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Nous recherchons pour le compte de notre client un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior H/F pour une mission en freelance ou portage salarial de 6 mois renouvelable à pourvoir dès que possible dans le département 92 (Ile-de-France). Un début de mission en janvier 2026 peut-être envisageable. Notre client propose 2 jours de télétravail maximum par semaine. Responsabilités principales : Mise en place de standards de développement et bonnes pratiques Expertise en performance, fiabilité et scalabilité Participation à la communauté des Tech Leads avec les différentes Lines of Business de notre client Développement de flux d’ingestion

📌 Responsable de Domaine Data / BI (H/F) 🎯 Contexte & Enjeux du Poste Dans le cadre d’une évolution organisationnelle et du redimensionnement d’un poste stratégique, notre groupe renforce son Département Études et recrute son Responsable de Domaine Data / BI. Ce rôle clé intervient au moment où l’entreprise engage une refonte complète du SI décisionnel, une modernisation de son architecture data, et une professionnalisation de sa gouvernance de la donnée. Le poste combine vision stratégique, pilotage technique, management d’équipe (5 à 10 personnes, internes et prestataires) et accompagnement des métiers. 📝 Missions principales 1. Définition & Pilotage de la Stratégie Data Construire et suivre la feuille de route Data/BI du groupe (stratégie, priorités, trajectoires, budgets). Contribuer au ciblage de l’architecture Data et aux choix technologiques clés. Conduire la refonte du SI décisionnel et la modernisation des outils associés. 2. Gouvernance & Qualité de la Donnée Définir et appliquer les standards de qualité, sécurité, conformité et intégrité de la donnée. Superviser l’ensemble des flux, entrepôts, modèles et indicateurs clés. Garantir la fiabilité, performance et disponibilité des plateformes data. 3. Management & Structuration de l’Équipe Encadrer une équipe de 5 à 10 collaborateurs (internes + prestataires). Définir l’organisation, les responsabilités, les objectifs et les rituels d’équipe. Monter en compétence les équipes : méthodologie, bonnes pratiques, culture data. 4. Supervision Technique & Opérationnelle Piloter l’ensemble du périmètre technique BI & Data : Systèmes : SAP BW, SAP BO, Power BI, Snowflake Outils & technologies : ETL / Talend, SQL, modèles de données Garantir la maintenance, les évolutions, les déploiements et le bon fonctionnement des plateformes. Valider les solutions : ETL, dashboards, reporting, modèles de données, intégration, architecture. 5. Relation Métiers & Accompagnement Être l’interlocuteur privilégié des métiers (commerce, logistique, finance, opérations…). Recueillir, challenger et prioriser les besoins en intelligence décisionnelle. Accompagner les équipes dans l’usage des outils, la compréhension des indicateurs et la diffusion de la culture data. Collaborer étroitement avec la MOA et les chefs de projet SI

🔍 Nous recherchons Chef de projet Data / PO Data Client capable de piloter des projets Data transverses dans un environnement digital exigeant et multi-métiers. Un vrai CP/PO Data techno-fonctionnel , à l’aise autant sur la compréhension métier que sur les sujets techniques Data : ✅ Piloter des projets Data transverses (Digital / CRM / Customer Data) ✅ Assurer le mapping de données , la qualité , la modélisation et la cohérence globale ✅ Échanger avec toutes les équipes : Produits, Digital, Data, CRM, Web ✅ S’imposer comme référent Data dans les échanges — leadership indispensable ✅ Produire ou challenger du reporting , des KPIs, des modèles de données ✅ Cadrer les besoins, structurer les cas d’usage et garantir l’alignement métier ✅ Contribuer à la transformation Data/Digital (agile + V, contexte hybride, parfois “pompiers”)

Vous êtes passionné·e par la donnée, l’intelligence artificielle et l’impact business ? Rejoignez une équipe innovante qui met la data au cœur des décisions stratégiques et participez à la conception de modèles prédictifs et de solutions à fort impact pour des projets internationaux. 🚀 Vos missions En tant que Data Scientist , vous serez au cœur de la transformation data. Vos principales responsabilités : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning et d’ IA répondant à des problématiques concrètes (prévision de la demande, optimisation marketing, performance industrielle, etc.) Collaborer avec les équipes Data Engineering et les métiers pour traduire les besoins business en solutions data performantes Analyser, structurer et valoriser de grands volumes de données issues de sources multiples Garantir la qualité, la robustesse et l’interprétabilité des modèles déployés Participer activement à la diffusion d’une culture data-driven au sein de l’entreprise

