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Prestations demandées RESPONSABILITES - 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. • Travailler 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 une 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. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Nous recherchons un Lead Data Engineer chevronné pour rejoindre un acteur majeur de la Tech Parisienne. Au sein d'une équipe dynamique, votre mission sera de piloter l'acquisition de données à grande échelle et d'orchestrer une migration technologique stratégique. Votre Mission En tant que garant technique de l'acquisition de données, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, du cleaning à l'enrichissement. Vos responsabilités principales incluent : Architecture & Design : Concevoir et refondre des pipelines de données robustes dans le cadre d'une migration majeure de GCP vers AWS. Ingestion Massive : Gérer l'ingestion de types de données variés (Listing, etc.) et assurer leur qualité. Optimisation : Assurer le nettoyage et l'enrichissement des données pour les rendre exploitables par les équipes consommatrices. Snowflake : Exposer les données de manière optimale. Compétences Techniques Requises Cloud : Maîtrise avancée de l'écosystème AWS (tous services) et idéalement une expérience de migration depuis GCP. Data Processing : Expertise sur Spark / PySpark pour le traitement de données volumineuses. Infrastructure : Solides compétences en Terraform (IaC). Langages : Maîtrise de Python. Data : Connaissance de Snowflake pour la partie consommation.

Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, vous intervenez comme Chef(fe) de projet Data rattaché(e) au pôle Architecture et Data. Dans un contexte de transformation des flux de données, impliquant à la fois une évolution méthodologique et un changement de socle technologique, vous pilotez la conception, l’évolution et la mise en œuvre de solutions d’échange de données. Votre rôle consiste à garantir la bonne circulation, la cohérence et la qualité des données entre les différentes applications, qu’elles soient internes ou opérées via un centre de services externe. Vous êtes responsable du cadrage, du pilotage et du suivi opérationnel des projets data, en veillant au respect des délais, des coûts et de la qualité des livrables. Missions : Recueillir, analyser et formaliser les besoins auprès des responsables applicatifs et des parties prenantes. Planifier les différentes étapes des projets data, définir les jalons et assurer le suivi des délais et des livrables. Coordonner l’ensemble des intervenants (équipes internes, partenaires, centre de services externe). Garantir la cohérence et la continuité des flux de données au regard de l’architecture cible du système d’information. Rédiger ou mettre à jour les spécifications fonctionnelles et techniques nécessaires aux développements. Piloter les phases de tests et de recette des livrables. Assurer un reporting régulier sur l’avancement des projets auprès des interlocuteurs concernés.

Data Engineer Senior afin d’accompagner la conception, l’industrialisation et l’évolution de ses solutions data. Le prestataire interviendra sur les sujets d’architecture, de modélisation, d’optimisation des pipelines et contribuera activement à la stratégie Lakehouse de l’entreprise. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle. Mettre en œuvre des flux batch , streaming et ingestion via API . Structurer les transformations selon un modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold). Développer et industrialiser les pipelines via DBT , Spark et Iceberg . Contribuer à l’évolution de l’architecture Lakehouse de l’entreprise. Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement cloud (AWS ou équivalent). Orchestrer les workflows ETL/ELT via Airflow . Mettre en œuvre l’ Infrastructure as Code ( Terraform ). Exécuter les traitements dans des environnements conteneurisés ( Docker , Kubernetes ). Garantir la disponibilité, la supervision et l’observabilité des traitements. Participer à la gestion des incidents et à l’amélioration continue. Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données (tests, validation, contrôles automatisés). Documenter les architectures, pipelines et règles métier. Garantir la conformité des flux, notamment dans le cadre RGPD .

