Dans le cadre d'un programme de transformation digitale et de la mise en place d'une plateforme data Big Data, un grand groupe d'assurance français renforce son dispositif avec plusieurs développeurs et tech leads Java / Spark. Vous prendrez en charge le design et le développement des traitements batch et streaming de traitement des données, depuis les sources jusqu'à leur exposition dans des zones dédiées ou via des API. Vos missions : • Analyser les spécifications et les besoins des métiers avec les Product Owners • Designer et développer les traitements batch et streaming via Spark SQL et Java Spark • Produire la documentation technique sous Confluence • Assurer le support et la maintenance des produits déjà en production • Participer à l'ensemble des cérémonies agiles de votre Squad (Scrum) Environnement technique : distribution Big Data Cloudera/MapR, Spring Boot, Java 11, Kafka, MongoDB, Jenkins, K8S, ArgoCD, Sonar, et plusieurs autres technologies à la pointe.
ContexteDans le cadre de la modernisation de ses plateformes data, notre client souhaite renforcer son équipe avec un Business Data Analyst expérimenté, disposant d'une forte expertise en Data Management et en qualité de données appliquée aux environnements bancaires.La mission s'inscrit dans un contexte de transformation autour de la maîtrise de la donnée transactionnelle, avec un enjeu fort sur la fiabilisation, la traçabilité et l'exploitation des données métier.Objectifs de la missionLe consultant interviendra sur des problématiques liées à :la maîtrise de la donnée dans des environnements transactionnels ; l'amélioration de la qualité et de la cohérence des données ; la compréhension des flux de données bout-en-bout ; le pilotage fonctionnel des données dans des environnements Data Platform / DataLake. Missions principalesBusiness Analysis DataRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la donnée Animer des ateliers avec les équipes métier, IT et data Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées Formaliser les règles de gestion et d'usage des données Data Management / Data QualityDéfinir et mettre en œuvre les règles de qualité de données (complétude, cohérence, unicité, traçabilité) Participer à la gestion du data lineage (origine → transformation → consommation) Mettre en place des contrôles de cohérence et de fiabilité Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Contribuer au mapping des données entre les systèmes sources et les systèmes cibles Analyse et investigation dataUtiliser SQL de manière avancée pour :investiguer les anomalies réaliser des contrôles effectuer des analyses d'écarts Travailler sur la réconciliation de données Comprendre et analyser les chaînes de traitement de données Tests / RUN / support opérationnelDéfinir et exécuter les plans de tests (SIT / UAT) Suivre les anomalies et coordonner leur résolution Participer au RUN / BAU Assurer le support fonctionnel auprès des utilisateurs Compétences attenduesFonctionnellesExpérience confirmée en Business Data Analysis Très bonne maîtrise des concepts de Data Management Expérience sur :Data Quality Data Mapping Data lineage Réconciliation de données Capacité à comprendre et modéliser des flux de données complexes TechniquesSQL avancé impératif (analyses, contrôles, investigations) Bonne connaissance des environnements :Datawarehouse / Datamart ETL / pipelines dataData Platform / Big Data (Databricks, Hadoop, etc.) Maîtrise des outils de suivi :Jira / Confluence / outils de ticketing EnvironnementDonnées transactionnelles bancaires Flux inter-applicatifs Environnements data modernes (DataLake / Data Platform) Collaboration avec équipes métier, IT, data et production Profil recherchéExpérience significative en tant que Business Analyst Data en banque Très bonne maîtrise des paiements / flux transactionnels Bonne compréhension des délais de traitement (latence, T+X, SLA) Solide expérience en qualité de données, mapping, tests, RUN Très bon niveau en SQL Bonne maîtrise de la modélisation de données Capacité à évoluer dans un environnement Agile / DataLake / Data Platform Français courant et anglais professionnel
Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Développeur(se) Data Viz – Confirmé(e) H/F afin d'intervenir sur la conception et le développement d'applications de visualisation et de valorisation de données, au sein d'équipes techniques de haut niveau. Descriptif des missions Intégré(e) à une équipe projet, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de développement, de l'analyse du besoin jusqu'à la mise en production et la maintenance de la solution. Vous concevez, développez et industrialisez des composants fiables et réutilisables, dont vous garantissez la qualité et la documentation. Missions Participer à l'analyse fonctionnelle et technique des besoins et contribuer à l'estimation des charges Concevoir, développer et prototyper les composants applicatifs en utilisant les langages appropriés Participer à la structuration des bases de données et à la revue croisée des développements Documenter, harmoniser et industrialiser les composants pour la mise en production (MEP) Réaliser les tests unitaires et contribuer aux tests d'intégration (jeux d'essais, rapports de tests) Assurer la maintenance corrective et évolutive et participer à la résolution des incidents de production
Dans le cadre de la croissance des activités autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Vice-Président Conseil Expert Data / IA afin d'accompagner les clients dans leurs enjeux de transformation et de performance. À ce poste stratégique, vous jouez un rôle clé dans le développement de la proposition de valeur Data / IA ainsi que dans le rayonnement de l'expertise. Vos principales responsabilités : • Contribuer au développement commercial en apportant votre expertise Data / IA aux équipes de vente • Garantir un haut niveau de satisfaction client et la qualité des prestations délivrées • Promouvoir l'expertise Data / IA auprès des clients, du marché et des partenaires • Animer une communauté d'experts (structuration d'offres, partage de connaissances, diffusion de bonnes pratiques) • Accompagner les consultants en mission et contribuer à leur montée en compétences • Participer à la définition des offres et à leur mise en œuvre opérationnelle Vous intervenez auprès de clients grands comptes et ETI, notamment dans les secteurs Retail, Luxe et Industrie, sur des programmes de transformation stratégique et d'amélioration continue. Référence de l'offre : 5xfrj8op47
1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. -Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. -Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. -Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (Recall, Precision, nDCG, MRR) pour mesurer et piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). -Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).
Contexte :Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principalesComprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clésRecueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement techniqueSnowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms
Bonjour, Afin que votre candidature soit prise en compte merci d'envoyer votre CV sous format Word directement à l'adresse suivante : et non via le site par lequel vous avez consulté cette annonce : Nous recherchons un Consultant Data & Transformation ERP (H/F) Mission : Transition Excel → ERP & Data Gouvernée Contexte Dans le cadre de notre transformation numérique et du déploiement de notre ERP (Microsoft Dynamics 365 Business Central / Tegos), nous accompagnons nos équipes métiers dans l'abandon progressif des fichiers Excel au profit d'un pilotage structuré, automatisé et fiable de la donnée. L'enjeu est double : • Remplacer les usages Excel existants (reporting, suivi opérationnel, analyses) • Rendre les équipes autonomes via des outils intégrés (modes analyses ERP, Microsoft Power BI) tout en garantissant une gouvernance des données robuste et pérenne. __________ Vos missions 1. Cadrage & compréhension des besoins métiers • Recueillir et analyser les usages actuels Excel (reporting, KPI, fichiers critiques) • Identifier les écarts entre pratiques actuelles et standards ERP • Challenger les besoins pour éviter la reproduction à l'identique des Excel 2. Migration et transformation des usages • Reprendre les données issues des fichiers Excel existants • Structurer et fiabiliser les données dans l'ERP • Concevoir des restitutions directement exploitables via : o Modes analyses de l'ERP (Business Central / Tegos) o Tableaux de bord sous Microsoft Power BI 3. Automatisation & industrialisation • Supprimer les retraitements manuels Excel • Mettre en place des flux automatisés (exports, datasets, rafraîchissements) • Garantir la cohérence et la traçabilité des données 4. Accompagnement au changement • Former les utilisateurs métiers aux nouveaux outils • Construire des supports pédagogiques adaptés (guides, cas concrets) • Accompagner la montée en compétence vers plus d'autonomie 5. Gouvernance & qualité de la donnée • Définir des règles de gestion et de structuration de la donnée • Mettre en place des bonnes pratiques (référentiels, naming, contrôles) • Être garant de la cohérence entre usages métiers et modèle ERP __________ Profil recherché Compétences techniques • Bonne maîtrise de Microsoft Dynamics 365 Business Central ou ERP équivalent (idéalement Tegos) • Expertise en Excel (niveau avancé) avec capacité à “déconstruire” les fichiers existants • Solide expérience sur Microsoft Power BI (modélisation, DAX, dataflows) • Bonne compréhension des modèles de données (relations, structuration, qualité) • Connaissance des outils Microsoft (Power Platform, requêtes, API) est un plus Compétences fonctionnelles • Capacité à comprendre des processus métiers complexes (idéalement industrie / négoce / recyclage) • Expérience en transformation digitale ou projet ERP • Vision orientée simplification et standardisation Soft skills clés • Forte capacité à vulgariser des sujets data auprès de non-experts • Posture de business partner avec les équipes opérationnelles • Esprit critique (ne pas reproduire les Excel existants sans les challenger) • Autonomie, pragmatisme, sens du terrain • Capacité à embarquer et convaincre dans un contexte de changement __________ Objectifs de la mission • Réduction significative de l'usage des fichiers Excel critiques • Mise en place de reportings fiables et automatisés • Adoption des outils ERP / BI par les métiers • Montée en autonomie des utilisateurs • Structuration d'une gouvernance data pérenne __________ Indicateurs de succès (KPIs) • % de reportings migrés hors Excel • Taux d'utilisation des modes analyses / Power BI • Réduction des retraitements manuels • Satisfaction des utilisateurs métiers • Qualité et fiabilité des données Localisation : Marquette Lez Lille / Noyelles Godault Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous m'envoyer votre CV au format word à en indiquant, votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant.
Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.
Nous vous proposons d'intégrer une mission stratégique de pilotage de migration data dans le domaine Achats pour un grand projet de transformation. Vous serez le garant du succès du stream data et de la qualité des données migrées. Missions principales : - Piloter le stream data du projet Achats et assurer la coordination des différentes étapes de migration - Mettre en œuvre le plan de migration via Migration Fabric : paramétrage, tests, itérations, validation - Animer les ateliers de définition des règles de gestion et de validation des RUN de test - Sécuriser et garantir la qualité des données migrées - Assurer le reporting BI Achats (suivi de 45 indicateurs) Contexte et responsabilités : - Projet stratégique de transformation et mise en place d'une solution Achats sur plusieurs entités - Management d'une petite équipe (2 ETP) - Interactions avec les métiers, la maîtrise d'ouvrage et les équipes techniques - Conseiller et accompagner les utilisateurs sur les systèmes d'information Achats Environnement technique : - Python, SQL, Data Factory (Azure), modélisation de bases de données, outils de visualisation type Power BI Modalités : - Poste basé à La Défense - Télétravail partiel possible selon les besoins du projet
Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Chef de Projet Data BI (H/F) à Toulouse, pour accélérer la structuration de ses chantiers décisionnels dans un environnement multi-ERP en cours de consolidation. Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, vous pilotez les chantiers décisionnels et faites le lien entre - les métiers, la DSI et les équipes techniques * Piloter et coordonner les projets Data en cours et sécuriser leur avancement * Consolider les données et les modèles associés dans un environnement multi-ERP hétérogène * Restaurer la confiance des métiers dans les KPI et les outils de restitution * Arbitrer les priorités et challenger utilement le besoin métier * Accompagner la montée en compétence de l'équipe et structurer durablement les pratiques Les compétences techniques : * Pilotage de projets Data / BI * Modélisation de KPI & reporting * Environnement multi-ERP * ETL / Datawarehouse / Datamarts * Consolidation de données
Contexte : L'accompagnement se fera en étroite collaboration avec les équipes techniques pour comprendre l'attendu fonctionnel, l'architecture existante et proposer des solutions adaptées à la mise en place de la cible et pour assurer la bonne mise en place des architectures sur les différentes couches de la plateforme Teradata (stockage, traitement, restitution). • Contribuer au delivery des projets FDR DF, et garantir le niveau de SLA sur les plateformes de build • Challenger positivement des conceptions, spécifications techniques, dossier d'architecture • Minimiser les risques de mise en œuvre et de retours dans le cycle de vie projet • Contribuer à la mise en qualité des produits • Accompagner les collaborateurs sur les développements Teradata
Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, nous recherchons actuellement un.e Lead Tech Data & IA pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire. Vous intégrerez une squad technique en charge de la conception, du déploiement et de l'évolution des plateformes permettant aux utilisateurs de développer et d'industrialiser des cas d'usage avancés en Data Science, Machine Learning, MLOps, IA Générative et LLMOps. La mission s'inscrit dans un contexte stratégique de transformation avec plusieurs enjeux majeurs : modernisation de l'offre Data Science et MLOps existante ; construction d'une nouvelle plateforme cible Studio IA ; évolution du portail de services Data & IA ; industrialisation des usages IA dans un environnement sécurisé et à grande échelle. Vous interviendrez comme référent technique de la squad afin de définir les architectures cibles, sécuriser les choix technologiques et accompagner les équipes dans la mise en œuvre des solutions. 🎯 Votre rôle En tant que Lead Tech Data & IA, vous êtes garant.e de la vision technique de la plateforme Studio IA. Vous accompagnez les équipes dans la conception, l'industrialisation et l'évolution des solutions Data et IA, depuis les phases de cadrage jusqu'au déploiement en production. Vous jouez un rôle clé dans : la définition des architectures techniques ; la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps ; l'industrialisation des cas d'usage IA ; l'accompagnement des équipes internes ; la construction de la roadmap technique. Vos missions🏗 Architecture et conception technique Vous définissez les solutions techniques permettant de construire une plateforme Data & IA scalable, sécurisée et industrialisée. Vos principales responsabilités seront de : Concevoir les architectures applicatives, techniques et infrastructure ; Traduire les besoins métiers en solutions techniques réalistes ; Définir les patterns d'architecture et bonnes pratiques ; Garantir la conformité avec les standards SI, sécurité et urbanisation ; Concevoir des solutions évolutives, maintenables et résilientes ; Accompagner les squads dans leurs choix techniques. 🚀 Construction de la plateforme Studio IA Vous participez activement à la définition et à la construction de la plateforme cible. Vous serez amené.e à : Concevoir l'architecture technique du Studio IA ; Définir les composants nécessaires à l'industrialisation des cas d'usage IA ; Étudier l'intégration des frameworks Machine Learning et IA Générative ; Participer à l'intégration de modèles LLM, APIs IA et bases vectorielles ; Définir les besoins en calcul, stockage, orchestration et supervision ; Accompagner les choix technologiques de la plateforme. 🤖 MLOps, LLMOps et industrialisation Vous contribuez à la mise en place d'une chaîne complète d'industrialisation des modèles. Vos missions incluent : Définir et améliorer les processus MLOps et LLMOps ; Structurer les pipelines de développement, tests, déploiement et supervision ; Garantir la reproductibilité et la traçabilité des modèles ; Industrialiser les workflows Machine Learning ; Mettre en place les pratiques CI/CD adaptées aux environnements Data et IA ; Évaluer de nouvelles technologies et approches. 🧭 Pilotage technique et roadmap Vous contribuez aux orientations techniques de la Data Factory. À ce titre, vous serez chargé.e de : Participer à la construction de la roadmap Data Science, MLOps, IA et LLMOps ; Réaliser des études d'opportunité et analyses de faisabilité ; Identifier les impacts techniques, coûts, risques et dépendances ; Accompagner le Product Owner dans les choix de priorisation ; Faciliter les arbitrages entre vision cible et contraintes opérationnelles. 🔎 Qualité, gouvernance et accompagnement des équipes Vous êtes garant.e de la qualité technique des solutions développées. Vous intervenez sur : Les revues d'architecture et de conception ; Les revues de code ; L'amélioration des pratiques de développement ; La définition des standards techniques ; L'identification des risques techniques et sécurité ; La montée en compétence des équipes internes ; Le partage des connaissances. 📚 Documentation technique Vous assurez la capitalisation des connaissances. Vous serez amené.e à produire et maintenir : Dossiers d'architecture ; Schémas techniques et applicatifs ; Documentation des flux ; Standards et patterns ; Documentation MLOps / LLMOps ; Procédures d'exploitation. 🧭 Environnement technique🛠 Data & IA Dataiku Data Science Machine Learning MLOps LLMOps IA Générative Hugging Face OpenAI / Anthropic APIs RAG Bases vectorielles ☁️ Cloud & Infrastructure AWS (services Data Science / IA) Google Cloud Platform Kubernetes Docker Kubeflow Linux Stockage objet type S3 Sécurité Réseaux Supervision Haute disponibilité 🔄 Data Engineering Hadoop Kafka Elasticsearch Logstash Kibana Airflow MLflow 💻 Développement & DevOps Python SQL Bash Scala GitLab Jenkins Artifactory CI/CD
ContexteDans le cadre de la stratégie digitale d'une grande entreprise du secteur financier, un programme de transformation majeur du système d'information est en cours. Ce programme inclut notamment : La modernisation de la plateforme data (Big Data / Datalake) La migration vers une nouvelle cible décisionnelle basée sur Snowflake pour la BU France La plateforme data actuelle supporte de multiples usages opérationnels et analytiques. Des usages sont actuellement en cours de migration vers Snowflake, tout en maintenant l'activité existante. En parallèle, de nouveaux projets data & IA continuent d'émerger pour répondre aux besoins métiers. MissionsDans ce contexte, la mission vise à : Concevoir, développer, piloter et délivrer de nouveaux usages décisionnels à forte valeur métier Participer à la migration vers Snowflake Industrialiser les datamarts métiers Garantir la qualité, la conformité et la maintenabilité des solutions Périmètre des travaux : Alimentation de données brutes (SIO → Snowflake) Construction de datamarts décisionnels Migration des usages existants vers Snowflake Développement/industrialisation de nouveaux usages décisionnels Industrialisation et contrôle qualité des usages data Interactions lors de la mission : L'intervenant interagira avec : Chef de projet Équipes IT France (Roubaix) Équipes infrastructures (Île-de-France) Centre de services (Île Maurice) Data Management Office (Roubaix) Directions métiers (marketing, réglementaire, etc.) (Roubaix + Île-de-France) Activités principalesL'ingénieur Data interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des usages : Analyse & cadrage Comprendre et challenger les besoins métiers Interagir directement avec les utilisateurs métiers Formaliser des solutions adaptées et pragmatiques Être force de proposition dans la construction des usages Conception & décisions Traduction en solutions techniques adaptées Prendre des décisions de conception en autonomie (modélisation, flux, choix techniques) Définition de patterns d'architecture data Identification des données sources et des dépendances Estimation des charges, identification des risques Développement & livraison Développement des pipelines et des usages Encadrement / suivi de développements (effectué par un Centre de services) Mise en œuvre des bonnes pratiques (qualité, performance, sécurité) Livraison des livrables projets selon la méthodologie CAPFM (cycle en V) ou en agile selon les projets : Spécifications fonctionnelles et techniques Dossiers d'architecture et de conception Documentation d'exploitation et d'installation Code source versionné et validé (intégration → production) Tests & mise en production Tests unitaires, intégration et recette Contribution aux mises en production Suivi post-déploiement Gouvernance & amélioration continue Documentation des usages (fonctionnelle et technique) Contribution à la gouvernance des données Analyse et optimisation des usages existants Veille technologique (outils data / Snowflake)
Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'assurance, je suis à la recherche d'un Consultant Governance / Data Quality. Mon client recherche un consultant orienté valeur business/métier, avec une compréhension technique (à minima Data) et qui sait faire des slides/synthétiser des idées. Plus précisément, il faudra que cette personne accompagne le responsable Data Office Groupe sur le pilier data quality du Data Office et tout particulièrement le projet d'acquisition d'un outil de DQ : - Cadrage du besoin : participation aux interviews des Directions et des projets, capacité à guider ses interlocuteurs pour extraire les informations utiles (en sachant garder une vue business avant d'entrer dans les détails techniques), synthèse des interviews et mise en forme d'un document de cadrage, synthèse final simple pour partage direction ;
Contexte Mission au sein d'une direction Solutions Data d'un grand compte du secteur assurance, pour renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data. Le besoin porte sur l'accompagnement des équipes métiers sur les usages autour de la donnée, avec un fort enjeu de conseil fonctionnel. La prestation attendue couvre le recueil et l'analyse des besoins métiers, la production de livrables fonctionnels, ainsi que le maintien de la cohérence fonctionnelle et technique du SI Data. Rôle et responsabilités principales Recueillir et analyser les besoins métiers Apporter le conseil nécessaire aux directions métier sur l'exploitation de la donnée Participer au cadrage des projets Data (études d'impacts, faisabilité) Contribuer aux études d'opportunité et de faisabilité sur le volet Data Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections Tenir à jour la base documentaire du patrimoine Garantir la satisfaction métier Data (qualité, engagement, coût, délai) Livrables attendus Modélisations de données SFG (Spécifications Fonctionnelles Générales) SFD (Spécifications Fonctionnelles Détaillées) Recettes fonctionnelles et suivi des anomalies Documentation du patrimoine Data à jour
1. Collecte, Ingestion & Indexation -Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. -Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. -Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval & RAG) -Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. -Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (Recall, Precision, nDCG, MRR) pour mesurer et piloter l'amélioration du retrieval. -RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). -Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe. -Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).
