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Le Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurance d'un service d'ingénierie cybersécurité. Dans le cadre du déploiement du SOC ITG et de la collecte des logs sécurité de ses entités métiers, le bénéficiaire souhaite une prestation en ingénierie Data Collect et Data Transformation autour des solutions techniques Elastic Search et Elastic Beats, afin d'enrichissement d'un "puit de donnée sécurité" pour permission de la corrélation d'événements, et la mise en place d'alerting sur des paterns de sécurité. Les missions sont: - Mise en place et définition des mécanismes de collecte, - Définition des patterns d'architectures de la collecte, - Définition et mettre à jour l'architecture de l'infrastructure (schéma, point réseau (flux, routage)) - Déploiement de ces dispositifs sur le socle d'infrastructure Groupe, et sur les entités opérées dans les filiales ou à l'étranger, - Définition et mise en œuvre d'une stratégie de collecte uniforme et standardisée via Ansible - Mise en place de pipelines d'enrichissement de la donnée, - Maintien condition opérationnelle de la plateforme de collecte et des agents de collecte, - Mise en place de processus d'onboarding de nouvelles sources de logs ou d'assets en liens avec les responsables des systèmes monitorés, - Mise en place et évolution d'un système de monitoring de notre infrastructure et alerting sur la collecte des logs - Création et évolution de dashboard avec Kibana - Réponse aux audits réglementaires et internes - Support et conseil aux entités utilisatrices des services, - Maintien et contrôle de la donnée collectée (exhaustivité et qualité).

Notre client, acteur majeur du secteur bancaire, recherche un Product Owner Data / Référentiels & Métadonnées (H/F) pour renforcer ses équipes basées à Toulouse. Dans le cadre d'un programme stratégique autour de la gouvernance de la donnée, vous prendrez en charge le pilotage d'un produit transverse dédié aux référentiels d'entreprise et aux métadonnées. Les projets étant déjà engagés, l'enjeu est désormais de structurer durablement les pratiques, les modèles de données et la traçabilité de l'information à l'échelle de l'organisation. Vos missions Intégré à une équipe d'environ 4 personnes, vous devrez : Définir et porter la vision produit autour des référentiels de données transverses. Recueillir et formaliser les besoins métiers sous forme d'US et de spécifications fonctionnelles. Animer et prioriser le backlog en environnement Agile. Contribuer à la mise en place d'une base de référence commune pour les données stratégiques de l'entreprise. Garantir la cohérence des données et des définitions métiers entre les différents systèmes. Participer à la structuration et à la gestion des métadonnées. Développer la traçabilité et la compréhension des flux de données afin de répondre aux exigences de contrôle et d'audit. Accompagner les métiers et les Data Stewards dans l'adoption des bonnes pratiques de gouvernance Data. Compétences techniques attendues Product Ownership en environnement Agile (Scrum/Kanban) Gouvernance Data Référentiels de données et gestion des métadonnées Data Lineage Modélisation de données (conceptuelle, logique, physique) Jira / Confluence Expérience sur des outils de Data Catalog, Data Governance ou équivalents Bonne compréhension des enjeux Data du secteur bancaire ou financier Connaissance des problématiques réglementaires et de qualité de données

Au sein de l'équipe produit, vous ferez partie d'une équipe produit enthousiaste (au sein d'une business unit d'environ 120 personnes) qui regroupe des ressources Produits, Business, Data et Engineering. Grâce à votre expertise et votre sens de l'autonomie, vous agissez au service de l'amélioration des indicateurs qualité des datas de la logistique (Service Level Agreement, leadtimes, données de réception entrepôt, ...). Ces datas sont liées à des process métiers critiques et ont un impact immédiat sur le Business. Objectifs et livrables Assurer le Data Knowledge : Je définie les datas et assure de leur bonne documentation fonctionnelle Je connais les cas d'emploi business de mes données et améliore la création de valeur de celles-ci Je suis le point d'entrée sur les sujets concernant ma donnée J'écrie une roadmap et une vision pour mes données Je garantie et gère la bonne qualité de mes données : Je fais le lien entre le business et les règles de qualités de mes données Je monitore la qualité de mes données J'anime un plan d'action en collaboration avec les différentes domaines de compétence (Engineering, Product, Business, Data, Skills) Je garantie l'accessibilité de mes données : J'identifie le niveau d'accessibilité de mes données Je fais le liens entre la technique et les équipes datas pour assurer une bonne accessibilité de la donnée dans le datalake

Vos missionsFaire évoluer le Data Model de l'UDP et gérer son cycle de vie de bout en bout. Définir les standards, bonnes pratiques et méthodologies de modélisation. Accompagner les équipes Data Product dans la conception des modèles de données logiques et physiques. Traduire rapidement les besoins métiers et les données sources vers une structure basée sur le Teradata MLDM. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégration des évolutions du modèle de données. Assurer l'alignement entre modèle de données, glossaire métier et gouvernance des données. Participer aux revues de conception et aux démarches de co-construction avec les différentes parties prenantes. Mesurer l'adoption et la valeur apportée par le Data Model au sein de l'organisation.