SAP Data Migration Lead – (FI/CO/AA) Migration S/4HANA Nous recherchons pour l'un de nos clients, groupe international en pleine transformation SAP ECC → S/4HANA, un(e) SAP Data Migration Lead pour piloter l'ensemble du chantier reprise de données sur les modules Finance (FI, CO, FI-AA). Poste base a Paris. Vos responsabilités Cadrage stratégique Définir la stratégie globale de migration : périmètre, scénarios, principes de reprise Qualifier les sources de données à migrer (volumes, criticité, qualité) Identifier et documenter les risques et contraintes (techniques, organisationnels, calendaires) Définir la stratégie de tests associée et contribuer à l'élaboration du planning prévisionnel Conception et supervision Superviser la conception des outils, scripts et règles de transformation par l'intégrateur Formaliser les besoins fonctionnels et techniques liés aux processus de reprise (fusions d'entités, évolutions de référentiels, disparition d'objets intermédiaires) Garantir la production et la disponibilité de la documentation fonctionnelle et technique Tests, validation et déploiement Organiser et piloter les itérations de tests de migration (mocks, dry runs, tests de charge) Assurer le suivi des anomalies et piloter leur correction jusqu'à résolution Coordonner avec le Responsable Tests & Recette les campagnes d'intégration et la résilience des flux post-migration Superviser la cohérence entre objets migrés et flux applicatifs lors des phases de go-live Pilotage et gouvernance Représenter le chantier données dans les instances de gouvernance du programme Assurer l'interface entre lots fonctionnels, techniques et métiers Produire un reporting régulier sur l'avancement, la qualité et les risques Contribuer à l'organisation du support post mise en production Requirements 7 à 10 ans d'expérience sur des projets SAP Experience obligatoire de migration end-to-end ECC -> S/4HANA Maîtrise approfondie des objets de données SAP Finance : FI, CO, FI-AA, Universal Journal (ACDOCA) Maîtrise des outils SAP de migration : LTMC, LSMW, SAP Data Services ou équivalents Bonne compréhension des processus ETL et des mécanismes d'intégration SAP (SAP PO/PI, Integration Suite) Expérience confirmée en pilotage d'intégrateur et en gouvernance de programme complexe multi-acteurs Capacité à travailler en environnement multi-SI et à conduire un travail de conviction à différents échelons hiérarchique

Responsable Projet Data (H/F) - poste en CDI direct Liaisons fonctionnelles : À l'intérieur de l'entreprise : Le Directeur général et l'ensemble des salariés A l'extérieur : • Les squads Data, les squads en charge des données de référentiel, le service Etudes et Mesures • Les Direction Systèmes d'informations, les responsables des pays (Espagne / Pologne /Portugal / France / Slovénie / Luxembourg) • Prestataires : les intégrateurs, Ingénieur Data, Directeur de projet externe • Industriels (clients) Description générale du poste : Le Responsable projet Data (H/F) joue un rôle central dans la gestion des données, qui portent sur l'intégralité de la fiabilité des prestations vendues aux industriels. À ce titre, il doit définir et mettre en œuvre la stratégie globale de gestion des données disponibles, maintenir l'existant et identifier les opportunités, tout en s'inscrivant dans les modalités définies par le Mouvement. C'est un poste clé qui comporte les dimensions suivantes : - Techniques : manipulation de la donnée, utilisation approfondie des outils mis à disposition, - Stratégiques : enjeux, opportunité, sécurité, - Relationnelles : avec les pays, la DSI, une multitude d'acteurs variés - Une forte sensibilité sur la dimension gestion des systèmes d'informations est attendue Les missions principales : • assurer la qualité et la fiabilité des données en coordonnant avec des acteurs internes - externes • contrôler et mettre à jour les données référentiels spécifiques à notre client • construire, maintenir et faire évoluer les rapports mis à disposition • contrôler et valider la sécurité de l'accès aux données (rapports et données) • piloter la mise en qualité de l'ensemble des données, avec les pays • Participer au développement des services

Je recherche pour un de mes client un Développeur Big Data sur Lyon CONTEXTE DE LA MISSION Le client, dans le cadre de son activité Big Data, recherche un profil en développement Data, Python, SQL, Shell, Spark (+ de 5 ans d'expérience) pour l’accompagner dans les actions sur la plateforme Cloudera Hadoop. L'objectif de la prestation est de réaliser et maintenir les développements nécessaires à l'alimentation de la plateforme Hadoop, à la mise en place d'extractions et à l'accompagnement des utilisateurs. DESCRIPTION DE LA MISSION Rattaché au responsable Big Data, le profil aura pour principales missions : - de prendre en charge les évolutions des données à intégrer, reprendre les développements effectués pour l'alimentation du Datalake , de les faire évoluer en fonction des besoins (Stack technique : Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python, Shell, Linux, SQL, VBA, Jupyter) - d'avoir une expertise technique permettant de spécifier techniquement les tâches, fournir les requêtes de référence, effectuer une revue de code, accompagner les potentiels alternants ou stagiaires (une alternante à date) - de mettre en place des extractions à partir de ces données, - d’assurer le support niveau 2, - de faire appliquer les consignes aux utilisateurs, - de garantir la tenue des délais de livraison dans un contexte de production à fortes attentes - de contribuer à garantir la maintenabilité de la plateforme ainsi que ses performances et son exploitabilité Il veillera au respect de l’utilisation des modèles référencés ou à leur évolution en collaboration avec la Direction Technique Informatique et la Gouvernance de la Donnée. Le profil devra posséder des aptitudes et qualités avérées sur sa capacité à communiquer avec diplomatie, à écouter, à s'intégrer et à partager son savoir faire, à documenter ses actions et à accompagner. LIVRABLES ATTENDUS ET ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Les principales missions confiées seront les suivantes : - Développement des traitements d'alimentation, forte capacité à structurer l'activité (JIRA), mise en place et description de processus (guides, accompagnement utilisateurs, …), pilotage opérationnel de certains sujets - Développement d'extractions avec SQL (expert) et scripting Shell avancé pour l'automatisation - Capacité à investiguer et faire du reverse engineering dans une architecture héritée complexe - Optimisation des traitements de la plateforme et ceux des utilisateurs - Capacité à expliquer simplement le sujet, à communiquer vers des interlocuteurs type développeur, bureau d'étude, qualifieur et "clients" (Groupes de protection sociale). La connaissance de Power BI et SAS sont des plus. Exemples de livrables attendus : - Code source documenté - Plan de tests / fiches de test - Bilan - Bordereau de livraison - Manuel d’installation - Dossier d’exploitation - JIRA documentée Environnement technique : - Hadoopa Cloudera - Hive - Impala - Python - Shell - Spark - Linux - SQL - VBA - Git - Jupyter Des connaissances de l’écosystème de la protection sociale sont les bienvenues (retraite complémentaire idéalement).

Contexte de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intégrez une équipe Data en charge de la conception, du développement et du maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous intervenez en transverse auprès de plusieurs directions métiers (Marketing, Fraude, Risque) pour répondre à leurs besoins en données fiables et accessibles. Missions principales Concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données (batch et/ou temps réel) pour alimenter les cas d'usage métiers Développer et maintenir des APIs de mise à disposition des données Assurer le Build et le Run des solutions data : monitoring, gestion des incidents, optimisation des performances Collaborer avec les équipes métiers Marketing, Fraude et Risque pour comprendre les besoins, modéliser les flux de données et garantir la qualité des livrables Participer à l'industrialisation des déploiements via les outils XL Release et XL Deploy () Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration sur GCP Cloud Composer (Airflow) Contribuer à l'amélioration continue des pratiques (documentation, tests, revues de code) Stack technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub…) Orchestration : Cloud Composer (Apache Airflow) CI/CD & Déploiement : XL Release, XL Deploy () Versioning : Git

