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La mission consiste à intervenir en tant qu'AMOA / Business Analyst dans le cadre d'un projet d'analyse fonctionnelle et de Data Quality autour des référentiels clients B2B et des flux de données entre systèmes. Le consultant aura pour objectif de contribuer à la consolidation des données Customer Master Data, à la fiabilisation des référentiels et à la production des reportings associés. Il interviendra sur l'analyse des données issues de différents référentiels sources, l'identification des doublons, incohérences ou données manquantes, la recommandation et le suivi des corrections, ainsi que la construction et la maintenance des fichiers de consolidation et de reporting.

Hanson Regan is seeking a GCP Data engineer for a 6 month renewable contract based in Brussels starting asap we search for a versatile Senior GCP Data Engineer with deep expertise in DevOps would you like to know more? An experienced and versatile Senior GCP Data Engineer with deep expertise in DevOps, CI/CD, Containerization, and advanced data engineering on Google Cloud Platform. The ideal candidate combines strong technical acumen with business engagement skills — capable of translating business requirements into scalable, production-grade technical solutions. - Design, build, and optimize data pipelines and ingestion frameworks using GCP services such as Dataflow, Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Cloudrun, and No-SQL. - Architect and implement end-to-end CI/CD pipelines for data workloads using templates, GitLab CI, ensuring automation and compliance with DevOps standards. - Develop and manage containerized applications for scalable and resilient data services.- Implement data quality, monitoring, and observability frameworks across pipelines. - Translate complex business requirements into technical architecture, ensuring alignment with enterprise data strategy and governance. - Ensure adherence to security, compliance, and cost optimization best practices in all GCP solutions. Hybrid work arrangement with 2 days per week in Brussels.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Engineer BI – Microsoft Azure / Power BI pour intervenir sur des projets décisionnels dans un environnement Microsoft Azure. Vous aurez pour missions : Au sein de l'équipe Data et en collaboration avec le chef de projet, vous interviendrez sur les activités suivantes : Créer et optimiser des bases de données (SQL Server principalement). Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). Être force de propositions sur les optimisations de traitement Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. Préparation des livrables pour les mises en production

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.