Expérience5 ans minimum en Data Engineering 🚀 DémarrageDès que possible – au plus tard fin septembre 2026 🏠 Télétravail2 jours de télétravail / semaine 3 jours de présence obligatoire sur site / semaine 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction des SI Mutualisés, l'équipe DataLab intervient sur les périmètres Data & Analytics dans le cadre du programme de transformation du SI du Groupement Les Mousquetaires. Le consultant intégrera la Data Factory, qui regroupe les équipes Data de la Stime et des métiers. Cette organisation a pour objectif de concevoir et déployer des produits Data, BI, Analytics et Data Science à destination des fonctions support, des équipes logistiques, des magasins et des consommateurs. Dans un contexte de passage à l'échelle et d'industrialisation des pratiques Data, vous rejoindrez une Squad Supply / Logistique, en charge du développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Data basée sur Microsoft Azure et Databricks. 🎯 Description de la missionNous recherchons un Data Engineer Confirmé / Senior, polyvalent et opérationnel, disposant d'une solide expertise sur : Azure Databricks Apache Spark Python SQL Le consultant devra également avoir une forte appétence pour l'analyse de données et être capable d'intervenir sur les activités de QA et de testing, afin de garantir la qualité et la fiabilité des livrables de la Squad. Une expérience sur Power BI ainsi qu'une première expérience dans un environnement Supply Chain / Logistique seront fortement appréciées. 🔧 Missions principalesRecueillir et analyser les besoins Data Réaliser des analyses de données Concevoir et développer des pipelines de données Transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développer des notebooks Databricks pour les traitements avancés Concevoir et optimiser les traitements Data Mettre en œuvre des solutions de Cloud Data Warehousing Optimiser les requêtes SQL et réaliser le tuning des traitements Rédiger la documentation technique : dossiers d'analyse technique, release delivery notes, etc. Participer aux revues de code Garantir l'application des bonnes pratiques de développement Concevoir et exécuter les tests unitaires Réaliser les activités de QA / testing des pipelines développés par les autres Data Engineers de la Squad Concevoir et maintenir des tableaux de bord Power BI Livrer les développements dans un environnement DevOps / CI-CD Participer à l'amélioration continue des pratiques Data Engineering 🧩 Compétences techniques requisesCompétenceExpérience minimaleExpérience Data Engineering5 ansAzure3 ansDatabricks3 ansSpark3 ansPython5 ansSQL5 ansCI/CD – Azure DevOps3 ansAgile / JIRA1 an ⭐ Compétences appréciéesPower BI Expérience Supply Chain / Logistique Data Lake / Cloud Data Warehouse Optimisation et performance des traitements Data QA / Data Quality / Testing Environnement Agile à l'échelle
Contexte: Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intervenir sur une plateforme Big Data dédiée à la collecte, au traitement et à l'exploitation de données à grande échelle. Vous intégrerez une équipe en charge de la mise à disposition de données fiables et exploitables pour les équipes Data et participerez activement à l'évolution d'une plateforme moderne reposant sur des architectures distribuées et des technologies Cloud Native. Vos missions: Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec PySpark / Spark. Préparer, nettoyer et mettre à disposition des jeux de données destinés aux équipes Data. Développer des indicateurs de performance (KPI) et des tableaux de bord sous Tableau. Superviser et maintenir une plateforme Big Data fonctionnant sur Kubernetes / OpenShift. Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques liés aux traitements de données et aux applications. Participer à l'évolution des traitements Spark et des datasets. Déployer et maintenir les applications via Helm. Administrer les composants de la plateforme (Airflow, MinIO, MySQL, JupyterHub, etc.). Gérer les environnements de déploiement continu avec GitLab. Participer à l'administration du Data Lake (stockage, utilisateurs, règles de gestion). Contribuer à l'amélioration continue des performances, de la sécurité et de la disponibilité de la plateforme. Environnement technique : Python PySpark Apache Spark Scala Pandas Hadoop / HDFS Tableau Software Kubernetes OpenShift Helm GitLab Docker Airflow MinIO MySQL Data Lake Parquet
Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,
Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Data Engineer – Plateforme Data B2C AWS / Databricks Contexte Vous rejoignez un programme stratégique de refonte d'une plateforme B2C à l'échelle mondiale, dans un environnement Agile Scrum. Description du poste En tant que Data Engineer, vous jouez un rôle clé dans la conception, le développement et l'évolution de la plateforme Data. Vous intervenez à la fois comme leader technique et acteur opérationnel avec pour objectif de garantir la qualité, la performance, la fiabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme, tout en contribuant à la valorisation des données. Responsabilités principales Concevoir et développer des architectures Data cloud-native sur AWS, basées sur Databricks Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. Participer activement au développement conception et développement de pipelines Data ; traitements batch et streaming ; optimisation des performances. Définir, mettre en œuvre et promouvoir les bonnes pratiques de Data Engineering Mettre en place des mécanismes de monitoring et de contrôle de la qualité des données Piloter l'optimisation des coûts AWS et Databricks liés aux traitements Data dans une démarche FinOps. Accompagner les Data Engineers et développeurs Collaborer étroitement avec les équipes Produit et IT, dans un environnement international et multiculturel. Stack technique Data & Cloud Databricks AWS : S3, EC2, RDS, Lambda Langages & Frameworks Java SQL Apache Spark DevOps & CI/CD GitHub Enterprise ArgoCD SonarQube Intégration & Services Kafka PostgreSQL Collaboration & Agile Jira Confluence Agile Scrum Soft Skills Leadership technique : capacité à guider, structurer et faire grandir une équipe Data. Vision transverse : compréhension des enjeux métiers, Data et Cloud, et capacité à les mettre en perspective. Communication : aptitude à vulgariser des concepts techniques et à communiquer efficacement avec différents interlocuteurs. Esprit collaboratif et interculturel : capacité à travailler efficacement avec des équipes internationales. Proactivité et adaptabilité : capacité à anticiper les risques liés à la qualité, aux coûts et aux performances, et à évoluer dans un contexte Agile.
Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme applicative et de la transformation de ses pratiques d'ingénierie, notre client recherche un Développeur Full Stack Java / Angular capable de prendre en charge un produit sur l'ensemble de son cycle de vie. L'environnement traite des données et des traitements à forte volumétrie, avec des exigences importantes en matière de : fiabilité ; disponibilité ; performance ; résilience ; qualité logicielle ; continuité de service. Les équipes évoluent dans un environnement Agile SAFe et poursuivent la migration progressive de leurs applications vers le Cloud AWS. Missions principales Développement backend Concevoir et développer des services en Java et Spring Boot. Développer et maintenir des API REST. Concevoir des traitements batch volumineux et critiques. Participer à la modernisation des composants existants. Travailler sur des applications historiques et modernes. Optimiser les performances du code, des traitements, des API et des requêtes SQL. Participer à la conception de solutions maintenables, testables et évolutives. Développement frontend Concevoir et maintenir les interfaces en Angular 7 ou version supérieure. Développer des composants réutilisables. Participer à l'amélioration des performances et de l'expérience utilisateur. Mettre en place les tests frontend nécessaires. Collaborer avec le Product Owner sur les parcours fonctionnels et les critères d'acceptation. Traitements batch et données Concevoir et développer des traitements batch pour des volumes importants. Garantir la robustesse et la reprise des traitements en cas d'erreur. Travailler avec des bases de données relationnelles. Optimiser les requêtes SQL. Participer à des sujets de migration et de transformation de données. Une expérience avec Apache Spark est fortement recherchée.