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intégrez une équipe Data en charge de la conception, du développement et du maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous intervenez en transverse auprès de plusieurs directions métiers (Marketing, Fraude, Risque) pour répondre à leurs besoins en données fiables et accessibles. Missions principales Concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données (batch et/ou temps réel) pour alimenter les cas d'usage métiers Développer et maintenir des APIs de mise à disposition des données Assurer le Build et le Run des solutions data : monitoring, gestion des incidents, optimisation des performances Collaborer avec les équipes métiers Marketing, Fraude et Risque pour comprendre les besoins, modéliser les flux de données et garantir la qualité des livrables Participer à l'industrialisation des déploiements via les outils XL Release et XL Deploy () Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration sur GCP Cloud Composer (Airflow) Contribuer à l'amélioration continue des pratiques (documentation, tests, revues de code) Stack technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub…) Orchestration : Cloud Composer (Apache Airflow) CI/CD & Déploiement : XL Release, XL Deploy () Versioning : Git

Mission à Montpellier, télétravail 2 jours / semaine Taches principales - activités BI Collaborer étroitement avec les Business Analystes afin d’identifier les besoins Data du métier grâce à des ateliers d’affinage Collecter et exploiter les données pour les restituer sous forme d’indicateurs ou de Tableaux de bord, et ainsi contribuer et conduire les analyses Data mises en lien avec les problématiques métiers Présenter les résultats aux équipes métiers Véhiculer auprès des métiers le cadre de gouvernance Data (Data Management, Data Privacy…) de l’entreprise, en portant les messages et expertises autour du Digital Contribuer à l’évolution des pratiques du Chapitre dans une logique d’amélioration continue 🎯 Evolutions des activités en temps 2 – activités data digital (tracking et data analyse associée) : Identifier, avec les Squads métiers, les besoins de tracking dans des ateliers d’affinage Réaliser les spécifications et recettes du tracking Collecter et extraire les données nécessaires à l’analyse Construire des tableaux de bord Restituer le plan de marquage déployé dans un livrable au format prédéfini pour les caisses régionales. Présenter le rendu aux squads métiers Contexte Intervention pour le compte du Chapitre Data à Montpellier : Le Chapitre Data intervient en transverse au sein de l'entreprise. Il recueille et fabrique les cas d'usages Data des différentes Squads de l'entreprise, sur des domaines métiers différents. Vous serez ainsi amené à travailler pour le compte de différentes Squads avec des interlocuteurs possiblement changeants. Vous serez également amené à échanger avec les autres membres du Chapitre du site de Montpellier mais aussi ceux des autres sites France. Attendu En tant qu’intervenant externe sur le poste de data analyst, vous interviendrez spécifiquement sur : • Fabrication de Tableaux de Bord via Microstrategy (sur des activités BI) • Calcul d’indicateurs via script SQL sur environnement Teradata (sur des activités BI) et intégration dans des pipelines de restitution normées ⚠️ Soft skills indispensables du fait du positionnement Chapitre : Autonome, Adaptable, Bonne communication / Pédagogue, Sait challenger les besoins / Prise de Lead Il sera également demandé à l’intervenant/e externe d'intervenir sur les activités Digital en lien avec la Données pour garantir la réussite du Pilotage des Parcours web : • Mise en œuvre du Tracking sur les parcours utilisateurs et Fabrication de Tableaux de Bord pour restituer les données aux métier (sur des activités Parcours Digitaux) - Logiciel et solutions analytiques : Tag Commander, Piano Analytics, Cosmo Survey • Conduite des analyses marketing sur la base du tracking déployé et force de proposition sur les possibles optimisations lors de ces analyses.

Concevoir, construire, déployer et exploiter la plateforme Data Mesh du Groupe (appelée Group Data Platform – GDP) comme un produit interne, en garantissant : Sa livraison technique Son adoption à l’échelle de l’entreprise Son excellence opérationnelle Son amélioration continue RESPONSABILITÉS CLÉSConstruction et Livraison de la Plateforme (Responsabilité principale)1. Responsabilités Concevoir et implémenter l’architecture de la plateforme Data Self-Service Définir les capacités de la plateforme (data products, pipelines, gouvernance, observabilité, accès self-service) Définir et faire respecter les standards techniques et les patterns d’architecture Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité Prendre des décisions techniques hands-on et valider les solutions 2. Livrables attendus Architecture Decision Records (ADR) Patterns d’architecture de référence et templates réutilisables Roadmap des capacités de la plateforme Standards techniques de la plateforme Architecture Cloud et Infrastructure3. Responsabilités Piloter la conception et l’exploitation d’architectures cloud et hybrides avec le Group Data Architect Coordonner avec l’équipe Group Data Delivery l’implémentation sur AWS et Microsoft Azure Piloter l’intégration des systèmes on-premise Piloter l’automatisation et l’Infrastructure as Code Garantir les exigences de sécurité et de conformité 4. Livrables attendus Blueprint d’architecture cloud (avec le Group Data Architect) Framework de sécurité et de gestion des accès Pilotage Delivery & Exécution5. Responsabilités Être responsable du cycle de vie de livraison de la plateforme Définir le backlog et le processus de priorisation Gérer les releases et les déploiements en production Suivre la performance et la fiabilité Gérer les risques et incidents techniques 6. Livrables attendus Roadmap plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et framework de priorisation Plan de release et gestion des versions Dashboards de suivi delivery Indicateurs SLA / métriques de fiabilité Déploiement & Adoption par les Domaines7. Responsabilités Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers Permettre aux équipes domaine de construire leurs data products Déployer le modèle opérationnel Data Mesh Accompagner l’onboarding et l’adoption Résoudre les problématiques d’adoption opérationnelle 8. Livrables attendus Framework et processus d’onboarding des domaines Guidelines du cycle de vie des data products Playbooks d’accompagnement des domaines Indicateurs d’adoption et d’usage Supports de formation et documentation d’onboarding Product Management (orienté usage) & Amélioration Continue9. Responsabilités Recueillir les besoins utilisateurs et exigences plateforme Définir la vision produit et la roadmap Mesurer l’usage et la création de valeur Améliorer l’expérience développeur et utilisateur 10. Livrables attendus Vision produit et proposition de valeur KPIs plateforme et métriques d’adoption Boucles de feedback utilisateur et backlog d’amélioration Roadmap d’évolution de la plateforme Documentation, Standardisation & Gouvernance11. Responsabilités Documenter les capacités et processus de la plateforme Garantir la conformité avec la gouvernance fédérée des données du Groupe 12. Livrables attendus Référentiel documentaire de la plateforme Standards techniques et guides d’implémentation Framework de gouvernance et conformité Playbooks de bonnes pratiques Communication Opérationnelle & Reporting Exécutif13. Responsabilités Communiquer sur l’avancement et l’impact de la plateforme Fournir un reporting de niveau exécutif Assurer l’alignement des parties prenantes 14. Livrables attendus Dashboard exécutif du projet Dashboards de performance plateforme Présentations en comité de pilotage Suivi des décisions, risques et incidents Promotion Interne & Évangélisation15. Responsabilités Promouvoir la valeur de la plateforme dans l’organisation Soutenir les initiatives d’adoption interne Construire une communauté plateforme 16. Livrables attendus Supports de communication interne Stratégie d’adoption et plan de déploiement Démonstrations plateforme et portfolio de cas d’usage Expérience requise Minimum 15 ans d’expérience en data platform, data engineering ou architecture Expérience prouvée dans la construction et livraison de plateformes data en production Forte expérience hands-on en delivery technique Expérience en platform engineering ou data engineering avancé Expérience en environnement grand groupe ou multi-entités Expérience pratique du Data Mesh obligatoire Compétences techniquesArchitecture & Engineering Architecture data distribuée Conception de systèmes distribués Infrastructure as Code Pratiques DevOps / DataOps / CI/CD Ingénierie performance et scalabilité Cloud & Infrastructure Expertise avancée AWS et Azure Architectures hybrides et on-premise Sécurité et gouvernance cloud Plateforme Data Data products & gestion du cycle de vie Pipelines et orchestration Gestion des métadonnées et catalogues Frameworks de gouvernance data Observabilité data Product & Delivery Approche produit appliquée aux plateformes techniques Gestion roadmap & backlog Méthodologies Agile Développement orienté valeur Soft Skills critiques Leadership technique et opérationnel fort Orientation exécution et delivery Capacité à intervenir de manière hands-on dans des environnements complexes Excellente communication transverse Sens fort de la responsabilité Esprit analytique et pragmatique Capacité d’influence sans autorité hiérarchique directe Vision stratégique avec focus opérationnel Gestion des parties prenantes au niveau exécutif et opérationnel Anglais courant obligatoire (écrit et oral) Indicateurs de succès Plateforme livrée et opérationnelle en production Adoption par les domaines métiers Nombre et qualité des data products déployés Fiabilité et performance de la plateforme Satisfaction et usage des utilisateurs Réduction du time-to-market des cas d’usage data

