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Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps à double casquette Data Engineer. Volet Data Engineering : maîtrise du développement de de l'analyse de données. Développement de traitement d’intégration , transformation et exposition de données Volet DevOps : Automatiser, déployer et maintenir nos infrastructures. Afin de garantir la scalabilité, la sécurité et la haute disponibilité de nos environnements. Attentes : Une expérience solide de 5 ans minimum Data & Développement : Maîtrise de Python et forte appétence pour l'analyse de données. La maîtrise de Git est indispensable. Culture Ops & Automatisation : Excellente maîtrise des outils d'Infrastructure as Code (Terraform) et de gestion de configuration (Ansible). Les "Plus" qui feront la différence : Une expertise sur Google Cloud BigQuery ou l'ETL Informatica. Une solide culture de l'écosystème Linux (RedHat / Debian). Stack Technique Cloud Provider : Google Cloud Platform (GCP) Data & Stockage : GCP BigQuery, Kafka, SQL Outils DevOps : Terraform, Ansible, Git, Cloud Run, Redhat/Debian Développement : Python/Vuejs/Shell/Informatica

Au sein d'une équipe Architecture d'une Direction des Infrastructures et de la Production de l'un de nos clients, nous recherchons un(e) architecte technique généraliste qui contribuera aux activités suivantes : - Etudes techniques & Design - Cadrage budgétaire - Définition des best practices d'architecture - Documentation (DAT) - Accompagnement de la stratégie Move2Cloud - Accompagnement des équipes d'exploitation et de développement Environnement général : - Plateformes E-commerce - Plateformes BackOffice & Logistique - Cloud Public Azure & GCP - Cloud Privé (Infrastructure VMWARE Infogérée) - CDN Akamai, LoadBalancing BigIP F5, Firewalling (Checkpoint & Fortinet) - Bases de données MS SQL Server, PostgreSQL, MySQL, IBM DB2, Oracle - Big Data Hadoop, Terradata, MapR, BigQuery, DataBricks - Conteneurisation Docker & Orchestration AKS - Progiciels SAP, Siebel, HRAccess

Missions principales · Administrer et faire évoluer les infrastructures Azure et GCP. · Concevoir et maintenir les architectures réseau (VNet, VPC, VPN, peering, ExpressRoute/Interconnect). · Administrer les services de sécurité, les pare-feux, les équilibreurs de charge et les DNS. · Automatiser les déploiements via Terraform, Bicep ou équivalent. · Maintenir les plateformes Kubernetes (AKS/GKE) et les pipelines CI/CD. · Mettre en œuvre les stratégies de sauvegarde, PRA/PCA et optimiser les coûts cloud. · Assurer le support N2/N3, produire la documentation technique et participer à la veille technologique. Stack technique : · Azure : Compute, AKS, Entra ID/Azure AD, Key Vault, Monitor, Defender. · GCP : GCE, GKE, IAM, VPC, Cloud Run, Cloud SQL, BigQuery. · Infrastructure as Code : Terraform (prioritaire), Bicep ou Pulumi. · Scripting : PowerShell, Bash, Python. · Docker, Kubernetes, GitHub Actions / Azure DevOps / GitLab CI. · Connaissances réseaux, sécurité cloud et monitoring.

Data Analyst Senior 530 e par j Excellente maîtrise des principes de modélisations, SQL et de DBT (avec mise en place de tests automatisés, lineage, documentation) - Expérience GCP confirmée sur des Modern Data Stacks en production - précédente expérience de management d'une équipe - Leadership et capacité à Fédérer la communauté data - précédente expérience dans un contexte Data Mesh/ organisation décentralisée - Bonne maîtrise de Python pour du scripting - utilisation d'IA pour de l'analytics engineering (claude, copilot, code assist, ...) Tâches à réaliser Vos responsabilités incluent : - Faire évoluer la plateforme analytics (BigQuery/DBT/DataStudio), avec une performante et qui apporte le plus de valeur dans une organisation décentralisée 530 e par j

🧾 Lead Data Engineer GCP – Migration Hadoop → GCP🎯 Contexte Dans le cadre de la modernisation de la plateforme Data , le client engage une migration d’un environnement Hadoop on-premise vers GCP . L’équipe existante (≈6 ingénieurs GCP) nécessite un référent technique senior pour structurer et sécuriser la migration. 🧩 Rôle👉 Référent technique de la migration Data Définir la stratégie de migration Hadoop → GCP Analyser les workloads existants (Hive, Spark, batch/stream) Orienter les choix techniques (BigQuery, Dataflow, Dataproc, GCS) 👉 Leadership technique Encadrer et accompagner les ingénieurs GCP Challenger les choix d’implémentation Mettre en place les bonnes pratiques (data engineering, CI/CD, infra as code) 👉 Contribution opérationnelle Participer à la migration des pipelines (Spark → GCP) Optimiser performance et coûts Industrialiser les flux data 🧠 Profil recherchéCompétences clés Expertise GCP Data (BigQuery, Dataflow, GCS…) Solide expérience Hadoop / Big Data Maîtrise Data Engineering (Spark, SQL, Python) Bon niveau en architecture data & cloud Expérience Migration Hadoop → Cloud (idéalement GCP) Rôle de lead technique / référent Contexte grands comptes / environnements complexes ✅ Livrables Stratégie de migration Architecture cible data Standards & bonnes pratiques Contribution aux pipelines migrés ⚠️ Enjeux clés Performance & coûts (FinOps) Qualité & gouvernance de la donnée Coexistence temporaire Hadoop / GCP 🏷️ Positionnement 👉 Lead Data Engineer GCP (orienté architecture) 👉 Profil hybride : hands-on + vision stratégique