ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Nous sommes à la recherche d'un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) NLP, avec une forte expertise en Python, Intelligence Artificielle générative et développement de solutions IA. Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle et le NLP. Développer des applications et services IA en Python. Concevoir et intégrer des chatbots orientés utilisateurs. Travailler sur des architectures utilisant les LLM et l'IA générative. Développer des workflows et agents IA avec LangChain et LangGraph. Mettre en œuvre des techniques de Prompt Engineering. Participer à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA. Améliorer la robustesse, les performances et la fiabilité des solutions développées. Collaborer avec les équipes Data, Dev, Infrastructure et métiers. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d'IA Engineering. Participer à l'automatisation et à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Exploiter les services IA de l'environnement Microsoft Azure.
Objectif de la mission Dans le cadre de l'évolution de son système d'information Data, un acteur majeur de l'Asset Management recherche un Business Analyst Data expérimenté pour accompagner la conception, la mise en place et la migration d'un référentiel unifié de tiers. La mission vise à centraliser et fiabiliser les données relatives aux personnes morales, à améliorer leur identification et leur rapprochement entre différentes applications et à garantir leur cohérence pour les utilisateurs métiers. Le consultant interviendra sur un projet structurant de transformation Data, tout en contribuant aux évolutions courantes des référentiels. Prestations demandées Référentiel de tiers et migration Participer à la conception et à l'implémentation d'un référentiel unifié de tiers. Analyser les données relatives aux brokers, contreparties, dépositaires, custodians, clients, sociétés de gestion, émetteurs et autres entités juridiques. Identifier les sources, attributs, identifiants et relations entre entités. Définir les règles de gestion, de rapprochement, de cohérence et d'unicité des données. Contribuer au mapping, à la reprise et à la migration des données existantes. Réaliser des contrôles, des réconciliations et des analyses d'anomalies afin de sécuriser la migration. Business Analysis et expertise Data Recueillir et analyser les besoins des équipes métiers et opérationnelles. Étudier les structures de bases de données et les flux entre applications. Réaliser des analyses SQL opérationnelles, notamment des jointures entre tables et des rapprochements de données. Rédiger les spécifications fonctionnelles et formaliser les règles de transformation et d'alimentation. Collaborer avec les développeurs pour définir et suivre les solutions à implémenter. Participer aux phases de recette, à la qualification des anomalies et à la validation des livraisons. Coordination et pilotage Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Management opérationnelles. Coordonner les échanges entre les métiers, les équipes Data et l'IT. Participer à la gouvernance projet, au suivi des actions et à la gestion des priorités. Apporter des retours d'expérience et proposer des solutions concrètes aux problématiques rencontrées. Accompagner les équipes dans l'appropriation des évolutions du référentiel. Contribuer à plusieurs évolutions fonctionnelles en parallèle du projet principal. Secteur d'activité Asset Management / Gestion d'actifs. Calendrier Démarrage souhaité : 23 novembre 2026. Durée initiale : 6 mois. Renouvellement : envisagé selon les besoins et l'avancement du projet, sans garantie.
L'équipe travaille sur des données issues de scans d'infrastructure réalisés avec BMC Discovery. Ces données permettent de recenser et de cartographier les composants techniques du système d'information, notamment les serveurs, les machines virtuelles, les applications, les équipements réseau et le stockage. L'objectif est de transformer ces données brutes en produits data fiables et exploitables par différentes équipes IT, notamment les équipes de production, d'infrastructure, de sécurité et de conformité. MissionsDans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur : La conception et le développement de produits data à partir de données d'infrastructure. La création de vues SQL, de modèles de données et de pipelines sur Starburst, basé sur Trino. La transformation de données techniques en jeux de données exploitables par les équipes IT. La mise à disposition de vues et de datasets pour des usages d'inventaire, de cartographie applicative, de suivi de parc et de conformité. L'optimisation des requêtes et des performances sur Starburst. La documentation des modèles, des règles de gestion et des produits data. Les échanges avec les équipes métiers IT afin de comprendre leurs besoins et de les traduire en solutions data. La montée en compétence sur BMC Discovery, dont la logique de collecte et de modélisation sera présentée en interne.
Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics. Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d'alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L'environnement est en Agile à l'échelle (SAFe), avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l'amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l'équipe Participer à la diffusion des standards techniques
Objectif de la missionDans le cadre de l'évolution de son système d'information Data, un acteur majeur de l'Asset Management recherche un Business Analyst Data expérimenté pour accompagner la conception, la mise en place et la migration d'un référentiel unifié de tiers. La mission vise à centraliser et fiabiliser les données relatives aux personnes morales, à améliorer leur identification et leur rapprochement entre différentes applications et à garantir leur cohérence pour les utilisateurs métiers. Le consultant interviendra sur un projet structurant de transformation Data, tout en contribuant aux évolutions courantes des référentiels. Prestations demandéesRéférentiel de tiers et migration • Participer à la conception et à l'implémentation d'un référentiel unifié de tiers. • Analyser les données relatives aux brokers, contreparties, dépositaires, custodians, clients, sociétés de gestion, émetteurs et autres entités juridiques. • Identifier les sources, attributs, identifiants et relations entre entités. • Définir les règles de gestion, de rapprochement, de cohérence et d'unicité des données. • Contribuer au mapping, à la reprise et à la migration des données existantes. • Réaliser des contrôles, des réconciliations et des analyses d'anomalies afin de sécuriser la migration. Business Analysis et expertise Data • Recueillir et analyser les besoins des équipes métiers et opérationnelles. • Étudier les structures de bases de données et les flux entre applications. • Réaliser des analyses SQL opérationnelles, notamment des jointures entre tables et des rapprochements de données. • Rédiger les spécifications fonctionnelles et formaliser les règles de transformation et d'alimentation. • Collaborer avec les développeurs pour définir et suivre les solutions à implémenter. • Participer aux phases de recette, à la qualification des anomalies et à la validation des livraisons. Coordination et pilotage • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Management opérationnelles. • Coordonner les échanges entre les métiers, les équipes Data et l'IT. • Participer à la gouvernance projet, au suivi des actions et à la gestion des priorités. • Apporter des retours d'expérience et proposer des solutions concrètes aux problématiques rencontrées. • Accompagner les équipes dans l'appropriation des évolutions du référentiel. • Contribuer à plusieurs évolutions fonctionnelles en parallèle du projet principal. Secteur d'activitéAsset Management / Gestion d'actifs. CalendrierDémarrage souhaité : 23 novembre 2026. Durée initiale : 6 mois. Renouvellement : envisagé selon les besoins et l'avancement du projet, sans garantie.
ContexteDans le cadre de l'évolution et de la modernisation d'une Data Platform, nous recherchons un(e) Staff Data Platform Engineer pour contribuer à l'excellence engineering de l'écosystème data. Au sein d'une organisation Data Mesh mature, vous aurez un rôle transverse de facilitateur, d'accélérateur et de référent technique auprès des différentes équipes Data Engineering. Votre mission sera de faire le lien entre les capacités de la plateforme centrale et les besoins opérationnels des équipes produit, avec un fort enjeu autour de la Developer Experience (DevEx), de la standardisation des pratiques et de l'accélération de la mise en production des produits data. Vos missionsDeveloper Experience & Data EngineeringOptimiser le cycle de vie des pipelines Data, du développement local jusqu'à la production. Concevoir et standardiser des paved paths permettant aux équipes Data de développer et déployer plus efficacement. Développer et partager des composants, templates et outils facilitant le travail des Data Engineers. Contribuer à la mise en place de standards autour du CI/CD, des tests, de l'observabilité et de la qualité. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle au sein de la communauté Data. Innovation & IAIntégrer les outils d'IA générative et de développement assisté dans les pratiques quotidiennes des Data Engineers. Identifier et développer des cas d'usage permettant d'améliorer la productivité des équipes. Participer à la construction d'un AI Toolkit dédié aux besoins du Data Engineering. Accompagner l'évolution des pratiques vers une ingénierie Data augmentée par l'IA. Architecture & Excellence techniqueConcevoir des frameworks et patterns favorisant la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des pipelines. Mettre en place des mécanismes de feedback loop, observabilité, data quality et data contracts. Contribuer à l'évolution de l'architecture Data et à sa modernisation progressive. Challenger les pratiques et architectures existantes afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la transition progressive vers des architectures Open Lakehouse et des modèles Data modernes. Prendre en compte les enjeux de FinOps, sécurité et RGPD by design. Gouvernance & accompagnementÊtre le représentant des besoins de la communauté Data Engineering auprès de l'équipe Platform. Faciliter l'alignement entre les pratiques locales et les standards d'ingénierie globaux. Conseiller les équipes responsables du socle technique de la plateforme. Favoriser le partage de connaissances et la mutualisation des initiatives au sein de la communauté Data. Travailler avec des équipes internationales dans un environnement matriciel. Environnement techniqueData Engineering / Data Platform Data Mesh GCP / BigQuery Data Vault / Star Schema CI/CD DataOps Data Quality Data Contracts Observabilité API / CLI tooling YAML Automatisation GenAI / Copilots / AI Engineering Open Lakehouse FinOps GDPR / Privacy by Design
Au sein d'un grand groupe d'assurance de premier plan, vous rejoignez le pôle d'ingénierie data transverse pour concevoir, industrialiser et maintenir en conditions opérationnelles les pipelines de données alimentant le Datalake d'entreprise : Concevoir et développer les flux d'ingestion et de transformation de la donnée brute vers des modèles optimisés et requêtables par les métiers. Automatiser l'alimentation récurrente du Datalake et garantir la cohérence des couches de stockage (modèle médaillon). Développer les vues métier et les services de restitution (exposition de données, réintégration dans le SI, services de scoring). Garantir l'application des bonnes pratiques de développement (tests unitaires/intégration, CI/CD, documentation, versioning). Assurer le rôle de référent technique auprès de l'équipe pour sécuriser la qualité et la robustesse des livrables.
En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de la mutuelle. Description 🚀 Contexte de la mission Au sein du pôle Data d'un grand groupe, vous intégrez l'équipe Datalake pour accompagner la structuration, l'intégration et l'exploitation à valeur ajoutée des données métiers. En tant qu'Ingénieur / Expert Data Engineer & Décisionnel (H/F), vous agissez en garant de l'accès qualitatif aux sources de données multiples. Vous assurez la maîtrise, la normalisation, le référencement et la qualification des données alimentant le Data Lake pour faciliter leur exploitation par les équipes décisionnelles, Data Analysts et Data Scientists, dans le strict respect de la gouvernance et de la réglementation. 🎯 Missions principales & Rôle 1. Intégration, Modélisation & Alimentation du Data Lake : Concevoir, développer et optimiser les flux d'alimentation et de transformation des données depuis des sources multiples et hétérogènes vers le Data Lake. Développer et maintenir des traitements ETL/ELT performants en s'appuyant sur SQL et la solution d'intégration XDI (Semarchy). Industrialiser et orchestrer les pipelines de données via CloudBees (Jenkins). 2. Qualité de la Donnée & Contrôle (Data Quality) : Assurer la supervision des flux d'intégration et vérifier la conformité des données entrantes (dédoublonnage, nettoyage, contrôle de cohérence et de complétude). Recetter la donnée en profondeur pour garantir des socles fiables et exploitables. Contribuer à la définition des politiques de gouvernance et à la structuration du cycle de vie de la donnée. 3. Documentation, Qualification & Recette : Rédiger les spécifications techniques détaillées des flux et architectures de données. Elaborer les cahiers de recette technique ainsi que les dossiers d'applications associés. Mettre à disposition des dictionnaires de données et documentations pour simplifier l'auto-service de la donnée. 🏁 Objectifs & Livrables Spécifications techniques détaillées des flux d'intégration et des pipelines de données. Cahiers de recette technique et comptes-rendus de qualification des données. Dossiers d'applications et documentations d'architecture/gouvernance data.
Contexte de la mission En amont de futurs développements en intelligence artificielle générative, la mission consiste à accompagner la responsable Data & IA dans la définition du socle technique nécessaire à leur réalisation. L'intervention doit permettre de clarifier l'architecture cible, les prérequis et les choix structurants, puis de préparer une feuille de route exploitable par les équipes de développement. Objectif Déterminer les composants à réutiliser, à adapter ou à mettre en place pour disposer d'un environnement IA cohérent avec le système d'information existant et les usages envisagés. Missions envisagées Analyser l'existant : architecture du système d'information, infrastructures, plateformes Data, sources de données, applications et interfaces disponibles. Identifier les capacités réutilisables et les éventuels points bloquants. Traduire les besoins en exigences techniques : clarifier les usages envisagés avec la responsable Data & IA et les interlocuteurs concernés ; préciser les contraintes de confidentialité, de performance, de disponibilité et d'intégration. Définir l'architecture cible : formaliser les composants du socle IA, les flux de données, les interfaces avec le SI et les modalités d'accès aux modèles. Étudier les approches pertinentes selon les besoins, notamment l'exploitation de données internes par les modèles ou l'utilisation d'agents. Éclairer les choix technologiques : comparer les options compatibles avec l'environnement existant et présenter les arbitrages en matière de complexité, de coûts, de sécurité et de maintenance. Préparer les conditions de développement et d'exploitation : définir les principes de gestion des accès, les environnements de développement et de test, les modalités de déploiement, de supervision et d'évaluation des solutions IA. Construire la trajectoire de mise en œuvre : identifier les prérequis, les dépendances et les compétences nécessaires ; proposer un découpage des travaux et préparer la transmission aux futurs profils IA Gen. La compréhension fonctionnelle s'appuiera sur des échanges ciblés permettant de préciser les exigences utiles aux décisions d'architecture. Livrables proposés Diagnostic de l'existant et identification des écarts à combler. Dossier d'architecture cible comprenant les composants, les flux et les interfaces. Recommandations technologiques et justification des principaux arbitrages. Liste des prérequis et des points nécessitant une décision ou une validation. Feuille de route de mise en œuvre, avec estimation des charges et des ressources à mobiliser. Dossier de transmission aux équipes de développement. Profil recherché Expérience confirmée en architecture de solutions Data, applicatives ou Cloud. Expérience concrète de conception et d'intégration de solutions d'IA générative en entreprise. Bonne compréhension des enjeux d'accès aux données, d'intégration au SI, de sécurité et d'industrialisation. Capacité à relier les besoins fonctionnels aux choix techniques et à expliquer les compromis. Aptitude à travailler avec une responsable Data & IA et les équipes Architecture, Infrastructure, Sécurité et Développement. Capacité à produire des recommandations argumentées et des livrables directement exploitables. Modalités à préciser Environnement technologique, périmètre exact, durée, démarrage, localisation, rythme d'intervention et budget.
Dans le cadre d'un programme de modernisation de la plateforme décisionnelle pour un client industriel, vous interviendrez sur la conception et la fiabilisation des data products du périmètre Achats. Vos missions consisteront à vérifier les data modèles existants, élaborer les data requirements selon un formalisme client, développer des vues SQL dans AWS Redshift, et effectuer des tests de recette fonctionnelle. Une analyse des rapports Power BI existants pourra également être demandée. Mission basée dans les Yvelines avec 3 jours de présence sur site par semaine. Responsabilités principales Vérifier la complétude des tables dans AWS. Alerter le Data Manager lorsqu'un écart est identifié. Vérifier les data models. Élaborer les data requirements selon le formalisme Client. Interagir avec la Digital Factory Client, qui réalise les data products. Construire les vues AWS. Tester et contrôler les résultats produits. Vérifier que les vues AWS fournissent un résultat équivalent à celui des transactions SAP. Identifier si les écarts viennent : de l'interprétation de l'ABAP ; de la retranscription dans les vues AWS ; de tables manquantes ou incomplètes. En option, analyser les données maîtres et les règles des Power BI afin de connecter Power BI à AWS.
Rejoignez une entreprise reconnue dans le secteur de l'événementiel et des services B2B, implantée en région parisienne et présente à l'international. Dans le cadre de la transformation de son système d'information et de la modernisation de son environnement Data, l'entreprise poursuit notamment la migration progressive de son écosystème vers Microsoft Fabric. Afin de renforcer l'équipe IT & Data, nous recherchons un Data Engineer / Consultant Data SQL & Microsoft Fabric capable d'intervenir à la fois sur le maintien en conditions opérationnelles de l'entrepôt de données existant, le traitement des demandes quotidiennes et l'accompagnement de cette transformation technologique. La mission comporte donc une dimension importante de RUN et de support, mais également des sujets d'évolution, d'intégration de données et de migration vers les nouveaux outils Microsoft. Missions Gestion et support de l'entrepôt de données : Assurer le suivi et le maintien en conditions opérationnelles du Data Warehouse. Analyser et corriger les anomalies rencontrées sur les traitements et flux de données. Optimiser les requêtes, traitements et performances des bases de données. Participer à la fiabilisation et à la qualité des données. Support et traitement des demandes Data : Prendre en charge les différents tickets liés à la Data. Investiguer et résoudre les incidents techniques. Traiter les demandes métiers et réaliser les évolutions mineures nécessaires. Accompagner les utilisateurs et les équipes internes dans la résolution des problématiques rencontrées. Migration vers Microsoft Fabric : Participer à la migration progressive de l'écosystème Data vers Microsoft Fabric. Accompagner l'équipe dans l'adaptation des traitements et flux existants. Contribuer à la fiabilisation de la nouvelle architecture et à la transition entre les environnements historiques et Fabric. Intégration et évolution des flux : Développer et maintenir des traitements ETL sous SSIS. Participer à différents projets d'intégration de données avec des solutions tierces. Contribuer notamment à des sujets d'intégration de données avec Brevo et d'autres applications métiers. Intervenir sur différents besoins d'interfaçage et d'alimentation des systèmes Data. Documentation et amélioration continue : Documenter les traitements, flux et procédures existantes. Capitaliser sur les incidents rencontrés et les solutions apportées. Participer au partage des bonnes pratiques avec l'équipe interne. Contribuer à l'amélioration continue de l'environnement Data.
📍 À propos du rôle: Rejoignez le pôle Data Technology d'un fonds d'investissement quantitatif majeur basé au cœur de Paris. Au sein d'une équipe tech de 6 à 7 personnes, votre rôle sera d'être le garant absolu de la disponibilité, de la fraîcheur et de la qualité des données financières qui alimentent les modèles d'investissement. Ici, zéro trader : 100 % de l'activité repose sur la recherche quantitative et l'excellence technologique. 🎯 Vos 4 Piliers de MissionSupport & Exploitation N1/N2 : Prise en charge des alertes de production, diagnostic d'incidents en direct sur les pipelines de données et résolution des dysfonctionnements. Data Quality & Reliability : Contrôle proactif de l'intégrité des flux (détection des pertes silencieuses de lignes, validation de la fraîcheur et de la cohérence de la donnée avant l'ouverture des marchés). Développement & Automatisation Python : Conception et écriture de scripts Python natifs pour supprimer les tâches manuelles récurrentes, outiller la supervision et automatiser le rejeu de données (retries). Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Accompagnement des mises en production et fiabilisation de l'intégration des nouvelles sources de données.
ContexteDans le cadre de la Direction des Systèmes d'Information et du Numérique de mon client, la Direction Solutions Data accompagne l'évolution, le développement et l'exploitation de la plateforme Data du Groupe. L'équipe d'Expertise Data, composée de trois experts transverses, intervient au cœur de la transformation Data. Elle contribue à la définition de la stratégie, des architectures, des standards et des bonnes pratiques Data, en étroite collaboration avec : les équipes métiers et projets ; les équipes Socles Data, Data Line et DataOps ; les architectes SI et architectes d'entreprise. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation de la plateforme Data vers une approche hybride, en cohérence avec l'évolution des usages DataDriven et DataProduct de mon client. La mission est basée au Mans, avec des déplacements ponctuels sur les différents sites du Groupe. Une présence de 3 jours par semaine sur site est attendue.
Projet Développement et industrialisation d'une plateforme Data sur GCP permettant l'ingestion, la transformation et la mise à disposition de données pour des outils de recherche et d'analyse métier,. Activités - Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion de données publiques et internes. - Développer et industrialiser les traitements et transformations de données avec SQL, Python et dbt. - Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration avec Argo Workflows / Airflow. - Stocker, structurer et exposer les données via BigQuery et GCS, puis assurer leur connexion aux outils d'analyse métier. - Déployer et maintenir les composants Data sur GCP, notamment via Cloud Run, et gérer les droits d'accès avec IAM. - Industrialiser l'infrastructure avec Terraform et contribuer aux chaînes CI/CD GitLab. - Participer au monitoring, à la gouvernance et à la qualité des données ainsi qu'à l'amélioration de l'expérience utilisateur des outils internes.
La mission consiste à intervenir en tant qu'AMOA / Business Analyst dans le cadre d'un projet d'analyse fonctionnelle et de Data Quality autour des référentiels clients B2B et des flux de données entre systèmes. Le consultant aura pour objectif de contribuer à la consolidation des données Customer Master Data, à la fiabilisation des référentiels et à la production des reportings associés. Il interviendra sur l'analyse des données issues de différents référentiels sources, l'identification des doublons, incohérences ou données manquantes, la recommandation et le suivi des corrections, ainsi que la construction et la maintenance des fichiers de consolidation et de reporting.