Le service réalise le développement de l'ensemble des services BIGDATA , et garantit : - L’exploitabilité des présentations mises en œuvre - L'expertise des ensembles applicatifs - Le planning global de production - Le support au pilotage. Dans ce cadre, la Prestation consiste à contribuer à/au(x) : - L’automatisation basée sur Cloudera CDP 7.1 à base d’Ansible et Terraform dans un contexte hybride cloud interne et serveurs physiques - Maintien de la production - La gestion des nouvelles demandes de nos bénéficiaires - Livraisons des projets qui apportent de la valeur à nos bénéficiaires - L’automatisation de l'administration et des demandes (self-service, API, scripts) - La mise en place des tests de nouveaux composants Environnement technique :  Ansible  Apache NiFi  Hadoop (Big Data)  Kafka  Scripting (GuitHub, Ansible, AWX, shell, vba)

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Lead Data Migration SAP (Qualité, MDG, Gouvernance) sur Paris Objectif du poste Sécuriser la migration des données et la gouvernance, pour éviter les risques data silencieux qui déstabilisent l’activité après go live. Missions principales • Définir la stratégie de migration (objets, règles, séquences, contrôles). • Piloter nettoyage, dédoublonnage, data quality et réconciliation. • Orchestrer extraction, transformation, chargement et validations. • Mettre en place une gouvernance data avec rôles et responsabilités clairs. Compétences et outils Compétences et outils • Data migration ERP, réconciliation, contrôles et gestion de la pression fin de projet. • Connaissance SAP MDG appréciée. • Approche pragmatique orientée qualité et continuité opérationnelle. Profil recherché • 6 ans et plus sur data migration ERP, idéalement S/4HANA. • Excellente rigueur, leadership transversal.

VOS RESPONSABILITES PRINCIPALES : Build – Modernisation & migrations Data Participer au design et à la construction de nouvelles plateformes Data (on-prem Cloudera / Spark / Kafka & cloud AWS/GCP). Configurer, optimiser et sécuriser les environnements Big Data (Spark tuning, Kafka connecteurs…). Travailler avec les architectes et les CloudOps sur les architectures distribuées. Mettre en place des bonnes pratiques : backup, restauration, performance, haute dispo, PCA/PRA . Intégrer pipelines & automatisations (Terraform, GitOps, ArgoCD). Animer ateliers, documentation et transfert de compétences. Run – Support N2/N3 & performance Résolution d’incidents techniques Big Data (HDFS, Spark, Kafka, Flink…). Support aux projets : création de topics Kafka, scheduling Airflow, jobs Spark, optimisation. Montée de version, patching, maintenance préventive. Participation aux astreintes (rotation). Amélioration continue & fiabilisation des environnements critiques. Application stricte du cadre ITIL V4 (incidents / problèmes / demandes).

