Find your next tech and IT Job or contract Data Engineering

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme de données, notre client recherche un(e) Data Engineer pour accompagner la transformation de traitements décisionnels existants vers un environnement Big Data et Cloud. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, mêlant évolution des systèmes historiques, industrialisation des flux de données et mise en place de nouvelles architectures orientées performance et scalabilité. Vous intégrerez une équipe technique engagée dans l'amélioration continue des plateformes de données et contribuerez activement à la construction d'un écosystème moderne, robuste et pérenne. Vos missions: Modernisation des traitements de donnéesMigration de traitement Informatica et PL /SQL vers SPARK(java) Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL Refonte Cloud(Databricks)Conception et mise en oeuvre de pipelines de données sur Databricks Industrialisations des traitements dans un environnement moderne

Dans le cadre d'un projet de référentiel, vous intégrez une équipe dédiée à l'alimentation, la correction et la maintenance des données en mode RUN. Vos missions consisteront à : Analyser les incidents et anomalies remontés sur les données. Développer des solutions correctives (traitements, scripts, composants). Déployer les composants en environnement de production. Garantir la qualité et la fiabilité des données du référentiel. Environnement Technique Stockage des données : Solution MDM (Master Data Management). Traitements : Java et outil de Data Quality. Outils collaboratifs : Jira (suivi des incidents) et Confluence (documentation).

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ces sujets d'intégration et contribuer à la stabilité et à la qualité des flux data. Contexte : Dans le cadre de ses activités, notre client souhaite renforcer ses capacités en intégration de données afin d'accompagner la mise en place de nouveaux flux et l'évolution des flux existants. Le besoin porte sur : • L'intégration de nouvelles sources de données • L'évolution et la fiabilisation des flux existants • La mise en place de traitements de données robustes et industrialisés Missions : Intégration de données • Analyser les besoins d'intégration de nouvelles sources • Concevoir et développer les flux d'ingestion de données • Assurer la transformation et l'intégration des données dans les systèmes cibles Mise en place / évolution des flux • Développer et faire évoluer les flux existants • Assurer la cohérence et la traçabilité des données • Participer à l'optimisation des traitements Fiabilisation & qualité • Mettre en place des contrôles de qualité de données • Identifier et corriger les anomalies sur les flux • Garantir la robustesse et la continuité de service Industrialisation & exploitation • Automatiser et industrialiser les traitements • Participer au monitoring et à la supervision des flux • Contribuer à la documentation technique

ContexteDans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data & IA, un acteur international du secteur de la santé recherche un Consultant Data Platform Engineer afin de renforcer son équipe Data Platform sur un sujet stratégique autour de Databricks et de l'automatisation de l'infrastructure Data. La mission s'intègre au sein d'une équipe Data Platform et Data Engineering responsable de la construction, de l'industrialisation et de la gouvernance de la plateforme de données du groupe. MissionsVous interviendrez principalement sur les sujets suivants : Mise en œuvre et industrialisation de Databricks Unity Catalog Développement et maintien des infrastructures en Terraform Automatisation de traitements et composants sur AWS Contribution à l'évolution de la Data Platform existante Participation à la mise en place des bonnes pratiques d'Infrastructure as Code Collaboration étroite avec les équipes Data Platform et Data Engineering Participation aux choix techniques et à l'amélioration continue de la plateforme Contribution à l'automatisation des déploiements et à la standardisation des environnements

At CGI, data is at the heart of helping organisations make smarter decisions and deliver better outcomes. As a Data Insights Engineer, you'll design and deliver modern data solutions that transform complex information into trusted, actionable insights. Working alongside business stakeholders, architects and engineering teams, you'll develop scalable cloud-based data products that improve decision-making, enhance operational performance and create lasting value for our clients. You'll have the opportunity to work with leading Azure technologies, contribute innovative ideas and develop your expertise within a collaborative environment that empowers you to make a real impact. CGI was recognised in the Sunday Times Best Places to Work List 2025 and has been named a UK 'Best Employer' by the Financial Times. We offer a competitive salary, excellent pension, private healthcare, plus a share scheme (3.5% + 3.5% matching) which makes you a CGI Partner not just an employee. We are committed to inclusivity, building a genuinely diverse community of tech talent and inspiring everyone to pursue careers in our sector, including our Armed Forces, and are proud to hold a Gold Award in recognition of our support of the Armed Forces Corporate Covenant. Join us and you'll be part of an open, friendly community of experts. We'll train and support you in taking your career wherever you want it to go. Due to the secure nature of the programme, you will need to hold UK Security Clearance or be eligible to go through this clearance. This is a hybrid position.

Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Engineering, notre client recherche un Senior Data Engineer afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation de ses plateformes de données sur Azure et Snowflake. 🎯 Vos missions : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et performants. • Participer à la mise en place et à l'évolution des architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse. • Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). • Concevoir et améliorer les pipelines CI/CD sous Azure DevOps. • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des traitements de données. • Accompagner les Data Engineers de l'équipe à travers du coaching, du partage de bonnes pratiques et des revues de code. • Participer à la gouvernance des données, à la gestion des métadonnées et à l'optimisation des coûts. • Collaborer étroitement avec les équipes métiers, Data Analysts, Data Scientists et IT. 🛠 Environnement technique : • Azure • Snowflake • Snowpark • dbt • Python • Azure Data Factory • Terraform • Azure DevOps • Git • PowerShell • Azure CLI • PowerDesigner

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.

Mission : L'utilisation de la data et le développement des capacités analytiques et IA sont un axe majeur du plan stratégique de mon client. Directement rattachée au COMEX, l'Analytics Factory est le pilier de cette transformation analytique, au service des clients et de l'ensemble des équipes métier – Marketing, Marchandises, Exploitation, E-commerce, Supply Chain, Services Financiers, etc... Dans le domaine très concurrentiel de la vente de détail, les taux de marge sont réduits. Disposer de prédictions de chiffre d'affaires fi ables est donc crucial afin de piloter au plus juste les dépenses, et les choix d'actions commerciales pertinentes. L'objectif est d'améliorer et de fiabiliser les processus de prévision du CA, à différents horizons temporels, à différentes mailles (secteur, magasin, parc de magasins, ...) en utilisant notamment des modèles de ML qui s'appuient sur un grand nombre d'inducteurs (historique des ventes, tendance du marché, calendrier commercial,...). L'applicabilité de ces modèles est nécessaire pour qu'ils puissent être pleinement utilisés, et modifiés par les équipes métier de la finance, au sein d'une webapplication. Livrables : Pipelines de données industrielles SQL Webapplication Python pour interagir avec les prévisions Industrialisation, observabilité de modèles de ML

Postgres Data Engineer - Outside IR35 / Remote We are looking for 3 to 4 Postgres data engineers from junior to senior level. You will have the following experience: - Good proficiency of SQL - Working experience on PostgreSQL - Experience in data analysis and data transformation - Experience in data remediations and data fix in production environment - Maintain highly scalable PostgreSQL and SQL database solutions. - Build, and Profile and optimize complex SQL queries, views, indexes, and stored procedures - Deliver robust ETL/ELT data pipelines to ingest, transform, and load data This will be on a 3 month contract (outside IR35) and is based remotely. Candidates need to be based in the UK. To be considered please send over your latest CV. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables en utilisant Talend et les services de Google Cloud Platform (BigQuery, DataForm, Dataflow, Pub/Sub, CloudComposer). Vous serez au cœur de la construction d'une infrastructure de données moderne et performante : • Travaux sur le maintien des solutions au bon niveau technologique • Travaux sur la compliance réglementaire des assets • Améliorer la performance et la scalabilité des solutions existantes pour répondre aux besoins stratégiques de l'entreprise. • Collaborer étroitement avec les architectes, PO et Data Analyst pour garantir la qualité et l'exploitation optimale des données. • Maintenir une documentation technique précise et complète sur les processus et les solutions implémentés. • Réaliser la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Mettre en place et gérer des systèmes de monitoring et d'alerting pour assurer une supervision proactive des pipelines et systèmes de données, garantissant leur fiabilité et leur disponibilité. • Support au déploiement • Assurer la maintenance corrective ou évolutive • S'assurer de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT en CDI (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks, dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Nous recherchons un/e Data Engineer pour renforcer des équipes de Data Factory. Les activités à couvrir : · Compréhension de l'activité et des besoins de vos clients, en dialogue avec la MOA · Compréhension du SI de production, en dialogue avec les équipes MOE · Modélisation du Système d'Information Décisionnel · Conception et réalisation des traitements d'alimentation des datamarts · Diagnostic des dysfonctionnements rencontrés · Maintenances correctives et évolutives · Support auprès des différents métiers · Documentation technique · Suivi des traitements Pas d'activité de reporting (Business Object ou autre outil BI). Uniquement de l'alimentation de datamarts via un ELT

Rejoignez une grande entreprise du secteur automobile en tant que Lead Data Orchestration Engineer pour piloter l'optimisation et la sécurisation d'une plateforme d'orchestration Airflow critique. Vous piloterez une mission stratégique combinant expertise technique, architecture cloud et mentorat d'équipes dans un environnement à fort enjeu de continuité de service. Contexte de la mission Vous intégrez une équipe Data Platform au sein d'un groupe majeur du secteur automobile. La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données transactionnelles complexes à travers 9 pays européens. Suite à un audit technique approfondi ayant stabilisé les fondations, la mission porte désormais sur quatre axes stratégiques : optimisation architecturale et passage à l'échelle, sécurisation et résilience de bout en bout, évaluation et migration vers une infrastructure cible mieux adaptée, et montée en compétence progressive des équipes Dev et Ops. Environnement technique Plateforme actuelle : AWS MWAA avec SQS/SNS, Secrets Manager, CloudWatch et IAM ; plus de 200 DAGs en production avec DAG Factory dynamique existante. Méthodologie : approche Agile avec cycles d'optimisation, benchmarking technique et gestion de programme structurée. Périmètre : infrastructure multi-pays, multi-environnements (Dev/Ops séparés), avec enjeux forts de performance, coûts et conformité. Responsabilités : - Optimiser et faire évoluer l'architecture d'orchestration existante : enrichissement de la DAG Factory, migration vers les Datasets natifs Airflow, optimisation des performances au parse-time et runtime, mise en place de validation automatisée en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) - Concevoir et implémenter une stratégie de sécurisation robuste : politique de rotation des secrets, routage d'alertes différencié par type et criticité, hardening réseau et configuration, patterns avancés de résilience (retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers) - Piloter la phase d'étude et de benchmarking des alternatives à AWS MWAA (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) en regard des contraintes métier, puis élaborer une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices et plan de transition - Prendre en charge la migration vers l'infrastructure cible retenue, en garantissant continuité de service, POC validant et bascule progressive en production - Conduire le programme de formation et de montée en compétence des équipes (~10 personnes Dev et Ops), favoriser la constitution d'une méta-équipe plateforme unifiée, et accompagner l'évolution des profils (Dev vers Data Engineers, Ops vers DataOps) - Concevoir et faire appliquer des standards techniques transverses : patterns de conception, conventions de code, processus de review et bonnes pratiques d'observabilité - Piloter le capacity planning, le tuning de...

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.