de développement global du modèle de données d'entreprise. Normes & Gouvernance : Établir les standards, directives, règles de gestion du changement et modèles réutilisables (« golden examples ») pour l'ensemble des équipes. Accompagnement des équipes Data : Gui‌der les équipes produit dans la conception des modèles logiques et physiques. Mapping & Intégration : Réaliser les correspondances complexes entre les concepts métier/sources et les structures basées sur le modèle Teradata (mLDM). Qualité & Contrôle : Valider les modifications des modèles via un contrôle qualité rigoureux (co-création) et assurer la cohérence globale avec le glossaire et la gouvernance. Mesure d'impact : Analyser et suivre l'adoption ainsi que la valeur générée par le modèle de données.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Responsabilités clés 1. Product Ownership et pilotage de la convergence mondiale Agir en tant que Product Owner pour le chantier d'harmonisation des données et des processus de l'Assistance Client (Consumer Care) sur Salesforce, englobant 3 CRM répartis sur 3 fuseaux horaires différents. Traduire les objectifs mondiaux et les besoins régionaux en un backlog priorisé, comprenant des exigences claires, des user stories, des critères d'acceptation, des dépendances, des risques et des indicateurs de réussite. Animer des ateliers décisionnels avec les référents métiers (Business champions) et informatiques (IT champions). Définir des principes qui équilibrent la standardisation mondiale et l'évolutivité (scalability) avec les exigences locales dûment justifiées. Maintenir la feuille de route d'harmonisation, le registre des décisions, le plan d'action, les risques, les dépendances et les livrables du groupe de travail (Taskforce). Permettre une collaboration efficace entre les différents fuseaux horaires grâce à des réunions structurées et une documentation asynchrone claire. 2. Évaluation et harmonisation de Salesforce Service Cloud Évaluer et comparer les trois environnements CRM, notamment : les modèles de données, objets, champs, relations, types d'enregistrements et mises en page (page layouts) ; la gestion des tickets (cases), la catégorisation, le routage, les files d'attente, l'Email-to-Case, les canaux numériques et les flux de travail (workflows) ; les parcours utilisateurs, l'expérience des conseillers, la productivité et l'UI/UX ; l'automatisation, les Flows, les anciennes règles de flux de travail (legacy workflow rules), les développements spécifiques, les intégrations et la dette technique ; les rapports, les indicateurs clés de performance (KPI) opérationnels, la gestion des connaissances (knowledge management) et l'accessibilité des données. Utiliser un CRM comme base de convergence initiale, tout en évaluant les forces, les lacunes, les risques et les fonctionnalités réutilisables des deux autres. Définir les exigences métiers, fonctionnelles et de données pour l'état cible harmonisé de Salesforce Service Cloud. Identifier les opportunités de simplification ou de suppression des champs redondants, des personnalisations, des configurations, des processus et des anciennes automatisations. Collaborer avec las équipes techniques Salesforce pour confirmer la faisabilité, les dépendances et les priorités de mise en œuvre. 3. Harmonisation, qualité et enrichissement des données Définir des normes de données communes pour l'Assistance Client, des définitions de KPI, un glossaire métier et les principes du modèle de données cible. Harmoniser les domaines de données prioritaires, notamment : les données des consommateurs, des comptes et des contacts ; les tickets (cases), les motifs de contact, les catégories, les résultats et les interactions de service ; les produits, les marques, les marchés, les connaissances, les commentaires (feedback), le consentement et les préférences ; les KPI opérationnels, de qualité, de productivité et d'expérience client. Profiler les données prioritaires pour évaluer leur exhaustivité, leur exactitude, leur cohérence, leur unicité, leur validité, leur actualité et leur exploitabilité. Définir des vocabulaires contrôlés, des conventions de nommage, des règles de validation, des contrôles de qualité des données, des correspondances source-cible (source-to-target mappings) et des logiques de transformation. Coordonner les activités de nettoyage (cleansing), de standardisation, de normalisation, de déduplication, de résolution d'identité, d'archivage et de rétention des données. Mettre en place des processus de rapprochement (reconciliation) et de suivi de la qualité pour garantir que les données restent fiables, traçables et adaptées au reporting ainsi qu'à l'activation. 4. Gouvernance des données, confidentialité et préparation à l'IA Définir une gouvernance pratique pour la propriété des données (data ownership), l'intendance (stewardship), le suivi de la qualité, la gestion des incidents et le contrôle des modifications. Collaborer avec les parties prenantes des services Confidentialité des données, Juridique, Sécurité, Réglementation, Qualité, Opérations et Data & Analytics à travers les processus de gouvernance appropriés. Identifier les exigences d'accès, de sécurité, de rétention, de traçabilité et de qualité des données pour établir un socle de données mondial de confiance. Préparer les conditions des données et des processus requises pour les futures fonctionnalités, notamment : la classification et le tri automatisés des tickets ; les outils d'assistance aux agents ; les résumés de tickets et les recommandations de réponses ; la découverte et la réutilisation des connaissances ; le routage intelligent et l'automatisation des flux de travail. Garantir que le futur socle prêt pour l'IA (AI-ready foundation) soit construit avec un contexte fiable, un accès contrôlé, une responsabilité claire, des données traçables et une supervision humaine appropriée. 5. Livrables clés potentiels Le consultant devra contribuer à produire : Une évaluation de l'état actuel des 3 CRM, couvrant les données, les processus, la configuration, l'expérience utilisateur, la dette technique, les risques et les opportunités. Une comparaison croisée des CRM et une analyse des écarts (gap analysis), identifiant les fonctionnalités réutilisables, les différences critiques et les priorités de convergence. Un glossaire métier mondial pour l'Assistance Client et un cadre de KPI commun. Les principes du modèle de données cible harmonisé et la documentation détaillée du mappage des données. Une évaluation de la qualité des données, une stratégie de remédiation, un cadre de KPI de qualité et un modèle opérationnel de gouvernance des données. Un backlog Product Owner priorisé contenant les user stories, les critères d'acceptation, les dépendances et la justification de la valeur. Une feuille de route de convergence, comprenant des analyses approfondies (deep dives), des gains rapides (quick wins), les travaux fondateurs et les décisions architecturales à plus long terme. Les supports de gouvernance du groupe de travail, y compris les registres de décisions, les plans d'action, les registres de risques et les points d'avancement destinés à la direction.

