Find your next tech and IT Job or contract Apache

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

Contexte du poste Nous recherchons un Analytics Engineer / Data Engineer pour participer au développement d'une plateforme Data Analytics intégrée à une suite logicielle d'analyse technico-économique. En collaboration directe avec le Product Owner, vous serez responsable de l'implémentation des cas d'usage liés à la performance et aurez une vraie responsabilité sur la conception de l'architecture analytique et la modélisation des données. Missions principales Concevoir et faire évoluer l'architecture OLAP de la plateforme Modéliser les données selon les approches Kimball / étoile / flocon Développer et optimiser les transformations SQL et les modèles analytiques Concevoir les pipelines d'ingestion et d'orchestration avec Apache Airflow Développer des DAGs Python robustes, modulaires et maintenables Intégrer les données issues de bases OLTP vers l'environnement analytique Structurer les transformations avec dbt Implémenter et maintenir la couche sémantique avec Cube.js Concevoir les dashboards et métriques métiers sous Apache Superset Optimiser les performances, le cache et la gestion des droits d'accès / RLS Participer à l'industrialisation des développements avec Git et Docker

Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer. MissionsDéveloppement de modèles de données et DataMarts Construction et maintenance de pipelines ELT Orchestration des flux avec Apache Airflow Optimisation des performances et des coûts Participation aux revues de code et aux déploiements Contribution à la documentation technique Compétences indispensablesSnowflake – Expert DBT Apache Airflow SQL avancé Python Data Warehouse & DataMarts Pipelines ELT Git / CI-CD 5 ans minimum d'expérience en Data Engineering Compétences appréciéesPower BI Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Data Fabric

Vous interviendrez en interface entre les équipes métier, les équipes de développement et les clients afin de garantir la bonne traduction des besoins fonctionnels : Recueillir et analyser les besoins métiers Étudier les impacts fonctionnels et applicatifs Rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées Définir les critères d'acceptation Accompagner les équipes de développement Préparer les cahiers de recette Participer aux campagnes de tests Suivre les anomalies Assurer la communication avec les différentes parties prenantes

Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois renouvelables ContexteDans le cadre du renforcement de sa plateforme Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté afin de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle. Intégré à une équipe Agile (Squad), vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, depuis la conception de l'architecture jusqu'au maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous évoluerez en étroite collaboration avec les Architectes, le Product Owner, les Business Analysts et les équipes de production afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données au service des métiers, dans un environnement exigeant, idéalement bancaire.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d'une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L'application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

INGENIEUR DE PRODUCTION MUREX & SUMMIT Démarrage : ASAP Durée : 2 Ans Localisation : Paris Télétravail : 50% Support technique 24/7 des applications utilisées pour les activités de marché de capitaux du métier Fixed Income, Treasury & Commodities sur le Change, le Taux, le Crédit et les Matières Premières Les fonctions principales de l'équipe : • Fournir un support technique vis-à-vis des services applicatifs • Exploiter et industrialiser les applications • Accompagner le métier et les équipes IT dans la conduite de leurs projets • Proposer l'amélioration constante de l'exploitabilité et veiller au respect des normes en vigueur • Suivre et remédier les Obsolescences et les Vulnérabilités La Production Applicative a également la charge du déploiement des évolutions techniques et fonctionnelles sur les environnements de production et de qualification, ainsi que la réalisation des tests d'impact & non régressions fonctionnelles.

Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.