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Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Lille 2 jours de TT par semaine démarrage asap mission longue 3 ans

La Mission principale Référent analytique central du programme d’observabilité et de l’expérience digitale collaborateur. Votre rôle : transformer les flux de données de télémétrie des postes Windows 11 en informations claires, exploitables et orientées clients. Vous construisez une vision en temps réel de la qualité d’expérience vécue par les utilisateurs, et chaque analyse produite doit permettre d’identifier, de mesurer et d’améliorer concrètement leur confort et leur performance au quotidien. Activités et Responsabilités au Quotidien 1. Conception et Création des Tableaux de Bord Le Data Analyst est le maître d'œuvre des interfaces de pilotage. Il doit concevoir des vues adaptées pour chaque typologie d'acteur : Quelques exemples : Pour le Comité de Direction (CoDir) - Vue Stratégique : Création d'un Score de Santé Global (DEX Score) de l'entreprise. Mise en évidence de l'impact financier et de la perte de productivité liés aux lenteurs informatiques. Suivi du ROI des actions d'amélioration menées sur le parc. Pour le Support aux Utilisateurs - Vue Tactique & Temps Réel : Tableaux de bord d'aide à la résolution (réduction drastique du MTTR - Mean Time To Resolve ). Visualisation immédiate de l'état du poste appelant (temps de démarrage, crashs d'applications, qualité du signal Wi-Fi, latence réseau). Pour les Équipes d'Exploitation (Run) - Vue Proactive : Suivi des déploiements massifs (ex: comportement du parc suite à une mise à jour Windows 11). Monitoring des ressources matérielles (saturation CPU, RAM, IOPS Disque) pour détecter les anomalies de masse. Pour la Gestion de la Demande - Vue Prédictive : Analyse de l'usage réel des applications (Shadow IT, licences inutilisées). Identification précise des matériels nécessitant un renouvellement basé sur la performance réelle et non sur l'âge de la machine. 2. Analyse Proactive et Investigation Traque des signaux faibles : Identifier les dégradations silencieuses (une application métier qui commence à fuir en mémoire) avant même que les utilisateurs ne s'en plaignent. Analyse de causes racines (Root Cause Analysis) : Croiser les métriques de l'observabilité avec les tickets d'incidents de l'ITSM pour trouver les dénominateurs communs (ex: un modèle précis d'ordinateur sous Windows 11 qui plante systématiquement avec un outil spécifique). Modélisation d'alertes : Configurer des seuils d'alerte intelligents pour prévenir les équipes d'exploitation lors de crises naissantes. 3. Synergie et Interactions Clés Ce rôle est en interaction permanente avec les acteurs clés : Avec le Directeur de Programme & le Chef de Projet : Fournir les analyses, démontrer l'avancement par les chiffres, et valider les jalons du projet d'observabilité. Avec les Clients Internes (Métiers) : Animer des ateliers de recueil de besoins pour comprendre leurs besoins quotidiens et traduire leurs ressentis (ex: "mon PC rame") en KPIs techniques mesurables. Avec l'Exploitation & le Support : Coconstruire avec eux les outils qui vont transformer et simplifier leur quotidien. Les Livrables concrets attendus Pour assurer un impact maximal, le Data Analyst produira en continu les éléments suivants : 1. Le Dictionnaire des KPIs : Un document de référence cartographiant et définissant de manière exhaustive toutes les métriques de l'expérience utilisateur sous Windows 11 notamment. 2. La Suite de Dashboards "Core" : L'ensemble des tableaux de bord opérationnels et exécutifs, interconnectés avec la solution d'observabilité IT choisie par l'entreprise. 3. Les Rapports de "Santé IT" (Mensuels/Hebdomadaires) : Des synthèses automatisées mettant en lumière les victoires (ce qui s'est amélioré) et les axes d'effort (ce qui reste à corriger). 4. La Matrice d'Alerte : Le catalogue documenté des scénarios déclenchant des notifications proactives vers le support ou l'exploitation.

Dans le cadre de la mise en conformité avec les recommandations de la Banque Centrale Européenne (BCE) sur la fiabilité des référentiels IT, notre client engage un programme d’amélioration et de gouvernance de sa CMDB Groupe et de ses référentiels techniques . L’objectif de cette mission est de concevoir et mettre en œuvre une architecture de données robuste et gouvernée , permettant d’assurer la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des informations relatives aux actifs IT. Le consultant interviendra au cœur du dispositif pour structurer et améliorer le modèle de données CMDB , industrialiser l’intégration des sources d’inventaire et renforcer la gouvernance des données techniques. Architecture et modélisation des données CMDB Concevoir et optimiser le modèle de données des référentiels IT techniques (Configuration Items, relations et métadonnées). Simplifier et rationaliser les structures existantes afin d’améliorer la lisibilité et la maintenabilité du modèle. Garantir l’évolutivité de l’architecture des données pour intégrer de nouvelles sources d’inventaire et répondre aux besoins futurs. Identification et réconciliation des données Définir et implémenter les règles d’identification et de réconciliation (IRE) au sein de ServiceNow CMDB . Déterminer les clés d’identification des Configuration Items afin d’assurer l’unicité et la cohérence des données. Mettre en place des mécanismes de consolidation des informations issues de multiples sources d’inventaire. Gestion des sources d’inventaire Identifier et qualifier les sources de données techniques alimentant les référentiels IT . Définir les sources de vérité pour chaque type d’information. Cartographier et structurer les flux d’alimentation des référentiels IT . Qualité des données et gouvernance Définir et mettre en œuvre une stratégie de Data Quality pour la CMDB : déduplication fiabilité des données complétude fraîcheur des informations gestion de l’obsolescence. Mettre en place des indicateurs de qualité et des tableaux de bord de suivi . Gouvernance des référentiels IT Appliquer les principes de Master Data Management (MDM) au contexte des référentiels IT. Définir les rôles et responsabilités autour des données (Data Owner, Data Steward). Structurer un cadre de gouvernance des référentiels IT documenté et partagé. Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec les équipes : ITSM / CMDB ServiceNow Discovery équipes MDM sécurité IT infrastructures et exploitation. Accompagner les équipes responsables des inventaires techniques et outils de découverte . Reporting et produits de données Développer des produits de données exploitant les référentiels IT pour répondre aux besoins de reporting et d’audit. Contribuer à la production d’indicateurs et de tableaux de bord permettant de piloter la qualité et la fiabilité des données.

Dans le cadre d’un ambitieux programme de Finance Transformation au sein d’un grand groupe international, la Direction Data recherche un Proxy Product Owner Data pour piloter les initiatives Finance à forte composante data. Le périmètre couvre notamment les processus P2P (Procure-to-Pay) , O2C (Order-to-Cash) ainsi que les projets d’ automatisation des processus Finance dans un environnement structuré et exigeant. Description du poste Rattaché(e) au Data Office Groupe, vous intervenez en véritable interface stratégique entre les équipes Finance, IT et Data . À ce titre, vous : Identifiez et priorisez les initiatives Finance à fort impact data Traduisez les besoins métiers en exigences fonctionnelles et techniques Garantissez l’alignement avec les standards data et l’architecture groupe Validez les modèles de données et les choix d’architecture Contribuez aux cas d’usage d’automatisation (ex : Dataiku ou outil équivalent) Coordonnez les équipes Finance, IT et Data dans une logique transverse Assurez le suivi projet (jalons, risques, dépendances, reporting) Veillez au respect des exigences de gouvernance, qualité et sécurité des données Vous jouez un rôle clé dans la réussite de la transformation en garantissant que la donnée soit pleinement intégrée, exploitée et conforme aux standards du groupe.

Cadrer le périmètre du POC (objectifs, hypothèses, livrables, KPIs) Analyser l’existant (architecture, flux DATA, outils, maturité IA) Réaliser un audit des systèmes et des processus concernés Collecter les besoins métiers auprès des différentes directions Organiser des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers Identifier les cas d’usage IA prioritaires et à forte valeur ajoutée Évaluer la faisabilité technique (algorithmes, modèles, data quality) Définir l’architecture cible pour l’intégration IA Mettre en place et piloter le développement du POC Tester et mesurer la performance des modèles (KPIs, ROI potentiel) Documenter les résultats et formaliser les retours d’expérience Élaborer des préconisations stratégiques et techniques Construire un dossier argumenté pour demande de financement Présenter les conclusions auprès des instances décisionnelles Piloter la mission en méthodologie Agile / Lean Préparer la feuille de route d’industrialisation en cas de validation

Concevoir le modèle de données Salesforce (objets, champs, relations) pour l'ensemble des flux de travail du projet. Définir et appliquer les conventions de nommage et les normes de modélisation. Examiner et valider toutes les demandes de nouveaux objets ou champs personnalisés. Gérer l'évolution du modèle pour l'ensemble des flux de travail, en garantissant la rétrocompatibilité. Concevoir la stratégie de migration et de chargement des données pour les jeux de données existants. Garantir la pleine compatibilité du modèle de données avec Agentforce. Documenter et maintenir le dictionnaire de données du projet. Accompagner les équipes concernant la gestion des hiérarchies, les objets à volume élevé et les structures de comptes complexes.

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Contexte de la mission MH IS&T a lancé la mise en œuvre d’un outil d’ Integrated Business Planning (IBP) : Kinaxis Maestro . Il s’agit d’un programme de transformation , et non d’un simple projet d’implémentation IT. Une équipe Core Solution et une équipe Data & Integration travaillent en parallèle, en collaboration avec les équipes métiers et l’intégrateur, afin de construire la solution. Dans ce contexte, recherche un IT Data & Integration Manager pour renforcer l’équipe en place. Cette personne sera responsable de : piloter et gérer la mise en œuvre de l’ensemble des flux de données, assurer la coordination avec les équipes internes (IT et métiers), travailler avec l’intégrateur, superviser les différentes tâches et équipes pour garantir le respect : du périmètre, de la qualité, des délais, intervenir également en exécution opérationnelle (pas uniquement en pilotage). Rôle côté intégration Pour l’équipe d’intégration, cette personne devra : fournir les spécifications nécessaires : APIs transferts de fichiers L’équipe Data & Integration est responsable de la mise en place des flux entre : les systèmes et la solution Kinaxis Maestro Ces flux doivent être construits : selon l’architecture définie selon les spécifications produites par cette personne Rôle côté Data (mode Agile) Cette personne agira également comme Product Owner des produits data , avec les responsabilités suivantes : Faire le lien entre besoins métiers et données Prioriser les sujets Définir les règles de transformation des données Activités principales : Recueillir les besoins et spécifications (outil : Jira) Prioriser et suivre les sprints Participer aux cérémonies Agile Contexte SI Plusieurs systèmes doivent être connectés à Kinaxis Maestro : SAP ECC SAP Business One Anaplan Outil de budget etc. La connexion se fait via la Kinaxis Integration Layer , où l’intégrateur implémente les règles de transformation. Objectifs et livrables Responsabilités clés Piloter les spécifications fonctionnelles du stream Data & Integration Garantir le respect de l’architecture cible Garantir le respect des bonnes pratiques et standards S’assurer que la solution d’intégration : est optimisée est stable couvre les besoins Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et technique Adopter une approche design-to-run pour faciliter le passage en RUN Missions principales Pilotage du stream Data & Integration Définition de la stratégie de sourcing des données Choix de la stratégie d’ingestion : utilisation ou non de la plateforme data arbitrage entre attentes métiers et contraintes techniques Alignement fonctionnel / technique sur les référentiels transverses : Produits Clients Pilotage de la delivery du stream Participation aux réunions projet Reporting d’avancement et gestion des risques Point de contact principal pour l’intégrateur sur les sujets data Coordination & cadrage Identifier les besoins data avec les équipes métiers Traduire ces besoins en spécifications Collaborer avec les équipes IT internes et l’intégrateur Stratégie technique Définition des environnements : dev staging production Définition de la stratégie de test : données nécessaires planning organisation des tests Mise en œuvre des flux Organisation des extractions et intégrations depuis les systèmes Travail avec l’intégrateur sur les règles de transformation Construction de la couche d’intégration Pilotage des phases projet Mise en place des flux Conversion des données Tests unitaires Tests de masse UAT Mise en production Passage en RUN Automatisation des interfaces Qualité & amélioration Capitalisation documentaire : scripts de test schémas d’architecture règles data Challenge des choix techniques Recommandations d’amélioration Collaboration avec l’Enterprise Architect Mise en place du monitoring des interfaces Définition de KPI Compétences demandées Compétences techniques Connaissance Supply Chain → Avancé GCP BigQuery → Expert Anglais courant (oral et écrit) → Expert Expérience Product Owner data → Expert Gestion de systèmes complexes → Expert Capacité à vulgariser des sujets complexes → Expert Expérience API / fichiers / retry / delta → Expert Connaissance ERP (SAP ECC, SAP B1, S/4 Hana) → Expert Architectures distribuées / ELT / ETL → Expert Expérience secteurs FMCG / Retail / Luxe → Expert MS Office 365 → Expert Expérience architecte data fonctionnel / lead stream data → Expert Communication & organisation → Expert Axway, GCP, design patterns → Avancé Design d’API & protocoles d’intégration → Expert Français → Expert Méthodologie Agile → Expert 🎯Ce besoin est : senior hybride : Architecte + PO + Delivery Lead orienté : intégration SI complexe data flows coordination multi-équipes 👉 Ce n'est pas juste un besoin de Data Engineer. 👉 Il faut quelqu’un qui a déjà : piloté un stream data Travaillé avec intégrateur Déjà fait du SAP + data + API