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 : Afin de piloter au mieux son activité et d'accompagner les points de vente dans leur performance, un acteur majeur du secteur de la distribution renforce son équipe Data Métier, directement intégrée au sein du Département Performance (Contrôle de gestion). Les missions attendues par le Data Scientist H/F : Transformer les données en leviers d'actions concrets pour le réseau de magasins. L'intervenant travaillera au carrefour des enjeux financiers, commerciaux et supply chain, en concevant des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation directement actionnables par les équipes sur le terrain. En tant que Data Scientist, vous interviendrez sur des projets innovants, touchant à l'optimisation commerciale, au pricing et à la supply chain. Vos principaux défis seront les suivants : Maximisation du potentiel commercial : Détection des produits "pépites" (à fort potentiel) afin d'alerter les points de vente et de les aider à dynamiser leur offre en rayon. Prototypage de moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires pour optimiser les podiums et les mises en avant (Têtes de Gondole - TG). Analyse et optimisation du merchandising : Cartographie et analyse des métrages linéaires des magasins. Croisement de ces données avec les ventes, la disponibilité et le stock pour comprendre et optimiser les performances des familles de produits. Optimisation de la rentabilité (Pricing & Supply) : Création d'algorithmes prédictifs pour alerter sur le potentiel d'un produit à devenir un "stock toxique" (dormant). Détection et alerte sur les remises locales à la main des points de vente qui s'avèrent destructrices de valeur. Benchmark et conformité : Établissement de modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents et d'aider les directeurs à se benchmarker.

Contexte de la mission : C'est pour accompagner notre client, un grand groupe national du secteur du transport, dans l'évolution et l'industrialisation de sa plateforme Data Cloud Azure que nous recherchons un Ingénieur Data orienté DevOps. Au coeur d'un environnement Data à forts enjeux, la plateforme centralise des données issues de différents référentiels techniques, applicatifs, organisationnels et financiers afin de produire des indicateurs de pilotage et des tableaux de bord décisionnels. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à la fois Data, Cloud et DevOps, avec un rôle clé dans la conception et l'industrialisation des traitements de données. Votre périmètre couvrira notamment : - La conception et le développement de traitements Databricks / PySpark selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; - L'industrialisation et l'optimisation des pipelines Data ; - L'automatisation et la gestion des infrastructures Azure avec Terraform ; - La mise en oeuvre et le maintien des chaînes CI/CD avec Jenkins et GitHub ; - La supervision et l'exploitation de la plateforme Data. La mission offre également une véritable dimension de conseil et d'accompagnement : études d'opportunité, sujets d'innovation, réflexions autour des architectures Data et recommandations visant à optimiser les performances, la fiabilité et les coûts des solutions. Responsabilités : * Concevoir et industrialiser les traitements de données Databricks (PySpark) selon une architecture Bronze / Silver / Gold ; * Développer, optimiser et maintenir les pipelines de données en garantissant performance, qualité et maîtrise des coûts ; * Exploiter les formats de données (Delta, Parquet, CSV) et mettre en oeuvre les bonnes pratiques associées ; * Assurer la supervision de la plateforme data via Azure Data Factory : monitoring, alerting, suivi de la qualité des données et reporting ; * Renforcer la fiabilité et la résilience des traitements en participant à la gestion des incidents, à la détection d'anomalies et à l'amélioration continue ; * Contribuer aux activités DevOps et Cloud en maintenant les infrastructures et pipelines CI/CD (Terraform, Jenkins, GitHub) et en collaborant avec les équipes métiers et techniques.

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Description et livrables de la prestation Le Data Engineer est un développeur au sein de l'équipe Engineering Open Big Data du Département Guilde Data, qui regroupe l'ensemble des expertises technologiques liées à l'ingénierie de la donnée, de l'automatisation et à l'exploitation des modèles de Machine Learning. Votre rôle et vos missions : Vous aurez pour missions principales de développer les projets Big Data demandés par le métier, et notamment : • Passer de la donnée brute à de la donnée exploitable, exposée sous forme de tables requêtables dans le Datalake • Consolider ces données au fur et à mesure de leur alimentation récurrente dans le Datalake • Les exploiter pour atteindre la finalité business (exposition de Business View, réintégration des résultats dans le SI, service de scoring, …) • De mettre en place et de garantir le respect dans la durée d'un processus qualité sur l'ensemble du cycle de DEV (documents, tests unitaires / intégration / fonctionnels, commentaires, versionning, etc.) • Accompagner les Data Engineers sur son périmètre pour garantir la qualité des livrables

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Annecy (74) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons un.e Data Engineer BI pour rejoindre l'un de nos clients du secteur bancaire et travailler sur des données utilisées aussi bien pour le pilotage de la performance que pour répondre à des enjeux réglementaires et de contrôle. Votre terrain de jeu principal : SQL, des environnements Teradata, plusieurs sources de données et des problématiques où fiabilité, traçabilité et qualité de la donnée sont essentielles. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l'affinage du besoin jusqu'au fonctionnement en production. 1/ Concevoir et construire les traitements Data Avec le PO et/ou le Business Analyst, vous affinerez les User Stories afin de traduire les besoins métier en solutions techniques. Vous prendrez ensuite en charge : - la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources : bases de données, fichiers, etc., en vous appuyant sur un framework interne - la modélisation des données, notamment à travers la conception de modèles dimensionnels - le nettoyage, la mise en qualité et la transformation des données - les agrégations et calculs nécessaires à la création ou à l'enrichissement de datamarts - le développement de traitements et scripts SQL dans un environnement Teradata. L'objectif : rendre les données disponibles, fiables et exploitables pour des usages opérationnels, décisionnels ou réglementaires. 2/ Faire vivre vos développements en production Votre travail ne s'arrêtera pas une fois le développement terminé. Vous déploierez les évolutions dans les différents environnements et contribuerez au bon fonctionnement du produit en production. Vous pourrez notamment intervenir sur : - l'analyse et la résolution des incidents - l'amélioration du monitoring - l'optimisation des requêtes SQL et des performances - l'évolution des traitements de supervision. Vous participerez également à l'amélioration continue des pratiques de développement et de la qualité du code au sein de l'équipe. 3/ Travailler avec des données encadrées et sensibles Dans un environnement bancaire, la gouvernance de la donnée fait partie intégrante du métier. Vous prendrez donc en compte les règles de sécurité et d'accès aux données, les exigences de conformité réglementaire, notamment le RGPD, ainsi que les problématiques de data lineage et de catalogage.

Contexte de la missionDans le cadre de la réversibilité d'un produit assurantiel vers notre client, nous recherchons un Chef de Projet / Pilote Réversibilité capable de cadrer, structurer et piloter l'ensemble des activités liées à la transition, tout en garantissant la continuité de service et une maîtrise rigoureuse des risques. Le consultant interviendra dans un environnement assurantiel et assurera la coordination des différentes parties prenantes afin de mener à bien les opérations de réversibilité. Vos missionsCadrer et piloter le projet de réversibilité. Élaborer et suivre le plan de réversibilité. Organiser et animer les ateliers avec le client et les équipes projet. Assurer la coordination du double RUN afin de garantir la continuité de service. Identifier, analyser et piloter les risques du projet (PMR). Définir et suivre les plans de mitigation ainsi que les arbitrages nécessaires. Produire les reportings d'avancement et assurer le suivi du planning. Réaliser la cartographie des processus, des applications et des inventaires. Formaliser la documentation projet et les livrables associés. Coordonner les différentes parties prenantes tout au long de la transition. Livrables attendusDossier de cadrage. Plan de réversibilité. Matrice RACI. Cartographie et inventaires. Planning projet. Pilotage par les risques (PMR). Reportings d'avancement. Documentation de transition. Compétences indispensablesGestion de projet. Pilotage par les risques (PMR). Communication et animation d'ateliers. Conduite de projets de transition ou de réversibilité. Français courant. Compétences appréciéesCadrage et structuration de projets. Expérience des environnements Assurance ou Services Financiers. Gestion des parties prenantes. Reporting et gouvernance projet. Conduite du changement. Maîtrise des méthodologies de gestion de projet. Soft SkillsExcellente capacité d'organisation et de structuration. Rigueur et sens du détail. Excellentes qualités de communication et d'animation. Sens du service. Leadership et capacité de coordination. Forte aptitude au pilotage des risques. Esprit d'analyse et capacité de prise de décision. Aisance dans les environnements de transition et à forts enjeux.

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

Bonjour, Nous recherchons un(e) Consultant(e) Technico-Fonctionnel(le) SAP PP / Data Migration S/4HANA pour un client : Contexte : Dans le cadre d'un projet de migration SAP ECC vers S/4HANA, notre client recherche un consultant technico-fonctionnel SAP PP capable d'intervenir sur la définition de la stratégie de reprise des données et des règles de transformation associées. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes métier, l'intégrateur ainsi que les équipes de développement dédiées à la migration des données. Tâches : • Définir avec les métiers et l'intégrateur la stratégie de reprise des données • Identifier les données à migrer en appliquant les bonnes pratiques SAP • Définir les règles de transformation entre SAP ECC et SAP S/4HANA • Analyser les anomalies de transformation et de chargement • Piloter les phases de validation des données avec les équipes métier • Accompagner les équipes de développement Data Migration sur les besoins fonctionnels • Participer aux ateliers de cadrage et de conception de la migration • Contribuer à l'amélioration continue des processus de migration et être force de proposition sur les choix de reprise

Dans le cadre du développement et de l'évolution de plusieurs produits Data au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un Product Owner Data. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers et les équipes Data. Votre rôle principal sera de recueillir et comprendre les besoins des différents interlocuteurs métiers, puis de les traduire et de les formaliser afin qu'ils puissent être pris en charge par les Data Engineers. Vous participerez à la définition et à l'évolution des produits Data, à la priorisation des besoins et au suivi de leur réalisation. Vous veillerez également à la bonne compréhension des enjeux fonctionnels par les équipes techniques et à l'adéquation des solutions développées avec les attentes métiers. La mission nécessite une bonne capacité de communication, de coordination et de compréhension des problématiques fonctionnelles liées au secteur de l'assurance.

Agir en tant que bras droit (adjoint) du directeur de la Solution et de la Data Factory, en pilotant la mise en œuvre de la feuille de route des données de bout en bout, en stimulant tant les parties prenantes métier que les équipes techniques, et en contribuant à structurer la fonction Données au sein de l'organisation informatique. Ce poste allie une solide expertise technique et métier en matière de données à la motivation, au sens de l'organisation et aux compétences en communication nécessaires pour évoluer vers un futur poste de responsable de la gestion des données. Mission En tant que Deputy SDF vos missions seront de: * Piloter et assumer la responsabilité de la mise en œuvre de bout en bout des projets liés aux données, en garantissant la rigueur technique, le respect des délais et la valeur métier. * Agir en tant qu'adjoint du responsable du domaine des données sur les sujets liés aux flux de données, en assurant la continuité en son absence. * Interpeller les parties prenantes métier sur les exigences afin de garantir la faisabilité, la priorité et une réelle valeur métier. * Remettre en question et accompagner les équipes d'ingénierie des données et d'analyse sur les choix techniques, les normes et la qualité de la livraison — afin de soulager le responsable de l'analyse des données de la pression liée à la livraison au quotidien. * Assumer le rôle de responsable technique de la plateforme de données, en restant impliqué de manière concrète dans les aspects liés à l'ingestion, à la transformation et à l'infrastructure des données. * Structurer et formaliser les processus de livraison des données, les méthodes de travail et la gouvernance. * Contribuer à l'architecture des données, aux normes et aux meilleures pratiques à l'échelle du domaine. * Faire le lien entre les enjeux industriels/métier (OT et données industrielles) et les solutions informatiques/de données. * Accompagner et encadrer les profils juniors dans le domaine des données, en préparant le terrain pour de futures responsabilités managériales.