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1. Contexte de la mission En tant que Product Owner Global CRM, le consultant pilote l’évolution du CRM Groupe basé sur Salesforce, avec un double focus : Sales Cloud (Salesforce) et Référentiel de données (Data Referential). Il agit comme l’interface entre les besoins métier et les solutions techniques, en garantissant que les processus internes comme les parcours utilisateurs finaux soient optimisés grâce à des capacités CRM robustes et à des données de référence fiables et bien gouvernées. Le rôle est clé dans la traduction des exigences métier en solutions actionnables, la gestion du backlog produit et la sécurisation de la validation des parties prenantes afin de délivrer une valeur mesurable. Le consultant contribue également à la définition, à la maintenance et à la gouvernance des données de référence (master data) du CRM, en assurant l’alignement avec les référentiels Groupe et les besoins métier. 2. Responsabilités clés A. Produits CRM sous responsabilité • Délivrer les solutions basées sur Salesforce (Sales Cloud) pour répondre aux besoins métier. • Agir comme interface entre les équipes commerciales et la Digital Factory. • Gérer le backlog produit et prioriser les fonctionnalités selon leur impact métier. • Piloter la conduite du changement pour favoriser l’adoption au sein des agences. B. Référentiel & gouvernance des données de référence • Collaborer avec le Data Governance Office pour aligner la vision données du CRM avec la stratégie globale du Groupe. • Définir et maintenir les standards de master data pour le CRM, en garantissant exactitude et fiabilité. • Travailler avec les équipes IT et métier pour valider les exigences de données et les intégrations. • Documenter et maintenir à jour les processus de gestion des données de référence. C. Délivrance agile & conformité • Définir et prioriser le backlog produit en cohérence avec les objectifs métier. • Coordonner avec l’IT pour assurer une livraison de qualité et dans les délais. • Superviser les tests de recette et valider les livrables au regard des exigences. • Garantir la conformité en matière de protection des données, de sécurité et de standards sectoriels.

Dans le cadre de la transformation digitale d’un grand groupe industriel aéronautique, la Direction Industrielle souhaite renforcer la gouvernance et la qualité des données des processus de production et d’infrastructures (machines, bâtiments, équipements industriels). L’environnement est complexe et hétérogène, basé sur plusieurs systèmes (ERP, MES, outils industriels, applications de pilotage), avec des enjeux forts de standardisation, fiabilisation et traçabilité des données . Objectifs de la mission Le consultant interviendra pour : Structurer et fiabiliser les données industrielles Mettre en place une gouvernance de la donnée robuste Améliorer la qualité et la standardisation des référentiels Sécuriser les KPI industriels Accompagner la montée en maturité data des équipes Manufacturing 4.0 Missions principales1. Diagnostic & cartographie data Analyse 360° de l’existant (données, flux, usages, applications) Identification des données critiques (machines, bâtiments, CAPEX, SPC…) Cartographie des flux et responsabilités 2. Data Governance Déploiement du framework de gouvernance groupe Définition des rôles (Data Owner, Data Steward, etc.) Contribution au data catalog (type Collibra) 3. Data Quality & standardisation Définition des règles de qualité (complétude, cohérence, unicité) Nettoyage et harmonisation des données industrielles Réduction de la dette data 4. Pilotage & coordination Interface entre métiers industriels, IT et équipes digitales Suivi des KPI data et processus Amélioration continue 5. Change management Acculturation des équipes à la data Accompagnement des sites industriels Déploiement des bonnes pratiques data Profil recherché 3 ans minimum en Data Management / Data Governance Expérience en environnement industriel fortement souhaitée Maîtrise des concepts de Data Quality et Data Governance Expérience de projets de structuration ou de nettoyage de données Capacité à travailler en environnement complexe multi-applicatif Compétences clés Data Governance / Data Management Data Quality (standardisation, fiabilisation) Cartographie de données / data lineage Environnements ERP / MES / SI industriels Outils de catalogage (Collibra ou équivalent) Soft skills Rigueur et sens de la qualité Très bonne communication Capacité d’analyse et de synthèse Travail en transverse (IT / métiers / industrie) Autonomie et posture conseil Lieu : Saclay (78) / Malakoff (92) Présence : 3 jours sur site / semaine D

Contexte Dans le cadre de l’évolution de plusieurs produits SI stratégiques, nous recherchons un Product Owner Senior capable d’intervenir de manière autonome sur des environnements applicatifs et data complexes. Le poste nécessite une forte capacité à piloter le delivery, coordonner plusieurs parties prenantes et assurer le lien entre métiers, équipes IT et partenaires externes dans un contexte multi-produits. Objectif du poste Assurer le pilotage opérationnel et l’évolution de produits SI en garantissant : la bonne gestion du backlog et des priorités la qualité fonctionnelle des livraisons la coordination entre équipes et fournisseurs l’accompagnement des métiers dans la mise en service des solutions Le poste implique également une dimension importante de Business Analysis et de gestion de partenaires externes. Missions Construire et piloter la roadmap produit Gérer et prioriser le Product Backlog Coordonner les différentes équipes contributrices Assurer le suivi opérationnel des travaux Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers Rédiger et affiner les Features et User Stories Formaliser les règles de gestion et critères d’acceptation Participer aux activités d’analyse fonctionnelle Accompagner les équipes de développement pendant les sprints Identifier et suivre les dépendances inter-équipes Réaliser ou coordonner les recettes fonctionnelles Valider les évolutions et la qualité des livraisons Piloter la relation avec les éditeurs/intégrateurs Challenger les engagements, KPI et propositions Encadrer les prestations et les livrables Animer les réunions opérationnelles et comités de pilotage Accompagner les métiers lors des mises en service Assurer le reporting d’avancement et la remontée des risques Participer aux cérémonies Agile et instances projet Compétences requises Expérience significative en tant que Product Owner Senior Gestion de backlog & roadmap produit Rédaction de User Stories et cadrage fonctionnel Expérience en recette fonctionnelle Gestion de fournisseurs / éditeurs (impératif) Environnement Agile & outils type JIRA Expérience sur des environnements data ou fortement intégrés (API, référentiels) Connaissance du secteur télécom Expérience dans des contextes multi-produits et organisations réduites

CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre d’un programme de transformation SI en cours, un projet structurant vise à mettre à disposition de l’ensemble des solutions métier un Référentiel Tiers unique. Ce référentiel est central pour répondre à des enjeux réglementaires, garantir l’unicité et la qualité de la donnée, supprimer les mises à jour asynchrones et alimenter une vision 360 du client. Le projet est déjà engagé et s’exécute en mode hybride (Agilité et cycle classique). Il s’inscrit dans un contexte de jalons tendus, de forte charge générale liée à la transformation, et implique de multiples parties prenantes métier et produit. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Piloter l’avancement des différentes épics projet (≈ 2/3 du temps). Reprendre le pilotage d’un projet en cours : assurer la continuité et la montée en charge immédiate (pas de phase de lancement). Animer et gérer les instances rituelles attendues par le sponsoring et les correspondants Produit. Coordonner les parties prenantes liées à l’ancien produit et au produit remplaçant, ainsi que l’ensemble des équipes concernées. Conduire les cadrages nécessaires à la poursuite du projet (≈ 1/3 du temps). Réaliser des actions opérationnelles en lien avec l’autre acteur direct de l’équipe. Être force de propositions, challenger les sujets et s’adapter à un périmètre en évolution continue. LIVRABLES ATTENDUS Livrables liés aux rituels de pilotage (comptes-rendus, tableaux de bord, reporting sponsors). Documents de cadrage produits dans le cadre des cadrages restants à mener.

Nous recherchons un Data Ingénieur expert dans le cadre d’un projet de transformation data stratégique et transverse- Contexte & objectifs de la prestation Dans un contexte de valorisation des données et de transformation du département Data Intelligence, un besoin est identifié pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des pipelines de données reposant sur la plateforme Snowflake. Le système d’information décisionnel du client repose aujourd’hui sur la technologie Oracle Exa CC pour le stockage et sur Informatica IDMC pour la partie ETL (extraction, transformation et chargement). La partie est en cours de migration vers Snowflake et cette nouvelle plateforme apporte de de nouvelles capacités. Le client souhaite s’appuyer sur ces nouvelles capacités pour revoir et moderniser le process de production des comptes clients sur toutes ses dimensions : de la donnée source aux livrables clients (comptes de résultat client, reporting statistiques) en passant par le pilotage technique. Au-delà d’un objectif d’amélioration des processus existants (harmonisation, fiabilisation, optimisation), le projet s’inscrit dans une démarche de transformation globale de la chaîne de production, incluant l’évolution des outils, des rôles et des modes de fonctionnement. Il s'agit d'un projet de transformation majeur et transverse pour l'entreprise, faisant intervenir plusieurs directions (actuariat produit, finance, DSI, gestion, développement et commerce) avec pilotage par la direction des projets de transformation. L’objectif de la prestation est d’assurer la disponibilité, la fiabilité et la performance des données exploitées par les usages analytiques et décisionnels. Description détaillée de la prestation La prestation consiste à : Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données sur la plateforme Snowflake (data warehouse, data lakehouse). Développer et industrialiser des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement). Modéliser les données (modèles en étoile, normalisation selon les usages). Optimiser les performances des traitements (requêtes, clustering, partitionnement, gestion des coûts). Assurer la qualité des données (contrôles, validation, gestion des anomalies, traçabilité). Mettre en place des mécanismes d’orchestration et d’automatisation des flux de données. Garantir la sécurité et la gouvernance des données (gestion des accès, audit, conformité). Documenter les flux, les modèles et les architectures mises en œuvre. Contribuer à l’amélioration continue des pratiques data et à la standardisation des développements Utilisation des technologies de type AWS, Snowflake, dbt et outils de CI/CD. Utilisation des langages de développement : Python, Pyspark, SQL, Terraform Participation aux phases de tests et de validation Une importance forte sera accordée à la posture du collaborateur. Dans le contexte de ce projet de transformation, il est attendu : d'être force de proposition et dans un esprit de construction, de travailler en mode agile au sein de l'équipe projet ressérée Livrables attendus Schémas d’architecture de données (cibles et flux) Modèles de données implémentés sur Snowflake Codes sources des traitements data intégrés aux référentiels de versioning. Pipelines d’ingestion et de transformation documentés Scripts et procédures d’orchestration automatisée Jeux de tests et rapports de validation des données Documentation des règles de qualité et de gestion des données Dossier de sécurité et de gestion des accès Guide d’exploitation et de maintenance

Nous recherchons un Data Engineer orienté modélisation analytics (dbt) pour rejoindre la DSI d’un grand groupe international du secteur du luxe, au sein d’une équipe Data & Innovation. Vous interviendrez sur une plateforme data moderne avec de forts enjeux de performance, qualité de données et optimisation des coûts (FinOps) dans un environnement Snowflake. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes avec dbt (modélisation analytics, structuration des couches, bonnes pratiques) Optimiser les performances des traitements ( modèles incrémentaux, gestion des volumes, tuning des requêtes Snowflake ) Intégrer une logique FinOps dans les développements : optimisation des coûts de calcul, gestion des warehouses, monitoring de la consommation Mettre en place une stratégie de tests data avancés (tests génériques et custom, intégrité référentielle) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DataOps (CI/CD, versionning, qualité, monitoring) Produire une documentation technique claire et exploitable (dbt docs, description des modèles) Participer au chiffrage des sujets en intégrant les enjeux de volumétrie, performance et coûts

Contexte : Dans le cadre de la structuration et de la gouvernance des données au sein d’un système d’information complexe et fortement interconnecté, nous recherchons un Data Steward. Le Data Steward joue un rôle clé dans la qualité, la fiabilité et la bonne utilisation des données au sein de l’organisation. Il agit en interface entre les équipes métiers, les équipes IT et les data owners afin de garantir la cohérence, la traçabilité et la conformité des données tout au long de leur cycle de vie. Missions principales :Gouvernance et qualité des données Définir, formaliser et maintenir les règles de gestion des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, unicité, cohérence, fraîcheur) Identifier, analyser et corriger les anomalies de données Participer à la mise en place de processus de Master Data Management (MDM) Assurer le suivi des référentiels de données et des données de référence Modélisation et référentiels Contribuer à la définition des modèles de données conceptuels et logiques Participer à la structuration des dictionnaires de données et catalogues Garantir l’uniformisation des définitions entre les systèmes Collaborer avec les Data Architects et Data Owners sur la définition des objets métier Qualité et exploitation des flux de données Suivre les flux de données issus des systèmes sources (API, ETL, ESB, streaming) Contrôler la qualité des données injectées dans les plateformes analytiques Participer à la mise en place de contrôles automatisés (data quality checks, profiling, dédoublonnage) Contribuer au monitoring des flux et à la détection d’anomalies Support aux métiers Accompagner les utilisateurs métiers dans la compréhension et l’usage des données Garantir la bonne utilisation des référentiels dans les outils opérationnels et décisionnels Participer à la diffusion d’une culture data au sein des équipes Environnement technique :Data & Intégration API REST / SOAP ETL (type Azure Data Factory ou équivalent) ESB / Message Broker (Kafka ou équivalent) Bases de données relationnelles (PostgreSQL, SQL Server, MySQL) Bases NoSQL (MongoDB) Cloud & Data Platform Environnements Cloud (Azure principalement, éventuellement AWS ou GCP) Data Warehouse / Data Lake Solutions de gouvernance et catalogage de données BI & exploitation Outils de visualisation (Power BI, équivalent) SQL avancé pour analyse et contrôle qualité Outils de monitoring des flux et de data quality

Nous recherchons pour un de nos clients un Responsable DATA afin de garantir la fiabilité et l'accessibilité du socle existant. Vous arbitrez les évolutions d'architecture, et pilotez la roadmap MDM. Vous maintenez la cohérence entre les briques en place et les besoins croissants en temps réel et en self-service analytique. Socle Data & Architecture • Piloter et faire évoluer le DataHub / plateforme Data (architecture, flux, modèles). • Garantir la qualité, la disponibilité et la traçabilité des données critiques. • Arbitrer les évolutions du socle en lien avec les besoins métiers et IA. • Maintenir l’alignement avec l’architecture DSI. Gouvernance & Data Management • Définir et déployer une gouvernance data pragmatique : ◦ Ownership des données ◦ Règles de qualité ◦ Référentiels (MDM) • Travailler avec DPO, juridique, sécurité sur RGPD et AI Act côté data. • Installer les pratiques “data product” orientées usage. Analytics & produits data • Développer les usages BI & analytics avancés (self-service, décisionnel). • Prioriser les datasets à fort impact business (Ops, Finance, Achats, RH). • Mesurer l’usage réel des produits data par les métiers. Support aux cas d’usage IA • Fournir aux équipes IA des données prêtes à l’emploi (qualité, fraîcheur, fiabilité). • Être garant de la condition critique de succès des IA métier. • Refuser les cas d’usage IA non “data-ready”. Vous co-construisez la feuille de route avec les champions opérationnels (Ops, Finance, Achats, RH), priorisez sans concession sur le ROI, et tenez les engagements de déploiement. Chaque initiative est mesurée sur sa contribution directe au PBIT. Vous assurez également la gouvernance des données (RGPD, AI Act).

