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Freelance

Mission freelanceConsultant Senior Data Quality & Contrôle permanent

NOVAMINDS
Publiée le
Data management
Data quality
Gestion de projet

47 jours
660 €
Paris, Île-de-France
Description de la mission Au sein de la direction financière d'un grand groupe bancaire, vous contribuerez à la construction d'un dispositif de contrôle des données dans un contexte réglementaire et prudentiel. La mission comporte deux volets : mettre en place un premier dispositif de contrôle combinant analyses sur des populations complètes et investigations par échantillonnage, puis définir une organisation pérenne permettant de renouveler les campagnes selon une approche fondée sur les risques. Vous interviendrez en collaboration avec l'équipe projet, les métiers, les entités concernées et les équipes IT. Missions principales Cadrage et mise en œuvre du dispositif initial : Définir le périmètre des données à contrôler et sélectionner les contrôles pertinents par catégorie de données. Formaliser les règles de contrôle et coordonner leur traduction en requêtes sur les bases centrales avec les équipes IT. Coordonner l'exécution des contrôles sur les populations concernées et restituer les résultats par entité. Définir les échantillons à investiguer en combinant sélection des éléments les plus significatifs et sélection aléatoire. Faire qualifier les anomalies par les métiers et identifier les faux positifs. Accompagner les entités dans le lancement des actions de remédiation et contribuer aux réponses aux recommandations. Construction du dispositif pérenne : Formaliser une méthodologie permettant de définir et de renouveler les campagnes de contrôle. Intégrer les demandes d'ajustement, leur justification, les retours des utilisateurs, les risques inhérents aux données et les facteurs aggravants. Prioriser les données et les zones de risque à tester. Contribuer à la définition du fonctionnement cible et à la préparation d'une première campagne de contrôles. Pilotage et coordination : Organiser le suivi hebdomadaire pendant la phase de démarrage. Préparer et animer les ateliers avec les différents contributeurs. Rédiger les comptes rendus et suivre les actions. Préparer les supports de comité de pilotage et restituer l'avancement au chef de projet.
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CDI
CDD
Freelance

Offre d'emploiChef De Projet MOE - pilote SI Data

KEONI CONSULTING
Publiée le
Big Data
Business Intelligence
Data management

18 mois
20k-40k €
400-450 €
Niort, Nouvelle-Aquitaine
Contexte : La Direction Solution Data souhaite se renforcer avec l'arrivée d'un pilote SI Data H/F pour piloter les projets du domaine de l'assurance IARD (Incendie, Accidents et Risques Divers) en priorité. . MISSIONS & Responsabilités confiées : - Garantir la conduite ou la coordination de projets transverses dans le respect des objectifs en terme de Qualité / Coût / Délais. - Garantir la performance des solutions déployées, leur conformité aux orientations de l'entreprise et aux besoins des commanditaires / utilisateurs. - Garantir le déploiement des projets et solutions, l'implémentation des changements et contribue à leur appropriation par les différents acteurs. - Elaborer, piloter et suivre le planning des projets Data. - Contribuer à l'efficacité permanente des outils / méthodes / processus / organisations, à leur adaptation à la stratégie et aux évolutions de l'entreprise. - Contribuer à l'optimisation et à la diffusion de bonnes pratiques dans la conduite de projets. - Contribuer à instruire les passages en instance et toute la comitologie associée. Taches : - Animation des équipes projets en mode multi-projet - Formalisation des planning des projets Data et pilotage / suivi de leur avancement - Planification dans ITBM - Suivi des consommés et des restes à faire
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Freelance

Mission freelanceProduct Owner Data - Marseille

LINKWAY
Publiée le
Agile Scrum
Data governance
Data management

3 mois
450-500 €
Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur
Missions Pilotage des domaines data Représenter le Data Office auprès de la Finance Mettre en place la gouvernance et le modèle opérationnel des domaines Organiser et animer les comités de pilotage Coordonner les métiers, les équipes IT, les équipes data et les représentants régionaux Accompagner les Data Domain Owners dans leurs décisions et la définition de la roadmap Roadmap et delivery Définir et maintenir les roadmaps des domaines Identifier et prioriser les cas d'usage métier Contribuer au dimensionnement et à la constitution de la squad data Coordonner la delivery avec la Data Factory, les Product Owners et les squads Suivre l'avancement, les risques, les dépendances et la valeur métier Gouvernance des données Définir les rôles, responsabilités et processus de gouvernance (ownership) Soutenir les initiatives de Data Quality et la remédiation des anomalies Garantir l'alignement avec les standards de gouvernance du groupe et les pratiques MDM Contribuer au glossaire métier et au catalogue de données Data products Cadrer et déployer les data products prioritaires : jeux de données et tableaux de bord de performance opérationnelle, financière et commerciale, intégration des sources de données, et identification des futures opportunités IA et d'optimisation. Conduite du changement Construire une relation de confiance avec les directions métier Favoriser l'adoption des data products livrés Contribuer à la stratégie de conduite du changement et à sa mise en œuvre Communiquer régulièrement sur l'avancement de la roadmap et la valeur apportée
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Freelance

Mission freelanceIngénieur de production applicative MFT / Intégration & Automatisation