Contexte La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud. Missions de l'équipe Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Contexte du Projet Une organisation leader en solutions de financement est à un tournant crucial où l'exploitation des données doit devenir un levier central de transformation et de compétitivité. Cependant, plusieurs défis structurels doivent être adressés pour réussir cette transition vers une organisation véritablement axée sur les données (insuffisance du Data Management existant, dépendances fortes à des systèmes legacy qui ont vocation à être décommissionnés à court et moyen termes, limites structurelles des outils et solutions actuels). Le projet doit permettre de valider la capacité de mise en œuvre d'un projet de data science depuis sa phase exploratoire jusqu'à sa phase d'industrialisation. Il se concentre sur la phase d'exploration des données liées au reporting réglementaire, avec un périmètre limité aux données critiques, provenant de diverses sources. L'objectif est de garantir un accès optimisé et une gouvernance renforcée pour les Data Quality Analysts (DQA). Conception et implémentation des pipelines de données Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. Suivre avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements Mettre en place des processus d'industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l'exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. Gestion des données et optimisation des performances Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d'architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). Assurer la surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l'intégrité des jeux de données. Sécurité et gouvernance des données Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l'alignement avec les politiques et processus définis. Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Niveau : Confirmé (+8 ans d’expérience) Au sein de la DSI, vous rejoignez l’équipe produit responsable du référentiel client et des processus de prospection associés. Votre mission consiste à définir la vision produit, piloter les évolutions fonctionnelles et assurer la cohérence globale de la solution CRM orientée Data. Acteur central de l’organisation agile, vous êtes garant de la valeur métier, de la priorisation du backlog et de la qualité des livrables. Vous travaillez en coordination avec les équipes techniques, data et commerciales afin d’assurer un delivery performant et une adoption optimale des fonctionnalités. Missions principales • Définir et piloter la vision produit et la roadmap. • Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers. • Rédiger les spécifications fonctionnelles et critères d'acceptation. • Prioriser et maintenir le backlog produit. • Coordonner les équipes techniques et assurer la qualité du delivery. • Garantir la cohérence du SI avec les autres produits et services. • Accompagner le déploiement, la conduite du changement et l’adoption des nouvelles fonctionnalités. • Assurer la valeur délivrée à chaque itération.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Architecte Data(H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de l'industrie. Description 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique à forte visibilité, une nouvelle Data Platform doit être conçue sur une infrastructure Kubernetes récemment livrée. 🧩 Missions principales & Rôle Le Data Architecte interviendra sur les activités suivantes : 🏗️ Définition de l’architecture cible de la Data Platform 🗂️ Segmentation et ségrégation des stockages (temps réel, analytique, applicatif) 🐳 Déploiement et orchestration de conteneurs dans un environnement Kubernetes 🔒 Mise en place du socle Data incluant : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data 🧪 Accompagnement sur les choix technologiques , avec priorité aux solutions open source 🤝 Co-construction avec les équipes métiers , utilisateurs d’outils no-code / low-code 🔍 Participation à la définition des patterns d’architecture et bonnes pratiques 🎯 Objectifs de la mission Mettre en place une architecture Data scalable et sécurisée Assurer la cohérence technologique entre l’infra Kubernetes, les composants Data et les besoins métiers Définir les patterns, standards et bonnes pratiques de la future plateforme Préparer l’intégration des premiers pipelines et cas d’usage métiers

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Analyste énergie Sur Saint Denis. Objectif de la mission: Assurer la mise en qualité de la donnée énergétique et mettre en place les flux de data entre les outils internes de gestion de l’énergie (ConsoNG, eVision, Portail de Management de l’Énergie…). Périmètre opérationnel Le consultant interviendra sur : Définition et documentation des nomenclatures de compteurs et sous-compteurs Intégration de nouveaux objets énergétiques dans ConsoNG : ? sous-compteurs, panneaux photovoltaïques, IRVE Participation aux programmes Linky et Gaspar ? fiabilisation des données et échanges avec les distributeurs Mise en place et contrôle des flux inter-outils data Rédaction des expressions de besoins fonctionnels pour la DSI Mise en œuvre de règles de : contrôle d’accès aux données validation des données supervision du cycle de vie des données gestion des versions et historisation Livrables attendus Flux data inter-outils opérationnels Données énergétiques affichées de manière cohérente dans le Portail de Management de l’Énergie Documents fonctionnels et règles de qualité / gouvernance data Profil recherché Data Analyst expérimenté, idéalement avec expérience dans : la qualité et fiabilisation des données, les flux ETL/ELT ou intégrations multi-sources, le domaine énergie (,compteurs, data énergie bâtimentaire) serait un plus, rédaction d’expressions de besoins, interactions avec DSI, compréhension architectures data. Compétences clés : SQL, ETL/ELT, gouvernance data, structuration et documentation des données, contrôle qualité, architecture fonctionnelle simple.

