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Expert BigData Aix en Provence ASAP Maitrise Cloudera, Kubernetes et devOps Mise en place d'outils IA/Data pour les équipes à fortes valeurs ajoutées tout en gardant les nombres au stricte minimum. Mise en place et gestion des pipelines CI/CD en mode GitOps Utilisation des systèmes de monitoring et d'alerting (ex. Victoria Metrics, Grafana). Collaboration étroite avec les équipes de développement et d'opérations. Analyse et optimisation des performances des applications et infrastructures. Rédaction de documentation technique et guides de procédures. Gestion des incidents et mise en œuvre de solutions préventives.

Nous recherchons un Référent Gouvernance de Données / Data Steward pour une mission freelance au sein d’une équipe transverse Data. Ce rôle stratégique consiste à accompagner les équipes produits digitaux dans l’exposition et la qualité de leurs données, en garantissant le respect des règles de gouvernance définies au niveau groupe. Le consultant sera le point de référence sur la gouvernance des données , travaillera en autonomie et interagira régulièrement avec les autres référents data des différentes plateformes pour harmoniser les pratiques et contribuer à l’amélioration continue. Missions principales : Accompagner les équipes produits dans l’exposition de leurs données selon les standards de gouvernance. Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données en collaboration avec les équipes concernées. Garantir la certification des données publiées. Participer aux comités de gouvernance avec les autres référents data. Être force de proposition sur l’évolution des pratiques et des modèles de données. Contribuer à la modélisation des données et à la valorisation des données de référence. Livrables attendus : Données exposées selon les règles de gouvernance définies. Règles de qualité déployées et respectées. Évaluation du respect des standards de gouvernance.

En tant que Data Analyst, vous connectez les processus métiers aux besoins data. Vous contribuez également à la stratégie Master Data et transactionnelle en analysant les processus et en garantissant l’intégration des données. Votre rôle Analyse métier et conception de Data Use Cases Animer des groupes de travail pour accompagner les équipes métier dans la création des Service Blueprints, l’identification des principaux Data Use Cases et la compréhension des dépendances Consolider le Data Use Case à partir du processus métier, en l’alignant avec les équipes projets, et le gérer dans l’outil de Data Governance Réaliser l’analyse des écarts afin d’identifier les systèmes IT impactés et sécuriser la bonne définition des fonctionnalités nécessaires Gouvernance des données et structuration Définir, en collaboration avec le Data Steward, les règles de gestion et le cycle de vie des données transactionnelles et référentielles Accompagner le Data Steward dans l’intégration des données référentielles au sein du Master Data Management System Contribuer à la mise à jour du Data Catalog en fournissant des définitions de données claires Intégration, qualité et déploiement des données Accompagner les Business Units dans la mise en place des flux de données transactionnelles et dans l’utilisation des données référentielles via les Data Use Cases Participer aux tests d’intégration, systèmes et de recette; gérer la stratégie de migration, de bascule et les chargements de données Analyser les données existantes dans les systèmes BI et DataHub pour valider la cohérence des solutions et proposer des améliorations proactives de la qualité des données

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Quality Tale of Data (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine d'Energie. Description 📍 Contexte de la mission Au sein de l'équipe Data Achat, cette mission s'inscrit dans la continuité des travaux d'analyse et de mise en qualité des données achats initiés précédemment. L'objectif est d'accélérer et d'industrialiser les processus de qualité de données (Data Quality) via l'outil Tale of Data , en vue de l'année 2026. 🎯 Objectifs Principaux Le consultant devra assurer le nettoyage, la fiabilisation et l'industrialisation des données provenant de sources multiples, tout en participant à la structuration de la future Data Plateforme. 💼 Responsabilités & Missions 1. Data Quality Management & Tale of Data (Cœur de mission) Administration de Tale of Data : Tous les flux transitent par cet outil. Une maîtrise (ou une très forte capacité d'adaptation immédiate) est impérative car le consultant devra être autonome rapidement. Configuration et Nettoyage : Paramétrer l'outil pour identifier les anomalies (doublons, erreurs, manquants) sur les données Fournisseurs, Contrats, Données Clients (tables SAP), Marketing, etc. Industrialisation : Faire face à la demande croissante en automatisant les contrôles qualité et les redressements de données. 2. Gestion Multi-Sources & Analyse Consolidation des données : Travailler sur des environnements hétérogènes : SAP MM , Business Central, et outils non-ERP (appels d'offres, qualifications). Rapprochement : Croiser les données entre les différents outils pour produire des référentiels fiables. Investigation : Aller chercher l'information à la source, évaluer la donnée et comprendre sa structure (ne pas "tâtonner"). 3. Pilotage & Projets Transverses (Data Gouv) KPIs : Spécifier et produire les indicateurs de suivi de la qualité des données par périmètre. Data Platform : Monter en compétences sur la structure des données pour accompagner le lancement de la nouvelle Data Plateforme Achats et le projet global de Data Gouvernance. Collaboration : Identifier les nouveaux cas d'usage avec les Business Process Owners (BPO) et les Data Domain Owners.