RIDCHA DATA
Publiée le
API REST
Autosys
Axway

1 an
400-600 €
Chilly-Mazarin, Île-de-France
Le contexte Pour un acteur majeur de la distribution de pièces détachées et des services aux professionnels de l'automobile, nous recherchons un consultant pour renforcer l'équipe qui conçoit, fait évoluer et exploite les échanges de données entre les applications internes et les partenaires externes. 👉 Vous n'avez jamais utilisé GoAnywhere MFT ? Ce n'est pas un problème : une montée en compétences est prévue. Vos missions Flux MFT (environ 80 %) Analyser les besoins des équipes études et métiers, puis les traduire en flux d'échanges maintenables Concevoir, faire évoluer et documenter des workflows MFT (SFTP/FTPS, HTTPS, API REST, transformations, enchaînements de traitements) Intégrer des scripts (PowerShell, Bash, Python), des requêtes SQL et des données JSON/XML Réaliser les tests de bout en bout et les mises en production Diagnostiquer les incidents à partir des logs et des traces applicatives et réseau Fiabiliser les flux : gestion des erreurs, reprises sans doublon, supervision, traçabilité Sécuriser les transferts : certificats TLS, clés SSH, comptes de service, gestion des secrets Production applicative (environ 20 %) Assurer le MCO : incidents, demandes, changements, analyse de causes Intégrer les traitements dans l'ordonnanceur et automatiser les tâches récurrentes Rédiger les consignes d'exploitation et les procédures de reprise Environnement technique GoAnywhere MFT, OpCon, Windows Server, Linux/Red Hat, SQL Server, Centreon, Jira, Confluence, EasyVista
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Freelance
CDI

Offre d'emploiSenior GCP Architect – Data Hub (Toulouse) – ID 445 [K5TQDC]

Craftman data
Publiée le
Architecture
BigQuery
CI/CD

6 mois
73k-83k €
510-550 €
Toulouse, Occitanie
Pour un grand groupe industriel du secteur aéronautique, nous recherchons un Senior GCP Architect en charge de la vision architecturale globale et de la conception détaillée d'une plateforme « GCP Data Hub » récemment mise en place. MISSIONS Faire évoluer la base initiale vers un écosystème de données robuste, évolutif et de niveau entreprise. Définir, avec le Product Owner, les architectes plateforme et l'équipe de développement, les standards de la plateforme de données. Concevoir des pipelines de stockage et d'ingestion performants. Établir les modèles de gouvernance et d'exploitation de la plateforme. Garantir une mise à disposition fiable et performante des données, dans le strict respect des normes de sécurité du client. COMPÉTENCES REQUISES Google Cloud Platform : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, IAM. Data Architecture et Data Modeling. Infrastructure as Code (Terraform). CI/CD. Cloud Cost Management / FinOps. COMPÉTENCES SOUHAITÉES Google Gemini / IA générative sur GCP. Environnements industriels à fortes contraintes de sécurité. Certification GCP Professional Cloud Architect ou Data Engineer. PROFIL Senior / expert : 10 ans d'expérience minimum, dont plusieurs années d'architecture data sur GCP. CONDITIONS Localisation : Toulouse, 3 jours sur site et 2 jours de télétravail par semaine. Démarrage : 01/01/2027. Durée : 6 mois (fin 30/06/2027), renouvellement possible. TJM : 550 € HT/jour. Statut : freelance ou salarié. PROCESS Envoyez votre CV, votre disponibilité et votre TJM à en indiquant la référence ID 445 [K5TQDC]. Entretien de qualification Craftmandata, puis présentation au client.
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CDI

Offre d'emploiData ingenieur Databrick Scala F/H

INETUM
Publiée le
Data Engineering
Databricks
Scala

Nantes, Pays de la Loire
ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe technique transverse intervenant sur un périmètre d'une quinzaine d'applications Data, nous recherchons 4 Data Engineers Séniors, capables d'intervenir principalement sur des activités de RUN, tout en pouvant ponctuellement contribuer aux activités BUILD. L'objectif est de renforcer la fiabilité et l'exploitation des applications Data tout en assurant une continuité forte entre développement, mise en production et RUN. Nous recherchons avant tout des Data Engineers expérimentés, avec une réelle culture de la production et du DevOps, et non des profils DevOps infrastructure purs. MissionsRUN & support techniqueAnalyser et résoudre les incidents de production. Diagnostiquer les anomalies sur les traitements, jobs et pipelines Data. Identifier et traiter les problèmes récurrents. Participer à la fiabilisation des applications et traitements Data. DevOps & automatisationAméliorer les processus de déploiement et de mise en production. Industrialiser et automatiser les tâches d'exploitation. Contribuer à la fiabilisation des déploiements et traitements Data. Participer à l'amélioration continue des pratiques RUN/BUILD. Supervision & monitoringAméliorer les mécanismes de supervision et d'alerting. Intégrer les dispositifs de contrôle directement dans les jobs et pipelines Data. Faciliter la détection, l'analyse et le diagnostic des anomalies. Maintien en conditions opérationnellesGérer les changements techniques. Participer à la sécurisation des environnements. Assurer la gestion des secrets applicatifs. Maintenir et améliorer la documentation d'exploitation. Renfort BUILDIntervenir ponctuellement sur les développements Data Engineering. Apporter une expertise technique aux équipes projets. Contribuer aux développements et à la sécurisation des livraisons lors des pics de charge.
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Freelance

Mission freelanceSenior Data & Enterprise Architect - Freelance (H/F)

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Big Data
Data management

Lille, Hauts-de-France

Offre importée

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CDI

Offre d'emploiConsultant Data Engineer Industriel Sénior H/F

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
autonomie
Big Data

63k-68k €
Champs-sur-Marne, Île-de-France

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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiData Airflow expert

Craftman data
Publiée le
Apache Airflow
AWS Cloud
AWS Cloudwatch

1 an
Sochaux, Bourgogne-Franche-Comté
Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques
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