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RésuméLe poste de Data Engineer sur Snowflake a pour objectif principal d'intégrer l'équipe Data & AI Procurement, en se concentrant sur l'ingestion et la transformation des données, afin de répondre aux besoins des métiers. Responsabilités :Assurer l'ingestion et la transformation des données à partir de sources variées. Créer et maintenir des pipelines de données de bout en bout. Collaborer avec les Data Analysts pour comprendre les besoins métiers. Travailler avec d'autres Data Engineers pour optimiser les meilleures pratiques de développement. Must Haves :Maîtrise avancée de SQL. Maîtrise avancée de Python. Expérience sur Snowflake. Connaissance de dbt pour la modélisation et les transformations. Expérience avec Airflow pour l'orchestration des pipelines. Nice to Have :Bonne maîtrise de Gitlab. Connaissance des bonnes pratiques de développement (clean code, tests, documentation, CI/CD). Détails contextuels :Localisation : International, les échanges se font en anglais. Équipe : Intégration au sein de l'équipe Data Foundation. Contexte : Projet lié à la Data Foundation.

Un rôle de BA complet, de la spécification à la mise en production, au cœur des données de référence d'un grand groupe bancaire. L'équipe en charge des référentiels transverses accompagne toutes les lignes métiers du groupe dans leurs usages des données de référence : acquisition, consolidation, distribution. Elle migre ses traitements ETL d'Informatica PowerCenter vers Python. Vous reprenez le rôle de Business Analyst sur deux applications intranet jumelées — l'annuaire et l'organigramme du groupe — alimentées par les référentiels d'identités et d'organisations. La première est déjà spécifiée et en développement ; sur la seconde, tout reste à construire. Vos principales missions : Préparer puis réaliser les tests de non-régression des traitements d'alimentation de la première application, et accompagner son passage en production. Analyser l'existant et spécifier les nouveaux traitements d'intégration de données de la seconde : migration technologique, simplification, nouveaux besoins. Préparer et conduire la recette de ces traitements, puis accompagner le changement. Ce que la mission vous apporte : Une équipe agile reconnue pour son expertise des données de référence, en interaction avec toutes les directions. Un périmètre où vous tenez le sujet de bout en bout. Une équipe internationale : l'anglais est une langue de travail. Environnement technique : Référentiels de données, ETL (Informatica PowerCenter vers Python), BDD, Jira, Confluence, Office 365 — agile.

Dans un environnement multi-projets, vous intervenez sur des projets impactant plusieurs périmètres applicatifs référentiels (Référentiel Personne, Base Événement), de la phase d'analyse jusqu'au suivi post-production. Vous contribuez à des projets à enjeux opérationnels, marketing et réglementaires, en collaboration étroite avec les équipes MOE et les différentes parties prenantes. Recueillir, comprendre et analyser les besoins métiers. Réaliser l'analyse de l'existant. Identifier les impacts fonctionnels et les interdépendances applicatives. Concevoir et rédiger les spécifications fonctionnelles. Définir les règles de gestion relatives aux données. Participer aux études d'impact. Élaborer la stratégie de recette et rédiger les cahiers de tests. Piloter et exécuter les campagnes de recette. Assurer le reporting de recette et produire les PV de recette. Participer aux mises en production et au suivi post-production. Définir les plannings, suivre les actions et assurer le reporting d'avancement des projets. Gérer plusieurs projets en parallèle dans un contexte transverse.

Dans le cadre d'un programme stratégique visant à structurer et fiabiliser ses données à l'échelle de plusieurs entités et pays. L'objectif est de mettre en place un socle Data commun, reposant sur des définitions harmonisées, des règles de qualité industrialisées et une gouvernance claire des données. Cette démarche doit permettre de disposer d'une source de données fiable et partagée, facilitant le reporting, l'analyse et la prise de décision des différentes directions métiers. Le périmètre est international et implique de nombreux interlocuteurs issus de fonctions variées : Sales, Operations, Finance, Risk et Compliance. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Business Analyst Data Senior capable de comprendre des problématiques fonctionnelles complexes, de les structurer et de faire le lien entre les équipes métier, Data et IT. MissionsAu sein de l'équipe projet, vous serez notamment en charge de : Analyse et recueil des besoinsRecueillir et analyser les besoins des utilisateurs métiers à travers des entretiens, ateliers et analyses documentaires. Identifier les enjeux, contraintes et objectifs associés aux besoins exprimés. Aller au-delà de la demande initiale afin de comprendre le « Why » et les enjeux métier sous-jacents. Analyser les processus et systèmes existants. Identifier les écarts entre les processus actuels et les processus cibles. Structuration des problématiques fonctionnellesDécomposer des processus et systèmes complexes en éléments fonctionnels facilement exploitables par les équipes de développement. Formaliser les besoins et les règles métier. Identifier les points de blocage, inefficacités et opportunités d'amélioration. Proposer des solutions permettant d'optimiser les processus et la qualité des données. Challenger les besoins et contribuer à la définition des solutions cibles. Spécifications fonctionnellesRédiger les spécifications fonctionnelles détaillées. Formaliser les règles de gestion et les processus métier. Garantir une compréhension commune des besoins entre les équipes métier, Data et développement. Documenter les processus et les fonctionnalités. Maintenir une documentation claire et structurée tout au long du projet. Data Analysis & Data ProductParticiper à la conception et à l'évolution de Data Products. Contribuer à la définition et à la structuration des modèles de données. Analyser les données afin d'identifier les incohérences, anomalies et opportunités d'amélioration. Utiliser SQL pour explorer, contrôler et analyser les données. Participer à la définition des règles de qualité et de contrôle des données. Contribuer à la conception et à l'évolution de dashboards et d'indicateurs. Faire le lien entre les besoins fonctionnels et leur traduction dans les modèles et produits Data. Accompagnement du déploiementDéfinir et accompagner les phases d'activation et de transition vers les solutions déployées. Participer à la définition des plans de formation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouvelles solutions. Assurer un support fonctionnel lors des phases de déploiement. Recueillir les retours utilisateurs et contribuer à l'amélioration continue des solutions. Coordination et animationCollaborer avec les différentes parties prenantes afin de faire avancer les sujets. Animer et participer aux ateliers fonctionnels. Faciliter les échanges entre les équipes métiers, Data et IT. Suivre les actions et contribuer à la résolution des points de blocage. Être capable de driver les équipes et de faire progresser les sujets de manière autonome. Assurer une communication claire et régulière auprès des différentes parties prenantes.

Nous recherchons un Business Analyst spécialisé en données de marché pour accompagner les équipes métier sur un environnement data exigeant. Vos missions : • Cadrer les besoins métier autour des données de marché • Rédiger les spécifications fonctionnelles • Extraire et analyser les données pour répondre aux problématiques métier • Définir et dérouler la stratégie de recette • Rédiger les tests X-Ray en Gherkin • Analyser et suivre les incidents • Collaborer avec les équipes de développement et suivre les avancées

Contexte de la mission : Vous intégrerez un projet de transformation SI/Data d'envergure dans le domaine de la gestion d'actifs et de la Finance de marché. Au sein d'un environnement associant équipes métiers, MOA et MOE, vous interviendrez plus particulièrement sur les problématiques de modélisation et de fiabilisation des données financières, depuis les systèmes sources jusqu'à leur exploitation dans les outils décisionnels. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des données de Finance de marché ; Participer à la modélisation des données et à la définition des objets métiers ; Contribuer aux travaux de modélisation selon les approches Data Vault et 3FN ; Analyser les flux de données, depuis les systèmes sources jusqu'aux restitutions BI, et comprendre les traitements ETL associés ; Réaliser les contrôles et requêtes SQL nécessaires à l'analyse et à la validation des données ; Préparer, réaliser et suivre les recettes fonctionnelles, notamment sur les aspects liés à la qualité et à la cohérence des données ; Identifier et analyser les anomalies et assurer leur suivi avec les équipes concernées ; Assurer l'interface entre les différentes parties prenantes : métiers, MOA, MOE et sponsors.

ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission de Data Quality Manager / Analyst (IT & CMDB). MissionsGarantir la fiabilité, la précision et la conformité des données IT (notamment la CMDB et le MDM). Piloter le cycle complet de la qualité des données : du design du modèle de contrôle à la certification des "Golden Data", en passant par la mise en œuvre de plans de remédiation et l'alignement avec les standards du groupe. Objectifs clésIndustrialiser le contrôle qualité : définir et déployer le modèle opérationnel de contrôle et onboarder les différentes entités sur le Core Model Data Quality CMDB. Certifier les données : évaluer les données selon des critères stricts (précision, complétude, impact) pour attribuer le statut de "Données Certifiées". Assurer l'alignement et l'intégration : aligner le modèle CMDB avec le référentiel MDM IT et maintenir les interfaces d'alimentation du Datahub IT. Activités principalesGouvernance et design de la qualité Définir les critères de certification et le modèle opérationnel de contrôle. Mettre en place la comitologie, les rôles et responsabilités (Data Owners). Piloter les KPI et concevoir les dashboards de suivi pour la direction. Certification et remédiation Organiser et lancer les campagnes de certification (analyse d'impact, cas d'usage, kits de communication). Identifier les causes racines des anomalies de données. Définir, implémenter et suivre les plans de remédiation pour corriger les écarts. Intégration technique et maintien en condition opérationnelle (MCO) Analyser les écarts entre les modèles de données (CMDB vs MDM) et rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques. Superviser le développement et le déploiement des interfaces d'intégration. Assurer le monitoring continu des flux et la qualité des données injectées dans la CMDB. Livrables attendusDocumentation : dossiers de gouvernance, process de certification, spécifications techniques et User Stories. Pilotage : roadmap des campagnes, comptes-rendus de comités, rapports de certification. Technique : dashboards de suivi des KPIs et interfaces d'intégration opérationnelles.

Nous recherchons un Data Analyst spécialisé en qualité, analyse et redressement de données afin de renforcer le dispositif proposé.La mission porte principalement sur la fiabilisation et le redressement de données issues de la Déclaration Sociale Nominative (DSN), impliquant des volumes importants de données et des problématiques complexes de qualité, de cohérence et de classification. Le consultant interviendra sur l'analyse des données existantes, la définition d'indicateurs de qualité et la conception de règles de contrôle et de redressement statistique. L'objectif sera de fiabiliser le stock de données existant, puis d'assurer un traitement incrémental des nouvelles données intégrées chaque mois. Le poste est orienté analyse fonctionnelle de la donnée, compréhension des besoins métier et création d'indicateurs, sans dimension Data Engineering. Missions principalesAnalyser les données issues de la DSN afin d'identifier les anomalies, incohérences et écarts de qualité. Comprendre les besoins métier et les traduire en indicateurs de qualité des données pertinents. Définir et mettre en place des règles de contrôle, de rapprochement et de redressement des données. Réaliser des analyses statistiques pour identifier les tendances, les anomalies et les axes d'amélioration. Concevoir une approche de redressement statistique du stock de données existant. Définir une stratégie de traitement incrémental permettant de fiabiliser les nouvelles données mensuelles. Manipuler et analyser des datasets complexes à l'aide de SQL. Produire des indicateurs, des analyses et des restitutions permettant de suivre la qualité et la fiabilité des données. Contribuer à l'amélioration continue des processus de contrôle et de fiabilisation des données

Contexte de la mission : Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : # Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier ; # Dashboards Tableau — visualisation et pilotage de la performance achats # Reporting — production de rapports structurés ; # Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier Description de la mission : L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : - Business Data Analysts : Expression et Cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. - Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

