Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Business Analyst Data - Flux Transactionnels Bancaires (H/F) Localisation : Paris Type de mission : Freelance Démarrage : ASAP Durée : Long terme Secteur : Banque Contexte Dans le cadre d'un projet stratégique, nous recherchons un Business Analyst Data pour intervenir sur des problématiques liées aux flux transactionnels bancaires et aux données clients , dans un environnement à forts enjeux opérationnels. Missions principales Analyse des flux transactionnels bancaires (bout-en-bout) Suivi des délais de traitement et indicateurs de performance (SLA, T+X) Rédaction des spécifications fonctionnelles data Mapping et analyse des données clients et flux de données Participation aux phases de recette fonctionnelle (UAT) Analyse et résolution des anomalies en production (RUN) Coordination avec les équipes métiers, IT et data Profil recherché Expérience confirmée en tant que Business Analyst Data en environnement bancaire Expérience sur des flux transactionnels (paiements, cash management, virements, etc.) Bonne maîtrise de SQL (analyses et contrôles de données) Bonne compréhension des problématiques de qualité des données Expérience en environnement DataLake (vision fonctionnelle attendue) Capacité à intervenir en BUILD et RUN 👉 Anglais conversationnel professionnel indispensable Compétences appréciées (fortement valorisées) Reverse engineering Data protection Data governance / data management Connaissance d'un core banking (type SAB ) Maîtrise des concepts : Conceptual Data Model Logical Data Model Physical Data Model Compétences requises Analyse fonctionnelle Data mapping / data quality SQL UAT / Recette Analyse d'incidents Flux transactionnels bancaires Non retenu pour ce poste Profils orientés crédit / risque / réglementaire Profils BI / reporting uniquement Profils data engineer / architecte Informations complémentaires Environnement exigeant avec forte volumétrie de données Interaction transverse métiers / IT / Data Mission avec impact direct sur les opérations bancaires

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens, je suis à la recherche d'un développeur AAzure Databricks en pré-embauche. La mission : En tant que Développeur / Data Engineer Azure Databricks, vous intervenez au cœur de la Data Factory Entegra pour concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données critiques du groupe. Vous travaillez en étroite collaboration avec : Le Head of Data, le Tech Lead Data, les équipes métiers et IT locales (France, UK, IT, ES, NL…), & les équipes partenaires. Responsabilités principales : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Azure Databricks (PySpark, Delta Lake) Mettre en œuvre les chaînes d’ingestion, transformation et exposition des données (Bronze / Silver / Gold) Participer à l’industrialisation des traitements data (qualité, monitoring, performance, reprise sur incident) Contribuer à la structuration du socle Data Factory et aux bonnes pratiques de développement Documenter les développements et garantir la qualité du code et la maintenabilité. Travailler avec les équipes régionales pour : Comprendre les besoins fonctionnels, Accompagner la montée en compétences, Assurer le transfert de connaissances, Intervenir dans un contexte international, avec une forte dimension métier et “customer facing”.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Ingénieur DevOps / AWS sur Plaisir. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de : Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi?structurées, non structurées) Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED) Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer). Environnement Technique Data Engineering & Cloud AWS Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh Transformation data : dbt DevOps & Industrialisation Infrastructure as Code : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS Sécurité & Gouvernance IAM, gestion des accès, chiffrement Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Steward pour accompagner nos clients grands comptes. Vous interviendrez dans des environnements où la qualité, la traçabilité et la conformité des données sont des enjeux majeurs, en lien avec les équipes Data et métier. Responsabilités Définir et appliquer les règles de gouvernance des données Maintenir le dictionnaire de données et les référentiels Assurer la qualité, la traçabilité et la conformité des données (RGPD) Sensibiliser et accompagner les équipes métier sur les bonnes pratiques Collaborer avec les Data Engineers et Data Architects

Objectifs et livrables Organiser les études en impliquant l’ensemble des parties prenantes identifiées et recueillir les besoins Comprendre les enjeux, objectifs et ambitions métiers Animer et conduire des ateliers avec les équipes métiers Collecter l’ensemble des inputs nécessaires aux études Documenter l’architecture fonctionnelle et formuler des recommandations Planifier les lots de travaux en s’appuyant sur les standards de la direction Data & Analytics Coordonner les contributeurs Data-as-a-Service (architectes techniques, data engineers, BI engineers) Documenter la valeur métier et la valeur apportée par la solution Préparer les budgets et le planning build/run Formaliser les propositions finales de type « Go to project »

Contexte et environnement de travail : Localisation : Paris (Rythme : 3 jours par semaine sur site / 2 jours de télétravail). Démarrage : ASAP (Processus de sélection urgent, profils étudiés dès réception). Durée : Mission longue (visibilité jusqu'au 31/12/2026). Tarif : Budget maximum de 680 € HT/jour. Le Projet Dans le cadre du développement et de la modernisation de son écosystème Data, le client recherche un(e) System Architect BI pour prendre en charge la conception et l'évolution d'une partie de son patrimoine d'assets Data & BI. L'environnement technologique repose sur une Data Platform Google BigQuery connectée à l'écosystème Microsoft ( Fabric / Power BI ). L'objectif majeur de cette mission est de garantir la cohérence technique, la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions BI déployées à l'échelle du département. Le profil retenu interviendra comme le référent de l'organisation sur les choix d'architecture applicative BI. Missions et responsabilités au quotidien 1. Architecture BI & Écosystème Microsoft (Power BI / Fabric) Concevoir une architecture BI découplée, scalable et sécurisée, tout en faisant évoluer les standards de l'entreprise pour favoriser le data-sharing et le "Self-Service BI" gouverné. Définir l'architecture applicative des espaces de travail (Workspaces & Applications) et structurer logiquement les environnements (DEV, UAT, PROD) pour faciliter les déploiements. Standardiser les processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD / ALM) via les pipelines Fabric, l'intégration Git et la transition vers le format TMDL. Intégrer les principes de gouvernance et de classification de la donnée dès la phase de design (étiquettes de sensibilité, gestion stricte du principe de moindre privilège et automatisation des revues d'accès). Assurer la gestion de la dette technique sur l'ensemble du périmètre. 2. Conception d'Architectures de Données Robustes Rédiger les contrats d'interface ( data contracts ) pour fiabiliser les interactions entre les systèmes sources (BigQuery) et la stack analytique (Fabric / Power BI). Mettre en place des processus de reprise sur incident pour sécuriser la continuité des opérations. Rationaliser et optimiser les standards de rafraîchissement des données (Refresh Power BI). Veiller au respect des exigences non fonctionnelles : performance, observabilité et fiabilité. 3. Modélisation et Optimisation des Données Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins métiers (modélisation en étoile, Kimball, etc.) en tirant parti de la puissance de calcul combinée de BigQuery et des moteurs de Fabric. Définir les bonnes pratiques de modélisation à l'échelle de l'organisation pour garantir la qualité des structures. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers et les équipes infrastructure pour assurer la mise en œuvre efficace des flux.

Notre client dans le secteur Santé recherche un/une Engineering Manager Data H/F Description de la mission: Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data, le client lance un programme stratégique de migration de son Data Warehouse vers Snowflake. Ce programme s’inscrit dans une transformation globale visant à migrer des environnements legacy vers une architecture cloud scalable, améliorer la qualité, la gouvernance et l’accessibilité des données, et accélérer les usages métiers en BI, analytics et data science. L’environnement est international avec de forts enjeux de coordination entre équipes IT et métiers. Objectifs de la mission En tant qu’Engineering Manager Data, la mission consiste à assurer le pilotage technique et opérationnel de la migration vers Snowflake ainsi que le management des équipes Data. Missions principales • Cadrage et pilotage de la migration vers Snowflake • Définition de l’architecture Data cible • Management et structuration d’une équipe de Data Engineers • Mise en place des bonnes pratiques en qualité, monitoring, CI/CD et gouvernance • Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption de la plateforme • Suivi des performances, des délais et des risques projet Profil recherché • Expérience confirmée en tant qu’Engineering Manager ou Lead Data Engineer • Expérience avérée de migration vers Snowflake, fortement souhaitée • Solide background technique en Data Engineering • Expérience en management d’équipe, avec une expérience onshore / offshore appréciée • Capacité à évoluer dans des environnements complexes et internationaux • Bon relationnel et capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers Livrables attendus • Roadmap de migration et architecture cible • Suivi des sprints et des livraisons • Documentation technique et bonnes pratiques • Reporting projet : avancement, risques, KPI • Structuration et montée en compétence de l’équipe Compétences / Qualités indispensables : Snowflake, Data Engineering, Management d'équipe Data, Architecture Data, SQL et Python, Airflow / DBT Informations concernant le télétravail : 2 jours par semaine de télétravail Bureaux à Bordeaux

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) SAS / Teradata pour intervenir au sein d’un environnement bancaire exigeant, dans le cadre de la gestion et de l’évolution d’une plateforme Data stratégique utilisée pour des besoins réglementaires. Vous serez en charge de l’administration de la plateforme SAS, de la mise en place et de l’automatisation des traitements de chargement de données via des scripts SAS et Shell, ainsi que du suivi de la qualité et de la conformité des données en base Teradata. Vous interviendrez également sur le support aux utilisateurs métiers (notamment en environnement international), l’analyse des incidents, la validation des flux de données et l’optimisation des traitements batch. Ce rôle requiert une forte expertise technique sur SAS, une bonne maîtrise des environnements Data legacy, ainsi qu’une capacité à évoluer dans un contexte structuré, orienté Data Quality, gouvernance et performance.