Consultant – Data Monetization & Snowflake Pricing Strategy Mission freelance Contexte : Un éditeur logiciel développe une offre de data sharing permettant à ses clients d’accéder à des données en temps réel via une plateforme data basée sur Snowflake. Dans ce contexte, l’entreprise souhaite structurer le modèle économique de cette offre, en définissant un modèle de pricing cohérent entre : · Les coûts d’infrastructure Snowflake · L’usage réel des données · La valeur business apportée aux clients La mission vise à définir une stratégie de monétisation durable pour l’accès et l’exploitation de ces données. Objectifs de la mission : Le consultant interviendra pour : · Analyser les coûts techniques liés à l’usage de Snowflake · Comprendre les patterns d’usage des données par les clients · Définir un modèle de pricing pour l’accès et l’exploitation des datasets · Identifier les scénarios de monétisation possibles (data sharing, analytics, IA, etc.) L’objectif est de concevoir un modèle économique équilibré entre coût d’infrastructure, valeur client et potentiel de croissance commerciale. Travaux attendus : Le consultant devra notamment : · Analyser le modèle de pricing Snowflake (compute, storage, data sharing) · Modéliser différents scénarios de consommation de data · Définir plusieurs modèles de pricing possibles · Évaluer l’impact économique selon différents niveaux d’usage · Recommander une stratégie de monétisation de la data Exemples de modèles étudiés : · Pricing basé sur l’usage · Packages de données · Accès premium à certaines données · Pricing lié aux capacités analytiques ou IA Profil recherché : Nous recherchons un consultant ayant déjà travaillé sur des problématiques de monétisation de la data dans des environnements SaaS ou data platform. Expériences pertinentes : · Définition de modèles de data monetization · Stratégie de data sharing · Pricing de produits data ou analytics · Plateformes Snowflake / Databricks / data cloud Compétences attendues : · Compréhension des architectures data platform · Connaissance du modèle économique Snowflake · Expérience en usage-based pricing · Capacité à modéliser des scénarios économiques · Capacité à traduire les coûts techniques en modèles commerciaux Profil type : Le consultant peut venir de : · Conseil en stratégie data · Éditeur SaaS utilisant Snowflake · Plateforme data / analytics · Equipes data product ou data monetization

Notre client, secteur Energie et environnement, recherche un Data Domain Lead / Expert Microsoft Fabric – Module RTI (H/F) dans le cadre d’une longue mission. Dans un contexte de transformation data, le consultant interviendra sur la mise en place et l’exploitation de Microsoft Fabric, avec un focus sur le module RTI, afin de piloter les besoins métiers et assurer la production de tableaux de bord décisionnels. - Assurer un rôle de Data Domain Leadership auprès des équipes métier - Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels et data - Rédiger les spécifications fonctionnelles et/ou technico-fonctionnelles - Coordonner les différents intervenants (métiers, data, IT) - Suivre le delivery des développements data et BI - Concevoir et produire des tableaux de bord et reportings - Participer à l’amélioration et à la structuration des processus data autour de Microsoft Fabric

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines