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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 développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

Project Manager with Siebel – Central London Our Client is a global brand with the UK head office in Central London. They are now looking to recruit a seasoned Project Manager with at least 5 to 10 years experience as a Project Manager with experience of the full project life-cycle. Must have at least 3 to 5 years experience of working on Siebel or Salesforce projects. Experience as PM, Product Owner or Senior BA with an enterprise CRM package (preferably Siebel or Salesforce) is a MUST Experience as PM, Product Owner or Senior BA with an enterprise data warehouse and business intelligence tool (preferably Oracle products like OBIEE or Hyperion, or SAP Business Objects) is preferred Minimum Bachelor degree in IT or Business Minimum 5 years IT Project Management experience, preferably within Transformation Programme environment, ideally within the following sectors; Marketing, Creative, Information Technology or Fine Art Experience in Change Management delivery Experience in decommissioning legacy applications Strong business acumen Business planning, strategic prioritisation and pipeline management Highly organised and capable to operate in a multi-stakeholder, fast paced environment Exceptional written and oral communication skills - ability to conduct ‘one on one’ business as well to present in front of large, senior audiences International (ideally Global) business exposure Business English required; additional languages preferred Salary will be in the range £70K to £75K depending on expertise. Will be based in Central London. Please send your CV to us in Word format.

Notre client, acteur évoluant dans un environnement data complexe et exigeant, recherche un Data Engineer confirmé pour concevoir, construire et opérer une infrastructure de données robuste, couvrant l'ensemble de la chaîne de valeur — de l'ingestion jusqu'à la mise à disposition des données aux équipes métier — au sein d'un écosystème technologique moderne centré sur SQL Server, dbt et Power BI Reporting Services. Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire et travaillant en méthodologie Agile, vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'une plateforme data structurée autour d'une architecture médaillon (Bronze / Silver / Gold), garantissant qualité, traçabilité et performance des données. Vous jouerez un rôle central dans la fiabilisation des pipelines ETL/ELT, la gestion des mécanismes d'alimentation (flux delta et flux plein, gestion de l'historique) ainsi que dans l'optimisation des traitements sur des volumes de données importants. Vous collaborerez étroitement avec les Product Owners, les équipes produit, plateforme et administration, afin de cadrer les projets, qualifier les besoins et produire des livrables à forte valeur ajoutée. La mise en œuvre de pratiques CI/CD (Azure DevOps ou GitLab) sera au cœur de votre démarche, assurant l'intégration continue, les tests automatisés, la qualité de code et l'orchestration des déploiements. Responsabilités : - Concevoir et développer des jobs ETL/ELT réutilisables et maintenables (SSIS, Talend, Azure Data Factory) - Modéliser et structurer les couches de données (Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, Cubes SSAS) selon l'architecture médaillon - Gérer les mécanismes d'alimentation des flux de données : chargements delta et plein, gestion de l'historique et de la rejouabilité - Intégrer des sources de données hétérogènes via API, transferts de fichiers et autres mécanismes d'ingestion - Assurer le tuning et l'optimisation des requêtes SQL, DAX et MDX pour garantir les performances en production - Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme data et traiter les incidents de production - Participer aux phases de cadrage et de scoping des projets data avec les parties prenantes métier et techniques - Mettre en œuvre et maintenir les pipelines CI/CD, les tests de qualité de données et les processus de déploiement automatisés

Dans le cadre d’une mission stratégique pour l’un de nos clients, nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analytics Engineer afin de contribuer à la mise en place d’une plateforme Data exploitant des données corporate à forte valeur métier. Vous interviendrez sur un projet structurant visant à centraliser, fiabiliser et valoriser les données issues de multiples systèmes métiers afin de répondre à des enjeux analytiques transverses (finance, achats, IT, qualité, gouvernance, opérations…). À ce titre, vos principales responsabilités seront : Mettre en place et sécuriser des connexions techniques robustes avec les systèmes sources (ERP, plateformes financières, RH, ITSM…). Assurer l’ extraction et le chargement des données issues des principaux domaines corporate. Concevoir et développer des pipelines d’ingestion automatisés , fiables et performants. Modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake) selon des standards optimisés pour l’analyse. Mettre en œuvre des pratiques de gouvernance des données : qualité, métadonnées, gestion des erreurs, suivi des flux. Créer des datasets, vues et agrégats adaptés aux besoins métiers. Documenter l’ensemble des réalisations (pipelines, modèles, transformations) afin d’en garantir la maintenabilité. