SIBYLONE, société de conseil spécialisée dans les systèmes d’information de synthèse et de pilotage, aide ses clients à tirer toute la valeur de leur patrimoine de données, levier stratégique majeur de développement et de rentabilité.
Notre ambition : rendre les différents acteurs de l’entreprise autonomes dans l’exploitation des données, libérer les usages Métier, pour qu’ils soient en mesure de relever les défis de performance, de couverture de risque, de financement, de conquête client, de RSE… qui s’imposent à eux.
Spécialistes reconnus, nos consultants s’appuient pour cela sur une connaissance approfondie de l’activité business de nos clients, en lien avec nos trois piliers que sont le Métier, la Data et le Projet.
SIBYLONE emploie environ 250 salariés et réalise un CA de 30m€ dans la prestation de services auprès de grandes entreprises (8 grands comptes représentant 80% du CA).
SIBYLONE est une filiale du Groupe Smart 4 Engineering créé en 2020. Le groupe s’est constitué en procédant à l’acquisition de 12 sociétés en France (dont SIBYLONE), Italie, et en Espagne dans le domaine de l’ingénierie. Le groupe est détenu par Dzeta Conseil, acteur familial de l’investissement.
Avec nos 3,000 ingénieurs / consultants hautement qualifiés, le Groupe offre ses services dans les domaines très porteurs du Digital, de la Data, de l’Intelligence Artificielle, de la Cybersécurité, du Cloud et des Logiciels.
Nous recherchons pour l’un de nos clients du domaine bancaire : Un.e Data Engineer.
Le Data Engineer intégrera une équipe projet Big Data dont l’objectif premier est de conduire des projets ayant traits à des problématiques d’architecture et de conception.
Il sera en charge de la maintenance, du support et de l’évolution d’un outil de pilotage financier déployé au sein des directions centrales du groupe et de la facturation interne. Il participera notamment à la conception, la construction, le déploiement et le maintien en production d’architectures Big Data, ces dernières ayant pour objectif de permettre tant l’évolution que l’optimisation du système d’information décisionnel existant.
