Synthèse de la Mission : Rôle : Architecte Solutions Data (10 ans d'expérience minimum) Localisation : Montrouge (92) — 3 jours/semaine sur site TJM Max : 450 € / jour Dates : Du 05/10/2026 au 04/10/2027 (12 mois) Secteur : Luxe / Fashion Objectifs & Responsabilités : Cadrage & Ateliers : Animer les ateliers métiers pour recueillir, clarifier et prioriser les besoins Data. Architecture GCP : Concevoir des architectures de données de bout en bout sur Google Cloud Platform (pipelines, modélisation, flux, couches de diffusion). Exigences Techniques : Rédiger les spécifications techniques et garantir la performance, la sécurité, la maîtrise des coûts et l'évolutivité des solutions. Leadership Technique : Guider les équipes d'ingénierie Data, promouvoir les bonnes pratiques et établir les normes architecturales. Alignement Métier / IT : Faire la passerelle entre les directions métiers, l'IT et les équipes Data.
Consultant Data Analyst Achats Senior Nous recherchons un consultant Data Analyst Achats Senior pour le compte d'un de nos clients du secteur financier dans le cadre d'un projet d'optimisation de la fonction Achats. Au sein de la Direction des Achats, vous contribuerez à l'amélioration des capacités de reporting, d'analyse et d'automatisation des données afin de renforcer le pilotage des dépenses et d'accompagner les équipes métiers dans leur prise de décision. Vos missionsConcevoir et faire évoluer des reportings et tableaux de bord Achats sous Power BI. Collecter, consolider et fiabiliser des données provenant de différentes sources. Produire des indicateurs de performance liés aux achats, aux dépenses et aux déplacements professionnels. Automatiser les traitements de données et optimiser les processus de reporting. Mettre en place des contrôles de qualité des données et documenter les flux. Accompagner les équipes métiers dans l'analyse et la valorisation des données. Identifier des axes d'amélioration afin d'optimiser les outils et les processus existants. Profil recherchéExpérience confirmée en tant que Data Analyst, idéalement dans un environnement Achats, Finance ou Contrôle de Gestion. Excellente maîtrise de Power BI, Power Query, SQL et Excel avancé. Connaissances en Python, VBA ou en automatisation de processus (RPA) appréciées. Bonne compréhension des enjeux liés au pilotage des achats et des dépenses. Esprit d'analyse, autonomie, rigueur et capacité à échanger avec des interlocuteurs métiers. Français courant et anglais professionnel. Détails de la missionDémarrage : Fin août / début septembre 2026 Durée : 4 mois renouvelables Localisation : Paris Télétravail : Mission en mode hybride
Vous rejoindrez un grand groupe du secteur audiovisuel et médias pour concevoir et développer le MVP d'une plateforme Data On-Premise innovante. Ce projet stratégique vise à moderniser l'infrastructure data existante en intégrant une stack Open Source performante (Kafka, NiFi, Spark, Iceberg, Trino) et à faciliter la transition vers le traitement temps réel tout en validant l'interopérabilité avec les services cloud publics. Au sein de la Direction IT Transverse, vous piloterez l'architecture et la mise en œuvre d'une plateforme data scalable et robuste, intégrée au socle technique existant (Kubernetes, GitLab CI, Prometheus/OpenTelemetry). Vous travaillerez en collaboration étroite avec les équipes métiers et techniques du groupe pour transformer des flux ETL existants, démontrer la faisabilité de migration depuis les systèmes actuels, et établir les bonnes pratiques de la nouvelle plateforme. Ce rôle combine architecture data, ingénierie de plateforme et mentorat technique dans un environnement moderne et exigeant, avec un fort impact sur la modernisation de l'écosystème data du groupe. Responsabilités : - Architecturer une plateforme Data On-Premise scalable, robuste et intégrée à l'infrastructure existante (Kubernetes, GitLab CI, Prometheus/OpenTelemetry) - Sélectionner, configurer et déployer les composants Open Source clés : Apache Kafka (streaming), Apache NiFi (ingestion et orchestration), Apache Spark (traitement distribué), Apache Iceberg (gestion de tables analytiques) et Trino (requêtage SQL distribué) - Implémenter des cas d'usage concrets en transformant des flux ETL existants et en mettant en place des pipelines de données en streaming (Kafka + Spark Structured Streaming) - Alimenter et optimiser un datalake On-Premise basé sur Iceberg, avec requêtage via Trino - Valider l'interopérabilité et les patterns d'intégration avec les services Big Data en environnement cloud public (GCP) - Collaborer avec l'équipe Data et IA pour aligner les besoins métiers et techniques, et avec les équipes DevOps/Infrastructure pour l'intégration du socle - Documenter les choix architecturaux, les décisions techniques et établir les bonnes pratiques de la plateforme - Former et accompagner les équipes internes sur les nouveaux outils, processus et méthodologies Télétravail : 2/3 jours par semaine Localisation : Paris / Rennes
Plateforme On-Premise & Cloud Synthèse de la Mission : Rôle : Ingénieur Data Senior (> 7 ans d'expérience) Localisation : Paris ou Rennes (3 jours/semaine sur site, 2 jours en télétravail) TJM Max : 770 € / jour Date de démarrage : ASAP Durée : 5 à 6 mois (jusqu'au 27/11/2026) Contexte & Objectif de la Mission : Au sein d'un grand groupe média, l'objectif principal est de concevoir et construire le MVP d'une plateforme Data On-Premise basée sur des technologies Open Source. La plateforme permettra de : Gérer les transformations de données On-Premise et alimenter un Data Lake local. Servir de plateforme d'ingestion pour le Big Data sur GCP (Cloud Public). Faciliter la transition du mode Batch vers le Streaming (Temps réel). Valider la faisabilité de migration de flux ETL legacy (OpenText / Genio). Responsabilités & Missions Principales : Conception & Déploiement du MVP : Architecturer et intégrer la plateforme sur un socle existant (Kubernetes, GitLab CI, Prometheus/OpenTelemetry). Installer et configurer la stack Open Source : Kafka, NiFi, Spark, Iceberg, Trino. Validation Technique & Cas d'Usage : Migrer quelques flux ETL clés pour valider la valeur de la plateforme. Déployer des pipelines streaming (Kafka + Spark Structured Streaming). Mettre en place l'alimentation du Data Lake (Iceberg + Trino) et assurer l'interopérabilité avec GCP. Collaboration & Documentation : Travailler en synergie avec les équipes Data/IA et DevOps/Infra. Documenter l'architecture, les choix techniques et transmettre les compétences aux équipes internes.
Notre client, basé à côté de Lille (59), est à la recherche d'un Data Product Owner (H/F) freelance afin d'accompagner le pilotage et le développement de ses produits data. MISSIONS - Recueillir et analyser les besoins métiers - Définir, prioriser et piloter la roadmap des produits data - Faire le lien entre les équipes métiers et techniques - Rédiger les expressions de besoins et les user stories - Suivre l'avancement des projets et garantir la bonne livraison des fonctionnalités - Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions mises en place - Assurer le suivi des indicateurs de performance et proposer des axes d'amélioration
Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique
Contexte Mission au sein d'un grand groupe du secteur assurance/réassurance, sur le périmètre transverse. Le poste vise à renforcer les capacités d'architecture technique et data de l'entreprise, dans un contexte à forte dimension métier finance/assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). La mission se déroule sur le site de Chartres, avec des déplacements ponctuels sur Paris. L'enjeu principal est la conception d'architectures data robustes et conformes aux exigences réglementaires du secteur. Rôle et responsabilités principales Concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Définir et mettre en œuvre les architectures techniques du périmètre Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards d'entreprise Intervenir sur des projets de data platform (Data Lake, Data Warehouse) Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IT adaptées Travailler en lien étroit avec les équipes métiers et IT Assurer la conformité des solutions avec les contraintes réglementaires, notamment Solvabilité II Livrables attendus Les contributions attendues portent sur la conception et la mise en œuvre des architectures data/techniques et sur les Connaissances métiers suivantes : o Finances / Assurances o Prudentiel o Réassurance o Solvabilité II
Rejoignez un grand groupe industriel en tant que Data Manager, pilote de la gouvernance et de la qualité des données. Vous serez responsable de l'administration et de la valorisation du patrimoine de données de l'entreprise, en garantissant conformité, traçabilité et excellence opérationnelle. Vous rejoignez une mission stratégique au cœur de la transformation data de l'organisation. En étroite collaboration avec les équipes métier, techniques et conformité, vous construirez et maintiendrez l'infrastructure de gouvernance permettant à l'entreprise de capitaliser sur ses données comme actif critique. Vos actions structurent les pratiques data across l'organisation et garantissent l'alignement entre innovation data et contraintes réglementaires. L'environnement technique repose sur Microsoft Azure et des outils de catalogage moderne. Vous travaillerez en méthode Agile aux côtés de data engineers, architects et business analysts, participant activement à l'intégration des règles de gouvernance dès la conception des projets data. Responsabilités : - Administrer et enrichir le catalogue de données centralisé, assurant sa pertinence et son accessibilité pour tous les utilisateurs - Identifier, inventorier et documenter les données stratégiques de l'organisation selon une taxonomie métier claire - Définir, implémenter et piloter les standards et règles de qualité des données (Data Quality Framework) - Établir et suivre des indicateurs de qualité en cohérence avec les objectifs métier ; produire les tableaux de bord de maturité data - Gérer l'ensemble des métadonnées : définitions métier, descriptions techniques, responsabilités fonctionnelles - Cartographier les flux de données, maintenir les lineages et assurer la traçabilité end-to-end - Contribuer à l'élaboration et l'évolution des politiques et standards de gouvernance data - Intégrer les exigences de gouvernance dans tous les projets data dès leur phase de conception - Accompagner la conformité réglementaire (RGPD, sectorielles) et les politiques internes de sécurité et confidentialité - Produire documentation exhaustive : glossaires métier, cartographies, processus, data products - Assurer le transfert de connaissances auprès des équipes internes en vue de la fin de mission Télétravail : jusqu'à 2 jours par semaine Localisation : Paris
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)
🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l'entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Responsabilités principales : Mise en œuvre son expertise sur Kafka Support, automatisation et maintien en conditions opérationnelles des plateformes Kafka Participation aux développement de l'équipe data Analytics et projet Topic As a Service Support plateforme WWW 💡Compétences communication Environnement anglophone
Principales missions : Conception des infrastructures et choix des solutions logicielles et matérielles avec des propositions pour intégrer les technologies innovantes - Définition et mise en œuvre des infrastructures tant au niveau matériel que logiciel. - Intervention dans le cadre de projets en support sur les problématiques d'infrastructure. - Gestion des incidents. - Etudes de conformité et contrôle l'implémentation de la politique groupe en assurant la cohérence des infrastructures de son domaine. Le prestataire devra apporter une expertise senior en architecture Data & IA afin de concevoir une architecture cible intégrant les composants autour de la logique Data Mesh, pouvant s'appuyer notamment sur les briques Microsoft du Groupe, la marketplace, data sharing, knowledge management et gouvernance IA. La prestation devra couvrir la définition des patterns d'intégration, identifier les liens avec l'agentique, sources de données, référentiels, APIs, workflows et marketplace ; la sécurisation des accès, décisions et actions ; ainsi que la construction d'une trajectoire pragmatique, industrialisable et alignée sur les cas d'usage métier. Les compétences recherchées couvrent - l'architecture data et agentique, - Copilot Studio et l'écosystème Microsoft, - le data sharing, les data products, la logique de Data mesh, les notions de data product et data contract. - la gouvernance Data + Knowledge + AI, - la sécurité, l'auditabilité, - le risk assessment IA, Soft skills • Capacité à travailler à partir de spécifications fonctionnelles • Aisance dans les phases de test, d'itération et d'amélioration de la qualité des résultats
GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.
Data Scientist Senior orienté Pricing Retail (+7 ans d'expérience), capable de construire des modèles et algorithmes d'aide à la décision, et de développer des modèles de Machine Learning en Python. Un profil qui a travaillé sur des problématiques de recommandation, d'optimisation financière ou revenue management, capable de transformer des données en modèles décisionnels pour améliorer la performance commerciale. Avoir évolué dans un environnement GCP est un plus apprécié. Data Scientist Senior orienté Pricing Retail (+7 ans d'expérience), capable de construire des modèles et algorithmes d'aide à la décision, et de développer des modèles de Machine Learning en Python. Un profil qui a travaillé sur des problématiques de recommandation, d'optimisation financière ou revenue management, capable de transformer des données en modèles décisionnels pour améliorer la performance commerciale. Avoir évolué dans un environnement GCP est un plus apprécié.
Nous recherchons un Expert Technique Senior pour participer à un projet stratégique de refonte de notre Data Lake. Ce projet vise à répondre de manière flexible et agile aux besoins métiers, et apporter une valeur ajoutée autour de la donnée. Missions principales : Participer au développement du Framework de gestion des flux de données Contribuer à la conception et l'architecture technique de la solution cible Proposer des solutions innovantes Être force de proposition sur le design des solutions techniques Rédiger les dossiers techniques et autres documentations nécessaires Assurer la cohérence technique des différents modules du projet Réaliser et automatiser les tests sur les outils/modules développés Veiller au respect des délais Accompagner la phase de validation business en UAT et PROD Préparer le roadbook de migration et participer à la mise en production
Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne. Vos missions Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de : Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement technique Technologies et outils Python SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile