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Lead Data H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Vous intervenez dans un environnement Data structuré, organisé en squads, avec des enjeux forts autour de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données. En lien étroit avec les équipes Data (Data Engineers / Data Analysts) et les métiers, vous jouez un rôle clé dans le pilotage des initiatives Data et dans le déploiement des bonnes pratiques de gouvernance et de conformité. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Piloter et animer les travaux Data en coordination avec les équipes Data et les métiers - Collecter, prioriser et organiser les besoins Data des squads - Assurer le suivi de la mise en œuvre des solutions Data - Participer au cadrage des projets et garantir le respect du cadre Data (gouvernance, protection, BI) - Accompagner les équipes sur les sujets de Data Management et de Data Privacy (RGPD) - Animer les échanges et assurer un reporting régulier auprès des parties prenantes

Contexte Une équipe centralisée gère la plateforme mais de nombreuses équipes (Feature Team organisées par domaine de données) travaillent sur la Data Platform . Toutes les équipes fonctionnent en mode agile. Un Tech Lead est recherché pour une Feature Team du client . La maîtrise de l'outil DATABRICKS est un prérequis. Missions Conception, développement et maintenance des pipelines de données Cadrage technique Garant de la mise en production des traitements au sein de la plateforme Optimisation du code pour chaque traitement, maîtrise de l'usage Databricks au regard des coûts Maîtrise de l'architecture médaillon de Databricks, des problématiques de qualité de données, du DevOps Développement sous Databricks (Python / SQL / Spark) Force de propositions techniques Capacité à encadrer / coacher des data engineers juniors, challenger la solution et assurer un rôle de tech lead dans l'équipe

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Analyst pour accompagner nos clients grands comptes. Responsabilités Extraire, nettoyer et analyser des données issues de sources variées Produire des rapports et tableaux de bord à destination des équipes métier Identifier des tendances et formuler des recommandations Collaborer avec les Data Engineers pour l'accès aux données Contribuer à l'amélioration de la qualité des données

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation CONTEXTE Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Je cherche pour un de mes clients un Data Analyst / Data Engineer qui interviendra sur la définition, la mise en place et l’évolution de solutions de gestion de données , en assurant l’ingénierie, l’analyse et la valorisation des données pour répondre aux besoins métiers. Missions principales : Définir, mettre en place et faire évoluer des datalakes et datawarehouses Ingénierie et intégration de données pour le jumeau numérique et l’ IA Développer des modèles de data science adaptés aux besoins métiers Produire des tableaux de bord et valoriser les données via les outils BI ( Qlik, Microsoft Power BI ) Consolider et développer le catalogue de données existant Mettre en œuvre et optimiser des moteurs de recherche et d’indexation avancée ( Elasticsearch – expertise obligatoire ) Activités transverses : Analyser l’existant et conduire des ateliers méthodologiques Préconiser normes et standards technologiques Définir, dimensionner et chiffrer des solutions Mettre en œuvre des pipelines de données et des architectures big data Suivre la mise en œuvre et assister les équipes projet Assurer le transfert de compétences et l’accompagnement méthodologique Rédiger rapports d’études, cahiers des charges techniques et documentations Réaliser des audits et améliorer les processus Effectuer la veille technologique et fournir du conseil stratégique

Projet : SPIDER – Plateforme de lutte contre la fraude et le blanchiment (LCB-FT) Contexte de la mission Dans le cadre de ses enjeux de conformité réglementaire et de lutte contre la fraude, le client développe SPIDER , une plateforme d’investigation basée sur des technologies de graphes. Cette solution permet de : Centraliser et connecter les données issues de multiples systèmes internes Offrir une vision 360° des clients et de leurs interactions Détecter des schémas complexes de fraude via des algorithmes de graphes Accélérer les investigations grâce à des visualisations avancées (Linkurious) Vous intégrerez la squad Compliance – Solutions Cognitives , en charge de cette plateforme stratégique. Vos missions principales En tant qu’ Expert Neo4j , vous interviendrez à la croisée des rôles de Data Engineer, Data Analyst et DBA : Administration & Performance Administrer la base de données Neo4j (hébergement IaaS) Optimiser les performances (requêtes Cypher, modélisation) Gérer les sauvegardes, la maintenance et les habilitations Diagnostiquer et résoudre les incidents Analyse & Conception Recueillir et analyser les besoins métiers autour de la donnée graphe Concevoir des modèles de données adaptés aux cas d’usage fraude / conformité Participer aux chiffrages et estimations des projets Delivery & Production Développer des requêtes et composants (Cypher, Python) Participer aux phases de tests et de validation Accompagner les mises en production Assurer la maintenance corrective et évolutive Outils d’investigation Administrer et configurer Linkurious Gérer les fonctionnalités d’investigation (case manager, visualisation) Environnement technique Base de données : Neo4j Langages : Cypher, Python Outils : Linkurious, GitLab CI/CD Scripting : Shell Complémentaires : Node.js, Angular Méthodologie : Agile (Scrum à l’échelle)