Le groupe, leader de la transformation urbaine bas carbone, est un groupe français présent sur l’ensemble des métiers de l’immobilier. Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le Pôle Data recherche un Consultant Microsoft BI confirmé. Sa mission principale sera de prendre en charge les développements liés au projet MDM Marketing ou RFE. La mission doit débuter dès que possible pour une durée de 3-4 mois . ROLE ET RESPONSABILITE : La mission comprendra les tâches suivantes : · Créer et optimiser des bases de données (SQL Server principalement). · Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. · Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. · Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). · Être force de propositions sur les optimisations de traitement · Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. · Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. · Préparation des livrables pour les mises en production.

Dans le cadre d’un projet SAP à forts enjeux industriels, nous recherchons un consultant spécialisé en migration de données afin d’intervenir sur un périmètre centré sur les modules PP et QM. La mission consiste à piloter les activités de migration, depuis l’identification et l’analyse des données (matériaux, nomenclatures, gammes, données qualité) jusqu’au chargement dans le système cible. Le consultant prendra en charge le mapping, la définition des règles de transformation et la préparation des données via des outils tels que LSMW ou Migration Cockpit. Il participera également aux contrôles qualité, à la gestion des anomalies et aux différentes phases de tests (SIT, UAT), ainsi qu’aux répétitions de migration en vue du cutover. Le rôle implique une forte exigence en matière de fiabilité et de cohérence des données.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Business Analyst Market Data au sein du département Achats H/F Descriptif de la mission: Consultation Assistance Technique – Business Analyst Market Data au sein du département Achats Contexte et environnement de la prestation Le consultant sera rattaché à la Responsable du département Achats d’une société de gestion d’actifs. Description de la prestation Au sein de la direction Achats, la mission couvre les activités suivantes : • Apporter une expertise fonctionnelle et technique pour répondre aux besoins des métiers (gestion, private markets européens, recherche, risques…) • Analyser les solutions des fournisseurs et présenter les solutions market data • Préparer des comptes rendus et des synthèses • Challenger les besoins des métiers et comprendre les usages data des utilisateurs afin de s’assurer de la conformité aux contrats • Assurer la gestion des fournisseurs et des négociations • Être force de proposition sur des optimisations en anticipant les risques et les tendances du marché • Piloter les contrats et le budget avec l’appui du département • Prendre en charge les comités market data avec la Direction générale

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest