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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Migration Lead - SAP S/4HANA

ISALYS Digital Lab
Publiée le
Data quality
Python
SAP Data Migration

1 an
35k-70k €
400-700 €
Île-de-France, France
Description de la mission Notre client est un grand groupe international de conseil et d'ingénierie. Il intervient sur des projets complexes dans l'énergie et les infrastructures. Dans le cadre de son programme de transformation, il harmonise ses processus métiers autour de SAP S/4HANA Cloud Public Edition et de Workday, avec les briques data, reporting et automatisation qui y sont reliées. Le Data Migration Lead coordonne la migration des données vers S/4HANA Cloud Public Edition et les systèmes connectés, et la réalise lui-même en grande partie. La mission mêle exécution technique (Migration Cockpit, Python, SQL) et pilotage côté métier (nettoyage, réconciliation, recette). L'objectif est de rendre les données prêtes pour les tests puis pour la bascule (cutover). Vos responsabilités Périmètre et planification Tenir à jour le catalogue des objets de migration et le plan de livraison : périmètre, systèmes source et cible, responsables, jalons, dépendances et critères d'acceptation. Répartir les responsabilités (extraction, nettoyage, mapping, chargement, réconciliation) entre les Business Data Owners, les experts des systèmes source, les ingénieurs migration et les fournisseurs. Suivre l'avancement et remonter les risques. Profilage, mapping et nettoyage Coordonner les extractions et le profilage des données. Faire valider les règles de mapping, de nettoyage et de contrôle par les Business Data Owners. Écrire et maintenir des scripts Python et SQL pour le profilage, le nettoyage, la transformation, la validation et la réconciliation. Les scripts sont versionnés et chaque exécution doit pouvoir être rejouée. Exécution dans SAP Migration Cockpit Travailler directement dans le Migration Cockpit de S/4HANA Cloud Public Edition : objets de migration, templates, mappings, simulations et chargements sur des volumes proches de la production. Analyser les enregistrements rejetés, faire corriger les données à la source, relancer les chargements de façon contrôlée et préparer des jeux de données pour les tests d'intégration et l'UAT. Répétitions générales et réconciliation Organiser et mener les répétitions de migration (dry runs). Mesurer la durée de chaque étape (extraction, transformation, chargement, validation), enregistrer les anomalies et tester les corrections. Réconcilier source et cible (volumes, totaux, contrôles métier), justifier les écarts, conserver les preuves et obtenir l'acceptation des métiers. Cutover et go-live Construire la séquence de cutover avec le responsable du déploiement : gel des sources, extractions finales, ordre de chargement, réconciliation et points de décision go/no-go. Exécuter les tâches de cutover qui vous sont confiées, signaler les risques restants sur les données et documenter les validations. Livrables et coordination Livrables attendus : plan des objets de migration, mappings et règles validés, scripts versionnés, journaux de chargement SAP, réconciliations, durées mesurées lors des répétitions, PV d'acceptation et plan de cutover exécutable. Coordonner les ingénieurs migration et les fournisseurs, sans en être le manager hiérarchique.
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Freelance

Mission freelanceConsultant Data Quality & Contrôles Réglementaires | Échantillonnage, Remédiation & Pilotage

NOVAMINDS
Publiée le
Audit
Business Analysis
Data analysis

2 mois
710 €
Île-de-France, France
Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire européen, la mission s'inscrit dans un contexte de renforcement des dispositifs de contrôle des données répondant aux exigences réglementaires prudentielles. L'objectif est de concevoir et mettre en œuvre un premier dispositif de contrôle par échantillonnage (Proof of Concept), puis de contribuer à la construction d'un dispositif permanent reposant sur une approche fondée sur les risques. La mission s'articule autour de trois axes principaux. 1. Cadrage et mise en œuvre des contrôles de donnéesÀ partir des données clés identifiées lors de précédents travaux réglementaires, le consultant devra : • Définir le périmètre des données et sélectionner les contrôles pertinents par catégorie. • Formaliser les contrôles et coordonner leur traduction en requêtes sur les bases de données centrales avec les équipes IT. • Coordonner l'exécution des requêtes sur les populations concernées et restituer les résultats par entité. • Constituer les échantillons à investiguer en combinant sélection des données les plus significatives et tirage aléatoire. • Faire qualifier les anomalies par les métiers afin d'identifier les éventuels faux positifs. • Accompagner les entités dans le lancement des actions de remédiation et contribuer aux réponses aux recommandations réglementaires. 2. Construction d'un dispositif de contrôle permanentEn parallèle du POC, le consultant contribuera à définir un dispositif pérenne permettant de générer et renouveler les contrôles selon une méthodologie fondée sur les risques. Les travaux porteront notamment sur : • La prise en compte des demandes d'ajustement et l'analyse de leur origine. • L'exploitation des remontées des utilisateurs. • L'évaluation des risques inhérents aux données et des facteurs aggravants. • La définition d'une méthode de priorisation des zones de risque à contrôler. • La formalisation du dispositif cible et la préparation d'une première campagne de contrôles en mars. 3. Pilotage opérationnel et gouvernance projetLe consultant assurera également les activités de coordination et de PMO : • Organiser les points de suivi hebdomadaires pendant la phase de démarrage. • Préparer les statuts d'avancement destinés aux comités de pilotage. • Organiser et animer les ateliers avec les contributeurs métiers et IT. • Formaliser les comptes rendus des ateliers et des comités. • Produire des restitutions détaillées sur l'avancement des travaux à destination du chef de projet. Prestations demandéesLa mission interviendra principalement sur les dimensions suivantes : • Cadrage du périmètre de données et définition des règles de contrôle. • Conception et mise en œuvre d'un POC de contrôle par échantillonnage. • Analyse des résultats, qualification des anomalies et accompagnement des remédiations. • Construction d'une méthodologie de contrôle permanent fondée sur les risques. • Coordination des équipes métiers et IT, pilotage des travaux et reporting projet. Secteur d'activité : Banque Calendrier : Du 26/10/2026 au 31/12/2026, mission renouvelable.
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Freelance
CDI
CDD

Offre d'emploiAI Engineer Python / LLM – Développement d’une calculatrice de consommation de tokens

Craftman data
Publiée le
IA
Large Language Model (LLM)
Python

6 mois
Paris, France
Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses projets d'intelligence artificielle générative et agentique, notre client souhaite mettre en place un outil permettant d'estimer la consommation de tokens et les coûts associés à l'utilisation des modèles LLM. L'objectif est de permettre aux équipes projet d'anticiper leurs dépenses en fonction de leurs besoins, des volumes d'utilisation prévus et des modèles d'IA utilisés. Pour cela, nous recherchons un AI Engineer capable de participer au cadrage du besoin et au développement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens. MissionsLe consultant interviendra sur les différentes étapes du projet : Recueillir les besoins des équipes et définir les principales fonctionnalités de l'outil. Identifier les paramètres à prendre en compte pour estimer la consommation de tokens selon les cas d'usage. Développer en Python une calculatrice permettant de simuler les volumes de consommation et les coûts associés. Prendre en compte les spécificités des différents modèles LLM et leurs modalités de tarification. Intégrer les particularités des projets agentiques, notamment les appels successifs aux modèles et les interactions entre agents. Tester et fiabiliser les calculs afin de fournir des estimations cohérentes. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle de la solution. Compétences recherchéesBonne maîtrise de Python. Connaissance des LLM et des mécanismes de tokenisation. Expérience dans l'utilisation d'API de modèles d'IA générative. Compréhension des coûts associés à la consommation de tokens. Capacité à cadrer un besoin et à proposer une solution technique adaptée. Une expérience sur des projets d'IA générative, des architectures agentiques ou des sujets LLMOps constituera un réel atout. Livrable attenduDéveloppement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens, accompagnée de sa documentation. Profil recherchéNous recherchons un profil technique et pragmatique, capable de comprendre les besoins des équipes, de les traduire en fonctionnalités concrètes et de développer un outil fiable et facilement utilisable.
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Freelance
CDI

Offre d'emploiProduct Owner Dataiku / Product Manager Data & IA

Craftman data
Publiée le
Data Product Management
Dataiku
GenAI

3 mois
Paris, France
Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites
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Freelance

Mission freelanceIngénieur DataOps

Cherry Pick
Publiée le
Data Engineering
Oracle
Python

12 mois
530-580 €
Paris, Île-de-France
Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.
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Freelance

Mission freelanceSenior Product Owner Data & IA – Fabric / dbt – Réf. AO 12/10/2026

Craftman data
Publiée le
Azure DevOps Services
Confluence
DBT

12 mois
550-650 €
Paris, France
Freelance – Démarrage ASAP – Paris – Durée : 12 mois renouvelable – Anglais requis – Télétravail partiel. TJM : 550 à 650 € HT/jour selon profil. Contexte : Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data et de la modernisation de son système décisionnel, un grand groupe international recherche un Senior Product Owner Data & IA. Vous serez responsable de la roadmap Data, du pilotage des livraisons et de la coordination des équipes techniques et métiers. Vous interviendrez également sur des projets de migration BI vers une plateforme moderne et contribuerez à l'adoption de l'intelligence artificielle au sein des équipes techniques. Vos missions : - Pilotage produit et roadmap Data : priorisation, backlog, gestion des parties prenantes - Pilotage technique et évolution de la plateforme Data - Migration et modernisation BI (SSIS/SSAS vers Microsoft Fabric) - Coordination des équipes techniques et métiers, adoption de l'IA Profil recherché : - Minimum 8 ans d'expérience dans la Data, dont au moins 4 ans en tant que Product Owner ou Product Manager Data - Expérience en Data Engineering ou Analytics Engineering appréciée - Solide maîtrise du pilotage produit : roadmap, priorisation, backlog, parties prenantes - Très bonne maîtrise de SQL et de dbt (capacité à lire, challenger et corriger des modèles de données) - Anglais professionnel Environnement technique : Microsoft Fabric, Warehouse, Lakehouse, dbt, SQL avancé, modélisation décisionnelle, Power BI, SSIS, SSAS, Jira, Azure DevOps, Confluence.
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Freelance

Mission freelanceChef.fe de projet Data

Blue Soft
Publiée le
Big Data
Gestion de projet
Pilotage

3 mois
400-440 €
Niort, Nouvelle-Aquitaine
Contexte de la mission : Notre client souhaite se renforcer avec l'arrivée d'un.e Chef.fe de projet SI Data pour piloter les projets du domaine de l'assurance IARD (Incendie, Accidents et Risques Divers) en priorité. Responsabilités confiées : Garantir la conduite ou la coordination de projets transverses dans le respect des objectifs en terme de Qualité / Coût / Délais. Garantir la performance des solutions déployées, leur conformité aux orientations de l'entreprise et aux besoins des commanditaires / utilisateurs. Garantir le déploiement des projets et solutions, l'implémentation des changements et contribue à leur appropriation par les différents acteurs. Elaborer, piloter et suivre le planning des projets Data. Contribuer à l'efficacité permanente des outils / méthodes / processus / organisations, à leur adaptation à la stratégie et aux évolutions de l'entreprise. Contribuer à l'optimisation et à la diffusion de bonnes pratiques dans la conduite de projets. Contribuer à instruire les passages en instance et toute la comitologie associée. Prestations attendues : Animation des équipes projets en mode multi-projet Formalisation des plannings des projets Data et pilotage / suivi de leur avancement Planification dans ITBM Suivi des consommés et des restes à faire Coordination des acteurs MOE Préparation et présentation dans les instances de la gouvernance projets Reporting et alertes projets
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CDD
CDI
Freelance

Offre d'emploiData Analyste AMOA Sénior

KEONI CONSULTING
Publiée le
Big Data
Cloudera
Cycle en V

18 mois
20k-40k €
400-600 €
Paris, Île-de-France
Contexte : Dans le cadre de Solutions Data, nous avons besoins d'un profil de Business Analyst DATA/ AMOA Senior pour intervenir rapidement et venir renforcer l'équipe Conseil et Valorisation Data. MISSIONS - Assurer une proximité et accompagner les direction métiers sur les usages autour de la donnée - Réaliser les études et apporter le bon conseil vers les métiers sur le volet Data - Assurer le support et l'assistance métier des usages Data - Contribuer à la production des livrables de niveau fonctionnel Et concrètement ? • Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction 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 • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai). Environnement technique • Ecosystème DATA SI Décisionnel (SAS) et plateforme Big Data (Cloudera) COMPÉTENCES REQUISES Compétences fonctionnelles et métier • Maîtrise du recueil, de l'analyse, de la formalisation et de la priorisation des besoins métiers dans des contextes Data complexes. • Capacité à challenger les besoins, à conseiller les directions métiers et à traduire les enjeux opérationnels en exigences fonctionnelles claires et exploitables. • Bonne compréhension des usages de la donnée : pilotage de la performance, reporting décisionnel, connaissance client, indemnisation et pilotage commercial. • Maîtrise de la modélisation fonctionnelle des données, de la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées, des règles de gestion et des critères d'acceptation. • Expérience de la recette fonctionnelle : définition de la stratégie de tests, préparation et exécution des cas de test, qualification des anomalies et suivi des corrections. Compétences Data et techniques • Expérience confirmée des projets Data, des systèmes d'information décisionnels et des plateformes Big Data. • Bonne connaissance des chaînes de traitement de la donnée, depuis l'identification des sources jusqu'à la restitution et à la valorisation des données. • Capacité à dialoguer avec les architectes, les Data Engineers, les équipes BI, les développeurs et les responsables de production. • Compréhension des principes de modélisation de données, d'intégration, de traçabilité, de métadonnées et de gestion du cycle de vie de la donnée. • Connaissance de l'écosystème SAS et de la plateforme Cloudera ; la maîtrise de SQL et des outils de requêtage ou de visualisation constitue un atout. Gouvernance et qualité des données • Sensibilité forte aux enjeux de gouvernance, de qualité, de conformité, de sécurité et de protection des données. • Capacité à définir et suivre des indicateurs de qualité, à identifier les causes d'anomalies et à piloter les plans de remédiation avec les parties prenantes. • Bonne compréhension des rôles et responsabilités associés à la gouvernance des données : Data Owner, Data Steward, responsables métiers et équipes IT. Compétences méthodologiques • Maîtrise des activités de cadrage : études d'opportunité, études d'impact, analyse de faisabilité, identification des risques, estimation des charges et planification. • Expérience des méthodes Agile et cycle en V, avec capacité à intervenir dans des équipes pluridisciplinaires. • Maîtrise des techniques d'animation d'ateliers, de conduite d'entretiens, de restitution et d'aide à la décision. • Rigueur dans la gestion documentaire, le suivi des actions, la coordination des contributeurs et le respect des engagements de qualité, de coût et de délai. Connaissances sectorielles • Connaissance confirmée du secteur de l'assurance, notamment des domaines IARD, indemnisation et pilotage commercial. • Compréhension des processus métiers, des indicateurs de performance et des contraintes réglementaires propres au secteur assurantiel.
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Freelance

Mission freelanceData Scientist (H/F) – Mission freelance à Lille

Insitoo Freelances
Publiée le
IA Générative
Large Language Model (LLM)
Machine Learning

12 mois
400-480 €
Lille, Hauts-de-France
Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.
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Freelance

Mission freelanceConsultant data governance & reporting prudentiel | normes risques & finance

Mon Consultant Indépendant
Publiée le
Data governance
Data management
Data quality

3 mois
550-620 €
Paris, Île-de-France
Mission de l'équipe : Au sein d'un grand établissement bancaire, vous interviendrez sur la définition, l'harmonisation et le déploiement des normes opérationnelles de données utilisées dans les reportings Risques et Finance. L'objectif est de garantir la cohérence des référentiels et des règles de gestion, de renforcer la qualité des données et d'assurer l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment Bâle IV, dans les reportings prudentiels et de solvabilité. La mission s'articule autour de trois axes principaux. 1. Gouvernance et normalisation des données Risques & Finance Définir, maintenir et faire évoluer un référentiel commun de données couvrant les périmètres Risques, Finance, gestion actif-passif et trésorerie. Réaliser des études normatives à partir des dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion opérationnelles et standards applicables aux reportings. Garantir la cohérence des définitions et leur application au sein des différentes entités bancaires. 2. Évolutions réglementaires et reporting prudentiel Contribuer à l'intégration opérationnelle des évolutions réglementaires, notamment dans le cadre de Bâle IV. Définir les solutions opérationnelles adaptées aux exigences réglementaires et réaliser les études d'impacts chiffrés sur les exigences en capital. Assurer la cohérence des normes et règles de gestion utilisées dans la production des reportings prudentiels et de solvabilité. 3. Déploiement des normes et coordination transverse Accompagner les entités dans l'application des normes opérationnelles et rédiger les notes nécessaires à leur déploiement. Collaborer avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage pour définir les solutions opérationnelles adaptées. Assurer la diffusion et la bonne compréhension des standards communs, tout en collectant les règles de gestion relatives aux valeurs par défaut et à la sélection des sources de données. Prestations demandées La mission portera principalement sur les activités suivantes : Réaliser les études normatives et contribuer à l'évolution des référentiels de données Risques, Finance et gestion actif-passif. Définir et harmoniser les dictionnaires de données, nomenclatures, règles de gestion et standards opérationnels. Analyser les évolutions réglementaires et leurs impacts opérationnels et chiffrés sur le capital réglementaire. Définir les solutions permettant l'intégration des exigences réglementaires dans les reportings de solvabilité. Rédiger les notes opérationnelles et accompagner les entités dans le déploiement des normes. Coordonner les travaux avec les équipes Reporting Risques, Finance, Liquidité et les maîtrises d'ouvrage. Collecter, documenter et harmoniser les règles de gestion relatives aux traitements par défaut et à la détermination des sources de données. Secteur d'activité : Banque Calendrier Du 01/10/2026 au 31/12/2026, avec possibilité de renouvellement.
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