Définition du besoin : Accélération de la transformation digitale avec pour mission de devenir le média numérique de référence pour tous, gratuit, utile et adapté à chacun pour s’informer, se cultiver et se divertir ! La Direction Data est rattachée à la direction du Numérique et met en œuvre l’ensemble de la chaîne de traitement et de valorisation des données afin d’en accélérer son usage. Contribuer à la croissance des offres numériques du groupe via plusieurs plateformes en accompagnant les équipes éditoriales, produit, design et marketing (Acquisition, Réseaux sociaux, Partenariats, CRM) dans le développement d’outils de pilotage, la compréhension et la prévision des usages ainsi que l’amélioration de l’expérience utilisateurs. Au sein du pôle Data Gouvernance, rattachée au responsable du pôle, la prestation sera affectée au data domaine utilisateurs (caractéristiques socio-démographiques, consentements, abonnements…) et permettra d’être le catalyseur et le facilitateur pour améliorer l’efficience de la mise à disposition de la donnée aux utilisateurs métier. Prestations attendues : Comprendre et mettre en œuvre la stratégie data gouvernance : Gestion de la qualité des données : Recueillir les data quality rules et coordonner leur mise en œuvre Assurer une vision complète des étapes de transformation de la donnée Gérer la mise en œuvre des contrôles qualité Effectuer la mesure des écarts de qualité par rapport aux objectifs fixés Coordonner la remédiation à la qualité des données avec les différents acteurs Participer à la gestion des métadonnées : Animer le remplissage du glossaire métier en collaboration avec les data owners Veiller au respect des règles et politiques établies par les équipes data gouvernance Coordonner la mise en synergie entre dictionnaire de données et glossaire métier Participer à la politique des accès : Contribuer à garantir la sécurité des données en mettant en application la politique des accès aux données Participer à l’application des normes RGPD et jouer le rôle de facilitateur entre les différents interlocuteurs Animer et jouer un rôle moteur dans la mise en œuvre de la stratégie data gouvernance : Communiquer et accompagner : Expliquer et faciliter la compréhension de la politique de gouvernance data en place Créer une synergie collaborative entre les équipes data et les équipes métier Être en support des Data Owners Animer le Data domaine : Lister les données sensibles à mettre sous contrôle S’assurer de la mise aux normes des Data Sets du domaine

Data Analyst Sénior - Power BI Accompagner dans le déploiement de l'outil SelfService BI. Affiner la feuille de route de déploiement Apporter de l'expertise pour instancier le socle technique Accompagner le changement dans l'adoption de l'outil au sein de l'équipe Data & métier installer et administrer Power BI création de la documentation de prise en main gouvernance technique gouvernance des assets décomissionnement de l'outillage existant Périmètre technique : Power BI QlikSense Cognos SQL Blueway Prestation à Rennes avec 2 j de remote.

La Direction Technique du Numérique mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : Maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur Développer la connaissance et l’expérience utilisateur Mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Afin d’assurer la coordination de l’ensemble de cas d’usages transverses aux pôles Data. Prestations attendues : En interaction avec l’ensemble de la direction data et des directions métiers consommatrices des données (Produit, Editorial, Partenariats, Marketing, Publicité….) , la prestation consistera à : La Gestion de la coordination intra Data : Assurer la transversalité Data pour les projets transverses entre les pôles (Technique, Intelligence, Mangement, et Gouvernance) Identification des actions pour chaque équipe Suivi des avancées et remontées des alertes Mise en place la coordination, la documentation, la comitologie projet Remontée au mangement le suivi de ces sujets transverses Gestion de la coordination inter Data : point d’entrée pour les principales directions métiers consommatrices des données, et responsabilité de la coordination des différents pôles Data avec les équipes métiers sur leurs besoins (Collecte, tracking, Dashboard, analyses,…) Identification des besoins Représentation de la data dans les instances de coordination projets transverses Suivi des projets en mettant en place la coordination entre les interlocuteurs data et métiers, organisation de la documentation, des ateliers de travail, des réunions de restitution avec les parties prenantes Communication des delivery Data afin d’assurer la promotion des travaux Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Expériences d’au moins 8 ans en tant que Chef de projet data Expériences d’analyse des données sur un environnement GCP Expériences sur SQL/Big Query Expériences sur les principaux métiers de la data : Collecte, tracking, Dashboard, analyses, personnalisation, data science Expériences sur des données digitales sur l’outil Piano Analytics Capacité à fédérer, coordonner des projets transverses, mener plusieurs sujets en même temps Capacité à synthétiser, et présenter des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent