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Pour le compte d'un groupe industriel français de premier plan, leader sur le marché des objets connectés et des solutions de contrôle d'accès dans l'habitat collectif, nous recherchons un Consultant / Data Analyst BI expert sur l'écosystème Microsoft Fabric. Rattaché directement au Responsable Data, votre mission principale consiste à piloter de bout en bout la modernisation de l'infrastructure décisionnelle. Vous êtes le garant de la conception, du déploiement et de l'optimisation d'une nouvelle plateforme unifiée sous Fabric. Au quotidien, vous transformez des volumes massifs de données brutes (issues de l'IoT, de la production, de la supply chain et du commerce) en leviers stratégiques et opérationnels pour l'ensemble des directions métiers du groupe. Vous intervenez sur l'architecture au sein de OneLake, créez les pipelines via Data Factory, modélisez les entrepôts en couches Medallion (Bronze/Silver/Gold) et développez des rapports Power BI haute performance en exploitant notamment le mode Direct Lake. Enfin, vous animez les ateliers métiers et assurez la gouvernance des données.

Dans le cadre de la transformation de sa supply chain, Safran a mis en place un processus de pilotage des besoins matières (PIC – Plan Industriel et Commercial) permettant de consolider les prévisions d'approvisionnement sur un horizon de 1 à 5 ans. Une base de données commune a été construite afin de centraliser les besoins de plusieurs entités du groupe. L'objectif est de fiabiliser les données, améliorer la visibilité des besoins futurs et anticiper les risques d'approvisionnement. Dans ce contexte, Safran recherche un profil orienté Data pour renforcer les activités de Data Management et d'analyse. MissionsLe prestataire interviendra sur 4 axes principaux : 1. Data Management / Référentiel Maintenir et structurer le référentiel de données (matières, fournisseurs, etc.) Garantir la qualité et la cohérence des données Harmoniser les données entre les différentes entités 2. Analyse & Reporting Exploitation de la base PIC matières Analyse des écarts entre prévisions et commandes réelles Création et maintenance de dashboards Power BI 3. Automatisation & amélioration continue Automatisation des traitements de données (SQL, scripts, ETL) Amélioration des processus et de la qualité des données 4. Coordination transverse Interaction avec les équipes Supply Chain et Achats Support aux utilisateurs et accompagnement des entités du groupe Participation à la gouvernance data 2 à 4 ans d'expérience en Data Analyst / Data StewardBonne maîtrise de SQL, Excel avancé et Power BI Compétences en structuration et qualité de données Expérience en environnement industriel / supply chain appréciée Bon relationnel et capacité à travailler en transverse Expérience en data governance ou référentiels Automatisation (scripts / ETL) Connaissance des enjeux supply chain

🌍 Contexte de la missionDans le cadre de la transformation digitale de sa Direction des Achats Groupe, notre client recherche un(e) Responsable Transformation Data Achats afin de piloter la stratégie Data Achats et d'accélérer la création de valeur grâce à l'exploitation des données. Rattaché(e) au Directeur des fonctions support Achats, vous serez le/la référent(e) Data de la fonction Achats auprès des équipes Data, Digital et Métiers. 🎯 Vos missions📌 Pilotage de la stratégie Data AchatsDéfinir et piloter la feuille de route Data de la fonction Achats Groupe. Déployer les standards Data applicables aux différentes entités. Assurer le suivi de la roadmap et des livrables associés. Préparer et animer les instances de gouvernance Data Achats. 🗂️ Gouvernance et qualité des donnéesMettre en place la gouvernance des données Achats. Définir les rôles et responsabilités associés (Data Owners, Data Stewards…). Piloter l'amélioration de la qualité des données fournisseurs, contrats, dépenses et catégories achats. Structurer les référentiels communs et contribuer à leur intégration dans les solutions de Master Data Management du Groupe. Mettre en place les indicateurs de suivi de la qualité des données. 📊 Pilotage de la performance AchatsSuperviser la conception et l'évolution des tableaux de bord Groupe. Garantir la fiabilité des KPI Achats. Accompagner le suivi des indicateurs clés : analyse des dépenses (Spend Analysis), économies réalisées (Savings), couverture contractuelle, performance fournisseurs, risques fournisseurs, conformité achats, performance ESG fournisseurs. 💡 Développement des solutions Data & AnalyticsPiloter le développement de solutions de Business Intelligence et d'analyse de données. Développer les usages autour de : Data Visualisation, Self-Service Analytics, Spend Analytics, IA générative appliquée aux Achats, Machine Learning. Collaborer avec les équipes IT et Data afin d'assurer la mise en œuvre des solutions. 🔄 Transformation digitale des outils AchatsAccompagner la transformation Data des outils Achats : ERP, solutions Source-to-Pay, Supplier Management, Contract Management, outils d'analyse des dépenses. Participer aux projets de déploiement internationaux. 🤖 Innovation Data & IAIdentifier et évaluer les opportunités liées à : l'intelligence artificielle, l'IA générative, l'automatisation, la Data Science, les assistants IA. Piloter des Proofs of Concept et contribuer à l'industrialisation des solutions créatrices de valeur. 🤝 Conduite du changement & managementAcculturer les équipes Achats aux enjeux Data. Développer les compétences analytiques des utilisateurs. Construire et déployer des plans de formation. Animer une communauté Data Achats internationale. Manager une équipe composée de ressources internes et externes (Business Analyst, PMO, Data Analyst). 🛠️ Environnement techniqueVous évoluerez dans un environnement composé notamment de : Power BI, SAP, Ivalua, SQL, Azure Data Platform, Microsoft Fabric, Databricks, solutions de Business Intelligence et d'Analytics, technologies autour de l'IA générative et des assistants IA.

Informations clés : Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 500 € max (Note : aligné sur votre demande de baisse de tarif globale) Démarrage : 24/08/2026 Durée : Jusqu'au 24/03/2027 Contexte & Mission : Au sein de l'Analytics Factory, l'équipe Data Translation conçoit des solutions d'analyse et d'IA pour optimiser le pilotage opérationnel de plus de 650 hypermarchés et supermarchés. Votre rôle est d'agir comme un pont stratégique entre les directions métiers opérationnelles et les experts techniques (Data Engineers, Analysts, Scientists, DataViz) pour transformer la donnée en leviers business concrets. Activités & Livrables : Pilotage de projets & Alignement : Harmoniser les KPIs Retail clés (CA, stocks, démarque, NPS) entre les différents outils de pilotage et dashboards existants. Cadrage & Innovation : Structurer les futurs besoins analytiques de 2027 (migrations de socles de données, automatisation de revues de performance via l'IA générative, diagnostics conversationnels). Gestion de produit : Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles, piloter le backlog produit sous Jira et animer les rituels Agiles. Restitution & Adoption : Concevoir des tableaux de bord (Tableau / Data Studio), mesurer l'adoption des outils et vulgariser les résultats lors de présentations stratégiques pour les instances de direction (COMEX).

Rejoignez une grande organisation du secteur de la grande distribution en tant que Data Product Owner au sein de son Analytics Factory, un centre d'excellence data-centric. Vous serez le pilier stratégique entre les directions métiers opérationnelles et les équipes techniques (Data Engineers, Analysts, Data Scientists, DataViz), transformant les données en leviers concrets de performance pour un réseau de plus de 650 points de vente. Dans ce rôle stratégique, vous piloterez des projets analytiques majeurs visant à optimiser le pilotage opérationnel du réseau commercial et à garantir la cohérence des indicateurs de performance clés (chiffre d'affaires, stocks, démarque, satisfaction client) entre les différents outils et dashboards métier. Vous concevrez et maintiendrez des solutions de pilotage performantes, notamment en matière de gestion des stocks et de suivi des rotations. Vous participerez activement à la définition de la roadmap analytique 2027, incluant les projets stratégiques comme la migration vers une nouvelle architecture cloud unifiée, l'automatisation des revues de performance par intelligence artificielle générative et le développement de diagnostics conversationnels assistés. Votre expertise technique combinée à votre capacité à cadrer des besoins métiers complexes vous permettra de concevoir des spécifications technico-fonctionnelles robustes, de piloter le backlog produit en environnement Agile (Jira, Sprint Planning, démos), et de communiquer efficacement auprès des instances décisionnelles (COMEX, responsables territoriaux). Vous assurerez également la qualité, la cohérence et la pérennité des données dans l'écosystème data du groupe. Responsabilités : - Piloter les projets data stratégiques et cadrer les besoins métiers complexes pour transformer les enjeux business en solutions analytiques concrètes - Concevoir, maintenir et optimiser les dashboards de pilotage opérationnel (stocks, performance magasins, KPIs retail) en garantissant la cohérence transverse entre outils - Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles détaillées et les user stories, en animation des rituels Agile (Sprint Planning, démos, retrospectives) via Jira - Gérer le portefeuille de projets data complexes, du cadrage au déploiement et à l'industrialisation, en assurant le respect des délais et des standards de qualité - Qualifier, documenter et maintenir la pérennité fonctionnelle des données pour garantir leur sens et leur fiabilité opérationnelle - Élaborer et actualiser la roadmap analytique, notamment en identifiant et priorisant les futurs besoins émergents pour 2027 (migrations cloud, automatisation IA, outils conversationnels) - Assurer la cohérence fonctionnelle du domaine de données et la maîtrise des KPIs retail transverses lors des migrations de sources de données - Challenger les modèles de Data Science et maintenir une forte compréhension...

Un acteur majeur du secteur de l'énergie déploie et fait évoluer sa Data Platform Cloud hébergée sur AWS avec Databricks. Vous en prenez le lead technique au sein d'une équipe Data de 10 personnes, en charge du build et du MCO de cette plateforme stratégique. Dans le cadre du renforcement de l'équipe Data Process de notre client, nous recherchons un Tech Lead Data Platform Cloud expérimenté (H/F) pour piloter techniquement les ressources engagées sur la construction et la maintenance en condition opérationnelle d'une plateforme de données cloud d'envergure. Le poste implique une montée en charge progressive du rôle de lead (50 % les trois premiers mois, puis 100 %) et couvre un périmètre large : infrastructure cloud as code, CI/CD, sécurité et chiffrement des données, gestion des accès, FinOps, accompagnement des équipes Data et contribution à la gouvernance Architecture et Data. Vos responsabilités : - Assurer le rôle de Tech Lead pour les ressources engagées au sein de l'équipe Data Process (10 personnes) - Développer les services backend transverses du socle cloud : scripts Terraform, APIs, gestion des utilisateurs - Provisionner l'infrastructure cloud en cohérence avec les exigences définies par l'Architecte et le Data Platform Owner - Créer et maintenir les templates de provisionnement d'infrastructure (Terraform) - Gérer les règles de configuration AWS et de paramétrage des données (versionnement S3, règles d'intégrité) - Implémenter des services de journalisation (ex. AWS CloudTrail) pour la traçabilité et la résolution d'incidents - Gérer l'automatisation, le déploiement et la surveillance de la plateforme de données en libre-service - Mettre en œuvre les pipelines CI/CD afin de garantir la fiabilité et la scalabilité de la plateforme - Configurer et implémenter les mécanismes de protection de la donnée : gestion des clés de chiffrement et rotation automatique - Outiller le FinOps de la Data Platform à tous les niveaux de granularité pour le suivi et l'optimisation des coûts cloud - Mettre en place les services de gestion des accès à la donnée, branchés à l'Active Directory d'entreprise - Rédiger les parcours utilisateur pour les différents profils Data (Data Engineer, Data Analyst) - Contribuer à la gouvernance Architecture et Data de la plateforme - Accompagner les équipes en charge de la conception des Data Products et proposer des accélérateurs - Assurer une veille active sur les releases Databricks et les autres outils afin de faire évoluer le service - Assurer le support technique sur les composants de la plateforme 3j sur site obligatoire par semaine

Vous intervenez sur un rôle de Consultant Data Marketing spécialisé dans l'analyse et l'optimisation des campagnes Marketing, CRM et Media. Au sein d'une équipe constituée de Data Analysts et d' Analytics Engineers, vous êtes l'interlocuteur privilégié des équipes en charge d'opérer les campagnes marketing ciblées. Vous vous assurez qu'elles disposent des analyses, rapports et outils de pilotage nécessaires afin de maximiser l'impact, le ROI, et la cohérence stratégique de leurs actions, avec un focus sur l'acquisition de trafic et l'attribution des conversions. Vous transformez au quotidien les données en insights actionnables, en assurant un suivi précis des erformances et en priorisant les initiatives à forte valeur ajoutée, dans un environnement agile et innovant. Vos missions : • Participer à coconstruire les modèles d'attribution, analyser l'impact des campagnes sur l'engagement des utilisateurs, et élaborer des modélisations de ROI des campagnes. • Participer à la construction ou à l'évolution des indicateurs de performance et des objectifs (CPA, ROAS, LTV…) • Contribuer activement au projet MMM (Marketing Mix Modeling) dans la coordination de la collecte des données (exhaustivité et qualité) en entrée du modèle statistique opéré par les équipes Data Science, et dans la restitution des résultats puis l'accompagnement des équipes métiers. • Participer au cadrage, à l'usage et à l'adoption des dashboards pour le suivi des KPI des campagnes, facilitant la prise de décision. • Contribuer à l'élaboration de stratégies d'activation des audiences, en proposant des tests et des expérimentations basés sur les données. Accompagner les équipes opérationnelles dans la définition, priorisation, et analyse des A/B tests. • Collaborer au quotidien avec les équipes Marketing, CRM et Media, pour comprendre leurs enjeux et leur fournir des analyses pertinentes. • Challenger les besoins métiers et les traduire en problématiques data structurées et exploitables. • Participer à l'amélioration des processus de collecte, de tracking, et d'analyse des données, en recommandant des outils et bonnes pratiques, en lien avec les équipes tech. Encourager l'automatisation et l'adoption maîtrisée de solutions basées sur l'IA. • Former et accompagner les équipes dans l'interprétation des données pour orienter leurs actions. • Rendre les analyses complexes compréhensibles et activables pour des interlocuteurs non techniques. Stack outils : Braze, LiveRamp, Adjust, Smartly, Piano Analytics, Snowflake, Power BI…

RÉSUMÉ EXPRESS Consultant expert IA transverse (8-15 ans) pour mener un benchmark des outils IA (Dataiku, n8n, Claude Code et au-delà), adapter ses recommandations à chaque persona (Data Scientist, Développeur, Analyst, PO), implémenter un use case avec l'équipe Data Science et livrer un guide de choix opérationnel utilisable de façon autonome. Disponibilité immédiate obligatoire / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES & LIVRABLES Benchmark des Solutions IA Mener une analyse comparative structurée des outils IA selon les cas d'usage, les personas et les étapes projet : Dataiku, n8n, Claude Code et plus largement GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/OpenAI, NotebookLM, Make, Zapier selon les publics Définir les critères d'évaluation, le scoring et les matrices de décision Restituer le benchmark de façon compréhensible par des POs comme par des data scientists Implémentation d'un Use Case Concret Mettre en œuvre techniquement un use case IA avec l'équipe Data Science (Python probable, API LLM, workflow Dataiku ou n8n selon le choix retenu) Valider en pratique les recommandations du benchmark sur un cas réel Identifier les points de friction dans le workflow quotidien des data scientists et proposer les bons outils selon leur maturité Guide de Choix par Persona & Étape Projet Produire une matrice de décision opérationnelle couvrant les quatre personas : Data Scientist, Développeur, Data Analyst, Chef de Projet / PO Structurer le guide pour qu'il soit utilisable de façon autonome par les équipes après la fin de la mission Adapter le niveau de détail et le langage à chaque public cible

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d'un acteur spécialisé dans la transformation et l'architecture des systèmes d'information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d'ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d'une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d'un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d'architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data.

Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier. Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international

Almatek recherche pour l'un de ses client, Un Data Engineer Senior Python / Talend sur Clermont-ferrand Compétences techniques python - Confirmé - Impératif Talend - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Compétences requises : - Développement Python, Talend DI, SQL, DBT - PostGres et SQL (DDL et DML) - Modélisation de data, process de nettoyage de données - Utilisation de Archimate - Gestion de configuration avec GitLab - Pratique de la méthodologie Agile : une expérience sur un projet est un plus - Travail en équipe : contexte de travail collaboratif - Communication - Bon niveau d'autonomie et d'adaptation - Anglais lu/parlé/écrit Les compétences suivantes sont un plus : - expérience de construction de chaine CI/CD - automatisation avec Ansible - Talend ESB - connaissance sur les bases no-sql Impératif : --> Profil Data Engineer pas Data Analyste --> Senior uniquement

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un Analytics Engineer, L'Analytics Engineer se situe à la croisée des chemins entre le Data Engineer (dont il partage la rigueur technique, le code et l'industrialisation) et le Data Analyst (dont il partage le sens business, la vision produit et l'art de la restitution). Sa mission principale est de transformer les données brutes issues de l'écosystème GCP en indicateurs fiables, et de piloter l'intégralité de la chaîne de reporting sous une solution type Power BI. Grâce à une forte appétence fonctionnelle, il/elle traduit les enjeux des domaines métiers (Finance, RH, Achats, Matériel, Environnement) en modèles de données analytiques performants et conçoit des solutions de restitution visuelles à forte valeur ajoutée. • Prise en main de l'historique : S'approprie les développements existants basés sur SAP Hana on-premise (utilisé comme base relationnelle) et les rapports Power BI associés. • Reverse Engineering : En l'absence de documentation exhaustive sur l'existant, analyse de manière autonome les requêtes SQL et les modèles actuels pour en comprendre les règles de gestion sous-jacentes. • Stratégie de bascule : Arbitre et réalise la transition des rapports historiques vers la nouvelle stack cible : soit par un portage à l'identique (lift and shift), soit par une refonte complète et une optimisation au sein de GCP. Responsabilité de la restitution, du reporting et de l'architecture Power BI : • Modélisation décisionnelle : Définit et conçoit l'architecture des modèles de données (Datamarts dans la couche Gold) spécifiquement optimisés pour Power BI (modèles en étoile, gestion des dimensions et des faits). • Expertise DAX & Restitution : Rédige les mesures complexes en langage DAX et configure Power Query de manière optimale. Conçoit des tableaux de bord pertinents, fluides et ergonomiques (Data Visualization). • Garantie de performance End-to-End : Identifie et corrige les goulots d'étranglement de performance, depuis la requête de transformation dans le Data Warehouse (BigQuery) jusqu'au temps de rafraîchissement et d'affichage des rapports Power BI. • Rédige les dossiers de conception technique et les spécifications détaillées des solutions BI. • Définit les stratégies de tests de non-régression sur les données restituées et participe aux recettes applicatives.

Mission : Tech Lead & Architecte Data Platform (H/F) Dans le cadre de l'évolution de notre Data Platform Cloud, nous recherchons un(e) Tech Lead / Architecte Databricks sénior. Vous piloterez techniquement une équipe de 10 personnes (Build & MCO) et propulserez l'industrialisation de notre socle Data. Montée en puissance : Rôle de Tech Lead à 50% les 3 premiers mois, puis à 100%. Les Grands Chantiers de la Mission Tech Leadership & Architecture : Coordonner techniquement l'équipe Data Process. Valider les choix d'architecture, suivre les releases de la roadmap Databricks/Cloud et faire évoluer les composants analytiques. Core Backend & Infrastructure (IaC) : Concevoir et instancier les services transverses (API, gestion des accès connectée à l'AD). Développer et automatiser l'infrastructure Cloud via Terraform. DevOps & Sécurité : Propulser la culture CI/CD pour garantir la scalabilité et la fiabilité de la plateforme en libre-service. Configurer la surveillance, la traçabilité des incidents (CloudTrail) et la protection des données (chiffrement, rotation des clés). FinOps & Data Governance : Outiller la plateforme pour suivre, analyser et optimiser finement les coûts Cloud. Accélération Métier : Rédiger les parcours utilisateurs (Data Engineers / Analysts) et concevoir des accélérateurs pour faciliter la création de Data Products. Modalités de la Mission TJM : 690 € HT Maximum Date de démarrage : ASAP Date de fin visée 29/12/2028 : (Visibilité long terme) Localisation : Courbevoie Rythme de travail Temps plein, 3 jours obligatoires par semaine sur site

Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP. Modélisation et Gestion des Données : ○ Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en collaboration avec les Data Analysts et les équipes métier. ○ Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition. ○ Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas de données et de cycle de vie des données. Run Opérationnel, Maintenance et Support N2/N3 : ○ Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 du produit Topase dans ensemble (GCP + Solution éditeur). ○ Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation des tâches opérationnelles, la supervision des flux, l'extraction/transformation de données et les tâches de maintenance système. ○ Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes pour l'analyse, la qualification, le diagnostic d'incidents, la manipulation et la restitution de données dans BigQuery et Oracle. ○ Gérer les incidents en collaboration avec l'éditeur et les équipes internes. ○ Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. ○ Gérer les incidents éditeur sur son CRM et participer aux ateliers de suivi.

Si ce projet vous intéresse, pouvez-vous svp nous faire parvenir les informations suivantes ? Votre date de disponibilité Votre taux journalier Votre lieu d'habitation Votre résumé sous format Word Niveau d'anglais Pour les sociétés, merci de préciser si votre consultant est salarié de votre société Objet de la prestation Dans le cadre de la transformation de ses systèmes d'information Finance, le client a lancé un programme de transformation de ses processus de pilotage de la performance au sein du contrôle de gestion couvrant à la fois : • Les besoins Groupe (consolidation, pilotage global, reporting), • Les besoins locaux / entités (budget, forecast, suivi opérationnel). Cette initiative s'inscrit dans un programme plus large de modernisation des outils de gestion, avec une orientation vers des solutions cloud et intégrées, s'appuyant sur l'écosystème SAP (notamment SAP Analytics Cloud Planning, SAP Datasphere, SAP S/4HANA et GCP). Dans ce contexte, le client souhaite être accompagné par un prestataire afin de renforcer ses équipes IT dans la conduite du projet et la mise en œuvre des solutions de pilotage de la performance. La mission a pour objectifs principaux : • Accompagner les équipes IT dans le pilotage et la mise en œuvre de la solution de contrôle de gestion, • Apporter une expertise sur les solutions EPM de SAP, en particulier SAP Datasphere, • Assurer la cohérence entre les besoins métiers et leur implémentation technique, • Garantir la prise en compte des exigences Groupe et locales dans la conception des solutions, • Contribuer à la qualité des livrables et au respect des délais et à l'adhésion des utilisateurs, • Sécuriser les phases de tests, de déploiement et d'adoption des solutions. Le prestataire devra : • Proposer des solutions de modélisation et d'intégration de données adaptées aux besoins métiers Finance, en exploitant les fonctionnalités deSAP Datasphere (modèles sémantiques, vues, data flows, virtualisation), • Assurer la cohérence et la gouvernance des données au sein d'un environnement EPM complexe et multi-systèmes (SAP S/4HANA, SAP Analytics Cloud, GCP BigQuery, etc.), • Concevoir des modèles de données performants, scalables et maintenables, en garantissant la qualité, la traçabilité et la réutilisabilité desdonnées, • Optimiser les flux de données (réplication, fédération, transformation) en ligne avec les standards d'architecture data du groupe, • S'inscrire dans les bonnes pratiques et standards définis dans le cadre du programme EPM (modélisation, naming conventions, sécurité, gestiondes accès et data products). La prestation couvrira : • Des activités projet, incluant : o Cadrage des besoins data et analytiques, o Conception des modèles Datasphere (couches sémantiques, data products), o Implémentation des flux de données (replication flows, data flows, virtualisation), o Tests (unitaires, intégration, performance), o Accompagnement au déploiement et à l'industrialisation, • Des activités de support et d'amélioration continue (RUN) : o Maintenance et évolution des modèles existants, o Optimisation des performances, o Support aux utilisateurs (Finance / Data analysts), o Amélioration continue des pipelines de données et de la gouvernance. Ces activités seront réalisées en lien avec les équipes travaillant sur le projet : • Les équipes internes client (France et hubs internationaux), • Les équipes Data, Architecture et Sécurité, • Les équipes en charge des plateformes amont et aval (S/4HANA, SAC, GCP BigQuery), • Ainsi que les autres prestataires impliqués dans le programme EPM.

4. Description de la prestation et des missions attenduesLe/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP)Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des donnéesParticiper à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alertingMettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC)Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseilTravailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise techniqueCloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLSOS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skillsExpérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 ExpérienceMinimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.