Dans le cadre d'un programme de transformation et de sécurisation de la donnée, nous recherchons un(e) Architecte Data / Expert Data pour accompagner la fiabilisation, la rationalisation et l'industrialisation des usages décisionnels. La mission combine pilotage de projets Data, expertise fonctionnelle et maîtrise technique, avec une forte interaction avec les équipes métiers et IT. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques Piloter les projets et coordonner les différentes équipes métiers et techniques Concevoir et faire évoluer les modèles de données décisionnels Définir les règles de gestion et garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Contribuer à la définition et à l'évolution de l'architecture Data cible Participer au développement et à l'optimisation du socle Data : ETL, SQL, Altair/SAS et Python Définir et mettre en œuvre les indicateurs de suivi Organiser et piloter les phases de tests et de recette Animer les ateliers avec les différentes parties prenantes Accompagner les utilisateurs métiers dans l'adoption des solutions Assurer le suivi des actions, risques et décisions

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. Vos principales missions consisteront à : - 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

Contexte de la mission : Viveris vous propose un poste de Data Engineer au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, intervenant sur des plateformes de traitement de données à grande échelle. Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l'équipe mène des projets stratégiques de modernisation de la plateforme Big Data. Les principaux enjeux portent sur la migration des traitements vers Apache Spark, ainsi que sur la refonte de la plateforme de données dans le cloud avec Databricks à moyen terme. Dans ce cadre, vous interviendrez sur le développement et l'optimisation des pipelines de données, la fiabilisation des traitements et l'accompagnement de la transformation de l'écosystème Data. Vous devrez maîtriser les technologies Spark et Databricks, et justifier d'une expérience en modélisation de données, et transformation des traitements Data. Responsabilités : - Migration de traitements Informatica et PL/SQL vers Spark ; - Participation au projet stratégique de migration vers le cloud ; - Garantir la performance, la robustesse et la qualité des données ; - Documentation et partage de connaissances.

Les modalités Lieu : Lyon Télétravail : 50% Démarrage : 01/01/2027 Les missions attendues par le Data Engineer Python Spark (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour rejoindre une équipe dédiée aux études et produits data innovants, notamment sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique. Vous interviendrez en priorité sur des thématiques métiers complexes et sur la création d'un pipeline de mise à disposition de projets cartographiques à destination des équipes opérationnelles. La mission couvre l'intégralité de la chaîne de valeur, depuis l'analyse exploratoire et l'étude jusqu'à la mise en production des traitements de data science. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers pour collecter, préciser et cadrer les besoins. Réaliser la recherche de données adéquates et mener des analyses exploratoires approfondies. Concevoir et développer des traitements de données et réaliser des études statistiques. Développer des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage. Industrialiser les codes d'expérimentation en Python ou PySpark pour leur mise en production. Présenter les résultats et les synthétiser via des rapports d'étude ou des tableaux de bord interactifs. Assurer une veille technologique sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, GitLab, GitLab-CI/CD, PowerBI, Jira, Confluence.

Raison d'être du poste : Le Data Product Manager assure l'interface stratégique et opérationnelle entre les Data Owners métier et l'équipe technique Data. Sa mission est de transformer la donnée issue des différents systèmes en produits analytiques performants pour piloter l'offre, l'impact scientifique du client et les processus d'accréditations internationales. Expert en modélisation Power BI, il garantit la fiabilité des indicateurs et la sécurité des accès, tout en challengeant les besoins métiers pour maximiser la valeur ajoutée des solutions déployées Finalités et Résultats Attendus : 1. Analyse, modélisation et structuration des données Analyser les modèles de données des différentes applications contributrices (sources de données ou consommatrices/cibles de données) Modéliser les données métiers (programmes, faculté, recherche et accréditations) dans un modèle commun 'SKEMA', développer des data products (PowerBI et autres) répondant aux besoins métier et maintenir le modèle sémantique de l'école. Définir et gérer la gouvernance des accès et la sécurité des données (Row Level Security) pour chaque data product. 2. Conception et développement des data products Ecrire les spécifications techniques pour les opérations de manipulation de données Documenter les logiques métier de transformation Comprendre, piloter les flux d'intégration et de transformation de données (Azure Data Factory, Synapse, PowerBI [demain Fabric / Databricks ou autres]) Développer les data products en lien avec les data owners et les équipes data Tester et valider la cohérence des flux de données entre les systèmes producteurs et les data products finaux. Suivre l'adoption des data products (usage, accès …) 3. Qualité et fiabilité des données Direction des Ressources Humaines Participer aux projets de migration et de mise en qualité des données entre systèmes applicatifs afin d'identifier les impacts sur le périmètre des data products concernés. Assurer la fiabilité des données, les contrôles de cohérence et participer au support technique associé des data products. 4. Structuration de la plateforme Data Avoir une compréhension d'une data plateforme et d'une modélisation médaillon Piloter la mise à disposition de donnée dans la data plateforme pour permettre la réalisation des data products. 5. Collaboration et accompagnement Savoir faire le pont entre les équipes métiers (vulgarisation des concepts) et les équipes techniques pour l'évolution des usages data Animer la communauté des data owner de l'univers « Offre d'enseignement & Impact scientifique » Environnement data : Modélisation de donnée • Power BI • Fabrics (est un plus) • Synapse / Azure (est un plus) • Databricks (est un plus) • Git, DevOps • SQL

La prestation apportera support et conseil pour : - Collecter et analyser les besoins des projets pour les modélisations Data. - Conceptualiser via des diagrammes les contrats d'échanges à considérer entre les différents providers. - Analyser les exigences techniques et fonctionnelles pour pouvoir les retranscrire dans la modélisation Data. - Animer et communiquer auprès des équipes projets, aussi bien métiers qu'« IT » avec lesquels il faut interagir. - Concevoir et mettre en place des modèles (conceptuel, physique, scripts si applicables) de données pour des applicatifs donnés et pour une vision Data transverse au sein de l'entreprise. - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise. - Réaliser les mappings de données lors de la mise en place des flux tant synchrones qu'asynchrones. - Documenter ces mappings dans les outils de data gouvernance et d'architecture d'entreprise. - Accompagner le client dans la mise en place de la modélisation Data au sein de la gouvernance Data et au travers des outils associés. - Proposer une méthodologie et des modèles qui s'adaptent aux use cases et aux solutions de stockage associées (approche incluant les optimisations tant au niveau du modèle que des traitements associés). - Enrichir la documentation existante. - Participer aux spécifications détaillées permettant d'implémenter de nouvelles évolutions demandées par le projet. - Supporter les projets et fournir des supports de présentation permettant de présenter les problématiques et les méthodologies Data. - Fournir les sources d'implémentation et les « versionner », quand c'est applicable. La prestation s'inscrira dans une parfaite coordination avec les contraintes réglementaires liées à la BCE, une technologie de la stack Google Cloud Platform et un outillage tel que Collibra. Attendus de la prestation : - Enrichir la documentation du mapping des données des Use Cases réglementaires dont FINREP et COREP. - Intégration des Use Cases dans le Core Model de l'entreprise (conceptuel, logique, physique). - Assurer la cohérence avec le dictionnaire de données de l'Entreprise (Collibra).

ContexteDans le cadre du renforcement des équipes R&D d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer pour participer à la structuration, l'ingestion et la valorisation des données métiers et scientifiques. Vous rejoindrez une équipe dynamique pour concevoir des pipelines de données performants, développer des outils de recherche de bases de données pour les équipes opérationnelles et connecter l'écosystème aux outils d'analyse (SevenBridges). Début de mission : ASAP Durée : 1 an Localisation : Hybride (Télétravail + Présentiel) MissionsIngestion de données : Mettre en place et maintenir l'ingestion de données publiques et internes (scripts Python sur-mesure, Fivetran, Rclone, etc.). Search Data : Participer au développement d'un outil de recherche et d'exploration de bases de données à destination des équipes métiers. Pipelines de transformation : Concevoir et optimiser les workflows d'orchestration et de transformation de la donnée. Interconnexion d'outils : Assurer la connexion et le flux de données vers les plateformes d'analyse spécialisées (notamment SevenBridges).

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.

Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Vous voulez voir vos pipelines faire tourner la logistique d'un géant de la distribution ? Cette mission est pour vous. VADEMI recherche un Data Engineer confirmé / senior pour rejoindre la Data Factory d'un grand groupe national de la distribution, en pleine accélération. Après de premiers succès, la Data Factory passe à l'échelle : nouvelle organisation Agile en Domaine / Tribu / Squad, industrialisation des pratiques et livraisons accélérées. Vous intégrez la Squad Supply / Logistique, qui conçoit des produits BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Azure + Databricks. Vos traitements alimentent concrètement les entrepôts, les magasins et les consommateurs. Vos missions : - Recueillir les besoins métier et analyser les données - Concevoir et construire des pipelines de données au sein du Data Lake - Développer des notebooks Databricks pour des traitements avancés (PySpark / Spark SQL) - Optimiser les traitements et tuner les requêtes SQL (Cloud Data Warehousing) - Réaliser les revues de code et les tests unitaires - Assurer la QA / le testing des pipelines de votre binôme Data Engineer - Construire des tableaux de bord Power BI - Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes) - Livrer en continu via une chaîne CI/CD Azure DevOps Pourquoi nous rejoindre ? - Un rôle complet et à fort impact, du besoin métier jusqu'au dashboard - Une stack moderne : Azure, Databricks, Spark, Lakehouse, CI/CD - Un environnement Agile structuré, au cœur de la Supply Chain d'un leader du retail - Un rythme hybride : 2 jours de télétravail par semaine - Une mission en régie jusqu'à fin décembre 2026, avec perspective de prolongation Démarrage : dès que possible (fin septembre au plus tard) – Châtillon (92), 3 jours par semaine sur site. Processus : après votre candidature, nous vous transmettrons une grille de compétences à compléter. Un test technique est prévu en présentiel lors de l'entretien client.