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.
Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data et de la montée en charge de ses projets IA, un grand compte recherche un Data Architect pour concevoir une architecture data performante, condition pour que les projets d'analyse, de BI et d'IA puissent passer à l'échelle. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception de l'architecture data cible : Data Warehouse, Lakehouse, modélisation normalisée (étoile, flocon, Data Vault) ▪ Le cadrage des migrations cloud des actifs data ▪ La définition des patterns d'alimentation des cas d'usage IA : feature stores, pipelines RAG, gouvernance des données d'entraînement ▪ La définition des standards de modélisation, de sécurité et de gouvernance des données ▪ L'accompagnement des équipes data engineering dans la mise en œuvre ▪ Les arbitrages techniques et la rédaction des dossiers d'architecture
Contexte Je recherche pour l'un de mes clients, entreprise industrielle française en pleine transformation digitale, un(e) Ingénieur(e) Data en CDI à Marseille. Cette opportunité est à pourvoir au sein de la DSI (100 collaborateurs), dans un environnement stimulant et innovant. Vous intégrerez le pôle Data et interviendrez sur des projets stratégiques de modernisation des architectures de données. Missions Rattaché(e) au Responsable de Production, vous aurez un rôle clé dans la conception, l'optimisation et la fiabilité des bases de données transactionnelles et décisionnelles. À ce titre, vos missions incluront : Concevoir et modéliser les bases de données en lien avec les chefs de projet, architectes, consultants ERP et experts décisionnels Participer à la mise en place et à l'évolution de l'entrepôt de données (Data Warehouse) et de la "Modern Data Stack" Développer et maintenir les flux de synchronisation entre systèmes (Airbyte, DBT, Airflow, Snowflake...) Assurer l'optimisation des performances des requêtes SQL/noSQL et le support aux équipes de développement Contribuer à l'adaptation du modèle de données dans le cadre du déploiement d'architectures microservices Participer au support technique de niveau 3 et à la veille technologique
Je recherche un Chef de Projet decisionnel ayant une expertise du domaine de l'assurance et la BI Projet Dans le cadre de projets d'intégration de nouvelles sources de données dans le data warehouse, datamarts et restitutions de données QlikSense. mon client recherche un renfort pour piloter et contribuer à la réussite des projets. Missions Pilotage des projets : intégration des données des portails et intégration des données de téléphine dans le DWH - Piloter l'ensemble du cycle projet, de l'analyse des besoins à la mise en production et au suivi des solutions. - Animer les instances ( COPROJ, COPIL ... ) - Accompagner la rédaction des expressions de besoin et la rédaction les spécifications - Piloter le backlog des évolutions et anomalies, en coordonnant leur analyse et en contribuant aux arbitrages et à la priorisation. - Planifier les campagnes de tests (qualifications techniques et fonctionnelles) Compétences principales '- Expertise du domaine de l'assurance et la BI - Expertise en gestion de projet : reporting, planification, avancement et comitologie - Maitrise du langage SQL - Connaissance de QlikSense - Connaissance d'un outil de ticketting type JIRA et de test type SQUASH - Rigueur, esprit de synthèse, autonomie, bonne communication 3 jours par semaine sur site à Angouleme
TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Les tâches : Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.