Nous recherchons un consultant senior Master Data & Data Governance pour intervenir sur la structuration, la gouvernance et la fiabilisation de données industrielles liées aux recettes de fabrication, dans un environnement intégrant MES, SAP et potentiellement LIMS ou d’autres systèmes amont/aval. Rôle attendu : Cadrer la gouvernance data appliquée aux données de production, aux recettes de fabrication et aux référentiels industriels associés, en lien avec les équipes métier, qualité, IT et data. Analyser l’existant, identifier les écarts de structuration, de qualité et de responsabilité sur les référentiels utilisés dans les processus de fabrication. Définir ou faire évoluer des modèles de données orientés recette / production, avec une compréhension opérationnelle des principes ISA-88 , des concepts batch et de la structuration des recettes. Contribuer aux travaux de nettoyage, rationalisation et fiabilisation des données master data utilisées dans les processus industriels. Accompagner des sujets de migration ou de transformation data, notamment sur les impacts entre systèmes industriels, MES, SAP et applications périphériques. Produire des livrables exploitables par les équipes métier et IT : cartographies de données, règles de gouvernance, modèles de données, analyses d’écarts, recommandations de structuration et supports de décision. La mission nécessite une capacité à comprendre les contraintes de production, à dialoguer avec des interlocuteurs industriels et à transformer des enjeux métier en règles data concrètes. Le consultant devra être autonome dans la conduite des analyses, la formalisation des livrables et la coordination des parties prenantes. Le besoin ne porte pas sur un profil data généraliste, BI ou gouvernance corporate : l’enjeu principal est la gouvernance de données appliquée à la fabrication, aux recettes, aux référentiels industriels et aux systèmes qui les supportent.

Nous recherchons un(e) Chef de Projet DATA pour un client de la région. Ce qui rend ce poste unique Ce poste s'adresse à un profil d'environ 5 ans d’expérience qui veut aller vite, prendre de la hauteur et avoir un vrai impact. Vous n'êtes pas là pour exécuter une feuille de route figée — vous participez à la construire. • Un terrain de jeu large : data, intégrations, référentiels, reporting, coordination métiers et partenaires — vous touchez à tout. • Une autonomie réelle dès les premiers mois • Des projets concrets et visibles, avec un impact direct sur le pilotage du groupe. • Un environnement international et dynamique, en interaction régulière avec les équipes groupe à l'étranger. Vos missions Plateforme Data • Participer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme data ; • Contribuer à la structuration des flux d'alimentation et des modèles de données ; • Accompagner l'industrialisation des usages data et des reportings métiers ; • Améliorer la qualité et la disponibilité des données. Interfaces et échanges applicatifs • Piloter la coordination des échanges entre les applications du SI ; • Fiabiliser et rationaliser les flux existants (fichiers plats, interfaces, échanges automatisés) ; • Contribuer à l'évolution vers des mécanismes d'intégration plus industrialisés ; • Assurer la coordination avec les éditeurs, intégrateurs et équipes techniques. Référentiels et gouvernance des données • Structurer et fiabiliser les référentiels clés du groupe ; • Participer à la définition des règles de gestion et de qualité des données ; • Assurer la cohérence des données entre les différents systèmes ; • Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins. Coordination et pilotage • Piloter opérationnellement les projets et chantiers ; • Coordonner les parties prenantes métiers, IT et partenaires externes ; • Produire les reportings d'avancement, suivre les risques et plans d'action ; • Participer aux échanges réguliers avec les équipes groupe pour garantir l'alignement stratégique.

Dans le cadre de la transformation de sa supply chain, Safran a mis en place un processus de pilotage des besoins matières (PIC – Plan Industriel et Commercial) permettant de consolider les prévisions d’approvisionnement sur un horizon de 1 à 5 ans. Une base de données commune a été construite afin de centraliser les besoins de plusieurs entités du groupe. L’objectif est de fiabiliser les données, améliorer la visibilité des besoins futurs et anticiper les risques d’approvisionnement. Dans ce contexte, Safran recherche un profil orienté Data pour renforcer les activités de Data Management et d’analyse. Missions Le prestataire interviendra sur 4 axes principaux : 1. Data Management / Référentiel Maintenir et structurer le référentiel de données (matières, fournisseurs, etc.) Garantir la qualité et la cohérence des données Harmoniser les données entre les différentes entités 2. Analyse & Reporting Exploitation de la base PIC matières Analyse des écarts entre prévisions et commandes réelles Création et maintenance de dashboards Power BI 3. Automatisation & amélioration continue Automatisation des traitements de données (SQL, scripts, ETL) Amélioration des processus et de la qualité des données 4. Coordination transverse Interaction avec les équipes Supply Chain et Achats Support aux utilisateurs et accompagnement des entités du groupe Participation à la gouvernance data 2 à 4 ans d’expérience en Data Analyst / Data Steward Bonne maîtrise de SQL, Excel avancé et Power BI Compétences en structuration et qualité de données Expérience en environnement industriel / supply chain appréciée Bon relationnel et capacité à travailler en transverse Expérience en data governance ou référentiels Automatisation (scripts / ETL) Connaissance des enjeux supply chain

OnSpark est un cabinet spécialisé dans l'intégration SI et le renforcement d'équipes DSI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre d'un accord-cadre avec une collectivité territoriale bretonne, nous recrutons des Ingénieurs Data pour des missions de renfort en régie à venir. Vos missions Mise en œuvre et alimentation de gisements et référentiels de données, collecte et intégration de données issues de sources internes et externes (applications on-premise et SaaS), mise en qualité des données, alimentation de l'open data et des outils décisionnels, participation aux processus de tests et de recette, contribution à la documentation SI. Démarrage : à partir de fin 2026

Contexte Dans le cadre d’une stratégie Data, mise en place d’un système MDM (Master Data Management) basé sur une Data Platform pour centraliser et exposer les référentiels via APIs. Mission Intégré à l’équipe Data Referential, le Data Analyst intervient en lien avec les équipes Data & Analytics pour : Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger user stories, critères de tests Réaliser des analyses de données et scripts ponctuels (SQL/Python) Concevoir et faire évoluer des datasets référentiels Contribuer à la qualité des données et à la modélisation Participer aux sujets de data catalog & metadata Documenter et accompagner la mise en production Environnement MDM (Neoxam DataHub), Data Platform Données utilisées pour : ESG, reporting, finance, front office Contexte international avec projets de migration Profil Data Analyst (3–6 ans d’expérience) SQL requis, Python apprécié Bonne maîtrise data modeling / data quality Capacité à faire le lien entre métier et technique Conditions Localisation : Paris Télétravail : jusqu’à 3 jours/semaine Durée : ~12 mois (2026–2027)

CONTEXTE Dans le cadre de nos activités, nous développons pour nos clients des solutions dédiées à la gestion de la donnée cliente : améliorer la qualité de la donnée client à travers sa fiabilisation, son dédoublonnage et sa diffusion à travers un référentiel unifié. Pour accompagner la croissance de notre entité spécialisée dans la transformation digitale, nous recherchons notre futur Architecte MDM (Master Data Management) F/H. CE QUE L'ON VOUS PROPOSE Vous participez à la construction de l'offre MDM, en particulier sur les aspects techniques et technologiques. Vous intervenez sur les phases clés associées à la construction d'un projet de MDM, depuis l'avant-vente jusqu'à l'accompagnement des équipes de réalisation (4 à 6 consultants en moyenne selon projet) : - Vous concevez et préconisez les solutions techniques, - Vous menez des ateliers techniques avec les clients, - Vous intervenez sur différentes phases du projet depuis l'avant-vente jusqu'à leur utilisation en production - Vous encadrez les équipes techniques (accompagnement, transfert de compétences, audit des réalisations).

Contexte Au sein d’une équipe produit dédiée à la Configuration Management Database (CMDB) sur ServiceNow, vous interviendrez en tant qu’expert fonctionnel et technique. Votre rôle sera de garantir l’intégrité, la précision et l’enrichissement des données de la CMDB en exploitant les outils Identified Engine, Réconciliation, BMC Discovery, et en optimisant le Data Model. Vos missions s’articuleront autour de la modélisation des données, de l’automatisation des processus de découverte et de réconciliation dans la CMDB. Missions Au sein d'une équipe produits, les missions sont : Communication avec le Product Owner pour la compréhension des besoins à traiter Analyse de besoins Animation d'ateliers utilisateurs Participation à des ateliers groupe liés à des audits Analyse de documentations diverses type spécifications techniques et fonctionnelles, guidelines, éditeur, autres Proposition de design fonctionnel Communication avec les équipes de développement pour garantir que les fonctionnalités attendues ont été comprises ou en cas d'interrogations complémentaires Recette fonctionnelle sur développement Rédaction de defects Reporting d'avancement à son pilote Rédaction de spécifications technico-fonctionnelles et de stories de développement pour faire évoluer le datamodel CMDB, créer/faire évoluer des interfaçages de référentiels et requests de gestion Rédaction d'articles de connaissance liés aux produits Analyse fonctionnelle d'incident/problème

Voici une proposition d’annonce structurée dans le même format et le même niveau de lisibilité que tes précédents modèles. Data Engineer / Data Modeler Senior – Snowflake (F/H) Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer / Data Modeler Senior pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier / asset management. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la construction et de l’industrialisation de la couche Gold, avec un enjeu fort de mise à disposition de données fiables, modélisées et directement exploitables par les équipes BI et reporting. L’objectif de la mission est de consolider un socle data robuste, cohérent et documenté, au service des usages décisionnels du Groupe. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer / Data Modeler, vous intervenez sur la conception, la structuration et l’industrialisation de la couche Gold de la plateforme data. Votre rôle consiste à transformer des données brutes et intermédiaires en datasets métiers exploitables, standardisés et alignés avec les besoins de reporting et de pilotage. Vous êtes garant.e de la cohérence des modèles de données, de la qualité des datamarts et de la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance et de documentation. Vos missions : 🧱 Modélisation et construction de la couche Gold Vous êtes responsable de la structuration du modèle de données métier : Concevoir et implémenter les modèles de données de la couche Gold Structurer les datamarts à destination des équipes BI et reporting Définir les règles de transformation et d’agrégation des données Garantir la cohérence entre les différentes sources et domaines métiers Optimiser les modèles pour les usages analytiques et décisionnels 📊 KPI, métriques et standardisation des données Vous contribuez à la définition des indicateurs de référence : Définir les KPI et métriques standard à l’échelle des domaines métiers Mettre en place les règles d’agrégation et de calcul des indicateurs Garantir l’homogénéité des définitions entre les différents usages Participer à la rationalisation des indicateurs existants Assurer la cohérence des données entre reporting et référentiels 🛠 Industrialisation, qualité et performance Vous participez à la fiabilisation et à la structuration de la plateforme : Mettre en place les bonnes pratiques de qualité des données Optimiser les performances des traitements et requêtes Snowflake Participer à la structuration des pipelines de transformation Assurer la robustesse et la maintenabilité des modèles Contribuer aux pratiques de versioning et d’industrialisation 📚 Documentation et gouvernance data Vous jouez un rôle clé dans la structuration et la traçabilité des données : Documenter les datasets, modèles et transformations Maintenir la documentation technique et fonctionnelle des pipelines Décrire les règles de gestion et de transformation des données Mettre en place les bonnes pratiques de tagging et de lineage Contribuer à la gouvernance globale de la plateforme data 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data platform enterprise Data Warehouse / Data Lake BI et reporting Modélisation décisionnelle Asset management / environnement financier 🛠 Technologies & outils Snowflake SQL avancé Python (apprécié) Data modeling (Kimball / approche décisionnelle) Datamarts BI (Power BI, Tableau, Qlik selon contexte) Data lineage / catalogues de données Outils de transformation data (ETL / ELT)