Contexte Contexte de la mission Au sein de la direction Tech Expertises & Solutions, le consultant rejoindra l'équipe en charge de la gestion des Référentiels Transverses. Cette équipe accompagne les différentes lignes métiers dans leurs usages des données de référence et intervient sur les processus d'acquisition, de consolidation, de distribution et de consommation des données d'entreprise. Nous recherchons un Business Analyst confirmé pour intervenir principalement sur les référentiels : Market Data : taux de change, taux interbancaires ; Static Data : caractéristiques des produits financiers. Ces référentiels sont fortement consommés par les différents métiers au travers de multiples technologies et canaux : API, Datalake, Kafka, fichiers et Mainframe. Missions principales La mission s'articulera autour de trois axes majeurs. 1. Refonte des référentiels Market Data – RATES V2 Finaliser la refonte des référentiels de taux de change et taux interbancaires ; Participer à la modernisation de la plateforme afin de traiter l'obsolescence technologique de l'existant ; Recueillir, analyser et formaliser les besoins ; Produire les spécifications fonctionnelles ; Rédiger les spécifications selon l'approche BDD – Behaviour Driven Development ; Collaborer avec les équipes techniques intervenant notamment sur Java, Angular, Python et Kafka ; Participer aux phases de recette et de validation de la solution. 2. Support utilisateurs RATES V2 Une fois la nouvelle plateforme RATES V2 mise en production : Assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs ; Analyser les problématiques rencontrées ; Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation de la nouvelle plateforme ; Faire le lien entre les métiers et les équipes techniques. 3. Refonte du référentiel Resyproc Cadrer et conduire la refonte du Référentiel des produits de synthèse – Resyproc ; Analyser l'existant et les besoins d'évolution ; Recueillir et challenger les besoins des métiers ; Participer à la modernisation de l'interface et des fonctionnalités d'administration ; Accompagner les métiers Finance et Risques concernés par le référentiel. Resyproc intervient notamment dans les couches d'alimentation et de reporting des fonctions : Comptabilité ; Liquidité ; Prudentiel ; Pilotage financier ; Risques. Compétences et expériences requises Compétences particulièrement importantes : Expérience significative en tant que Business Analyst ou Product Owner ; Expérience en environnement projet Agile ; Bonne connaissance de l'approche BDD – Behaviour Driven Development ; Expérience significative dans la conception et le testing de traitements de transformation et d'alimentation de données ; Recueil, analyse et formalisation des besoins ; Rédaction de spécifications fonctionnelles ; Recette fonctionnelle et tests ; Bonne compréhension des problématiques Data / Référentiels / Flux de données ; Maîtrise d'Office 365, Jira et Confluence ; Français et anglais indispensables. Environnement fonctionnel & technique Le consultant évoluera dans un environnement comprenant notamment : Market Data ; Static Data ; Référentiels de données ; Taux de change ; Taux interbancaires ; Produits financiers ; Finance / Risques ; API ; Datalake ; Kafka ; Fichiers ; Mainframe ; Java ; Angular ; Python.

RésuméCe poste d'ingénieur de données GCP consiste à analyser les besoins métier afin de concevoir des solutions adaptées, développer des pipelines de données robustes et collaborer avec diverses parties prenantes pour garantir que les données répondent aux objectifs stratégiques de l'entreprise. Responsabilités :Analyser les besoins métiers et comprendre les impacts business des données. Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables en utilisant Google Cloud Platform (GCP). Améliorer la performance et la scalabilité des solutions existantes. Collaborer étroitement avec les architectes, PO et Data Analysts. Maintenir une documentation technique précise et complète. Réaliser la recette technique et animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs. Mettre en place et gérer des systèmes de monitoring et d'alerting. Support au déploiement et assurer la maintenance corrective ou évolutive. S'assurer de la cohérence des livrables avec les bonnes pratiques définies. Must Haves :Maîtrise de SQL. Connaissance de Python ou Java pour les traitements de données. Expérience avec les outils GCP : BigQuery, Dataflow, DataForm, Pub/Sub, CloudComposer. Nice to Haves :Connaissances en design et gestion des workflows avec Talend. Familiarité avec des outils de CI/CD comme Git, Jenkins, ou Terraform.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Développer et industrialiser les transformations de données avec DBT. Concevoir et optimiser les modèles de données dans BigQuery. Intégrer différentes sources de données au sein de l'écosystème Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données. Participer à l'automatisation des déploiements et aux pratiques CI/CD / DataOps. Contribuer à la documentation technique et au respect des standards Data. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, équipes métiers et équipes Cloud/DevOps. Participer aux problématiques de gouvernance, sécurité et traçabilité des données propres au secteur bancaire.

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

Pour notre client basé à Paris , nous sommes à la recherche d'un profil Data Engineer-BI Garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Compétences SQL - Expert - Impératif .. .. XDI Semarchy - Confirmé - Important .. .. .. .. Cloudbees - Confirmé - Important .. .. .. .. ..

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.