Le consultant interviendra pour : Accompagner le Group Data CISO dans l’évolution de la stratégie Data Security. Être l’interlocuteur privilégié du GDPO , des équipes Data, IT, sécurité et métiers. Préparer et organiser les Group Data Steering Committee et Group DataSec Steering Committee . Renforcer le contrôle, la gouvernance et l’usage sécurisé de la donnée, notamment en environnements hors production . Définir une stratégie permettant de sécuriser, anonymiser et mettre à disposition des données sensibles cohérentes pour les tests, analyses et usages Data. Missions : Interaction & coordination Définition & déploiement des exigences cyber liées à la Data Gouvernance & pilotage Data Security Gestion de la sécurité des environnements hors production

🔍 Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Engineer pour renforcer une équipe existante et accompagner la transformation digitale et la gestion des données réglementaires du département Chartering , dans un contexte fortement exposé aux enjeux de conformité FUEL EU . 1) Suivre et agir pour la transformation digitale et la gestion/collecte des données réglementaires du département Chartering (état des lieux et mise en place de process) 2) Collecter les informations nécessaires pour le calcul de la compliance FUEL EU et tenir à jour les bases de données spécifiques pour ces calculs et leurs couts 3) Elaborer et comparer les différentes options pour diminuer l’exposition réglementaire 4) Contrôler et challenger les informations et projections communiquées par les armateurs et les lignes exploitantes 5) Mettre en place des outils et KPI’s permettant des prises de décisions opérationnelles 6) Négocier / coordonner avec les armateurs le timing et la nature des mesures pour compenser ou neutraliser les déficits réglementaires 7) Présenter et partager les résultats avec les lignes, plateau IMO, départements/métiers concernés

Nous recherchons un Expert Cybersécurité spécialisé GenAI afin d’accompagner une direction sécurité sur les sujets IA, Cloud et protection des données. Assurer la cybersécurité des projets et plateformes GenAI Définir les règles de sécurité autour des technologies : Microsoft 365, Azure, Copilot, Power Platform, Azure ML Produire les dossiers de sécurité : risques, contre-mesures, blueprints, recommandations Accompagner les équipes projets et centres de compétences (architecture, normes, standards) Réaliser des revues de sécurité du code et des livrables techniques Définir des KPI de gouvernance AI et des tableaux de pilotage des risques

Dans le cadre de la modernisation de l'entrepôt de données de notre client , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour accompagner la migration vers Microsoft Azure et l’adoption de Microsoft Fabric et Power BI . Mission : Concevoir et développer des flux ETL dans Microsoft Fabric (Dataflows Gen2, Pipelines, Notebooks PySpark). Modéliser les données pour le BI selon Kimball / Snowflake (tables de faits, dimensions, agrégats). Assurer la qualité, fiabilité et performance des flux de données et mettre en place le monitoring. Automatiser les déploiements via CI/CD (Azure DevOps ou GitHub). Collaborer avec l’équipe ICT pour assurer la cohérence et la gouvernance des systèmes.

Dans le cadre d’un projet stratégique pour une grande banque européenne , nous recherchons deux profils complémentaires : Business Analyst Data et Expert Data Management. Vous interviendrez sur des sujets clés liés à la migration de Datalake et à la gouvernance des données . Vos responsabilités incluront : Participer à la migration et à la valorisation des données. Implémenter des contrôles de Data Governance (Ownership, Definition, Quality). Gérer les Metadata et le Data Lineage . Superviser le End User Computing (EUC) . Définir et exécuter des plans pour garantir la conformité avec les frameworks Data Management & EUC.

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW

🎯 Contexte Un département stratégique dédié à la recherche quantitative en finance de marché recherche un Lead Technical Architect pour renforcer ses équipes. La mission s’inscrit au cœur d’un environnement global, à forte intensité data et compute, travaillant en étroite collaboration avec des équipes Quant , IT , Research et Ops . Vous interviendrez sur des plateformes critiques liées au pricing , au risk management , aux time-series data et à la performance des systèmes de calcul. 🛠 Vos responsabilités Au sein du groupe en charge des infrastructures compute et market data, vous aurez pour missions : Repenser et optimiser l’architecture des services Compute et Histo . Améliorer la scalabilité , la performance et la résilience de l’infrastructure grid. Fournir des recommandations structurantes sur la stack haute disponibilité. Rewriting / refactoring de composants techniques ne répondant pas aux exigences de performance. Participer à la définition des frameworks pour les services de market data haute demande. Travailler au quotidien avec les équipes quant, recherche et ingénierie.

Les livrables sont : Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Databricks - Expert - Impératif Spark SQL - Expert - Impératif Azure Data Factory - Confirmé - Important Scala - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data PUB est le datamart TV qui vise à centraliser et fiabiliser les données nécessaires au pilotage et à l’analyse de l’activité publicitaire TV linéaire. Le datamart se source principalement d’OptiPub, base de référence regroupant les informations issues des différentes applications métiers de la régie publicitaire. Côté restitution, Ouranos fonctionne principalement avec une logique de self-BI : nous mettons à disposition des métiers un univers BusinessObjects et/ou un dataset Power BI standardisé, que les utilisateurs exploitent pour construire leurs propres tableaux de bord et analyses. La finalité est de fournir un socle de données unique et cohérent permettant aux équipes métier d’accéder rapidement à des informations fiables sur l’activité pub TV et de gagner en autonomie dans le reporting. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Spark Scala, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Développer et optimiser des flux de transformation de données en Spark SQL. - Maintenir des pipelines de traitement de données en Scala (faible part) - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Maintenir les solutions de monitoring de l’application Digital. Profil recherché : - Profil orienté Analytics Engineer - Maîtrise avérée de Spark SQL - Bonne connaissance en modélisation BI - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, Azure DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Ingenieur Data 5-8 ans Définition du profil Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Missions principales Contribuer au développement et à l’industrialisation des traitements Big Data. Intervenir en transverse auprès des différentes équipes (IT et métiers). Challenger les besoins métiers et proposer des solutions techniques pertinentes. Participer à l’amélioration continue des performances et de la qualité des données. Environnement technique Environnement technique : SPARK, CLOUDERA, HADOOP, Java, Hive Profil recherché – Hard & Soft Skills 5 à 8 ans d’expérience en environnement Big Data (Spark / Hadoop / Hive / Java). Solide culture data et environnement distribués (type Cloudera). Excellente capacité de prise de recul et de compréhension des enjeux métiers. Aisance relationnelle et posture transverse : capacité à challenger et à accompagner les équipes métiers. Présence à Vannes 3 jours par semaine - Non négociable

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Responsable Opérationnel Data Gouvernance répondant au besoin ci-dessous. Nous étudions uniquement les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin CV à jour (format Word) Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5001 en objet du message Vos responsabilités Assurer le rôle de référent opérationnel en matière de gouvernance des données. Planifier, préparer et animer le Comité de Gouvernance Data. Contribuer à la construction et au suivi de la feuille de route Data. Organiser et animer les comités Qualité des Données (QDD) avec les entités concernées. Garantir l’alignement des actions entre équipes métiers, équipes IT et rôles data. Maintenir la cartographie des responsabilités (Data Owners, Data Stewards, référents IT). Coordonner les acteurs pour assurer la cohérence et la continuité de la gouvernance. Piloter la mise à jour, l’enrichissement et la validation du Catalogue de Données. Garantir l’accès, la lisibilité et la cohérence des métadonnées. Participer à la validation des dashboards QDD. Identifier les écarts entre la modélisation logique et les implémentations physiques. Piloter les audits de conformité des référentiels. Contribuer à la définition et au suivi des plans de remédiation. Évaluer les impacts data, référentiels et flux lors des cadrages fonctionnels des projets. Contribuer à la définition des architectures fonctionnelles et applicatives en cohérence avec les principes de gouvernance. Participer aux travaux de cartographie (domaines de données, objets métiers, dépendances systèmes). Modéliser ou contribuer à la modélisation des flux de données (fonctionnels, logiques, applicatifs). Appuyer les décisions d’urbanisation pour simplifier et rationaliser le SI. Connaissance des référentiels, outils de catalogage, métadonnées et tableaux de bord QDD. Maîtrise des enjeux réglementaires (RGPD), conformité et gestion des référentiels. Compréhension des principes d’architecture d’entreprise et d’urbanisation (idéalement TOGAF). Capacité à analyser ou challenger des architectures fonctionnelles, applicatives et data. Compétences en modélisation des données, processus et flux inter-applicatifs.

Le service Modélisation des Données, dans le cadre de son activité projet et MCO autour de la restitution et l’analyse de données, recherche un Data Analyst. Le service Modélisation des Données est en charge du SI Décisionnel centré sur un Datawarehouse qui est la source de données pour les briques de : - Reporting/dataviz (Power BI, COGNOS) - DataScience : mise en oeuvre de cas d’usage IA Ce Datawarehouse est alimenté par des traitements ETL et des chaînes Change Data Capture (IBM IDR, Kafka). Le service Modélisation des Données intervient : - sur les aspects techniques des projets Décisionnel / Data de CA Titres. - dans la constitution de datamarts métier et la réalisation de dashboards / rapports - sur la gouvernance des données - Sur la mise en place d’outils IA Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il exécutera les missions suivantes :  Projets métier de mise en place de SI Décisionnels : modélisation de données, conception de rapports, accompagnement des utilisateurs finaux (sur la conception de rapport, leur adoption et la prise en main des modèles de données par des publishers métier).  Power BI : être le point de contact technique des utilisateurs finaux ou des Publishers de Power BI de CA Titres, réalisation de reporting complexes  Intervention sur un projet de migration de dataplatform : refonte de reporting COGNOS/Power BI vers superset, refonte de chaînes ETL TALEND vers Dagster, conception de datamarts. Projet en agilité. Le poste a une dimension technique mais aussi une dimension relationnelle forte autour de l’analyse des besoins, leur recette et le suivi en mode projet. La sensibilité aux problématique de gouvernance des données (contribution au dictionnaire de données d’entreprise, qualité des données) est un enjeu fort du poste.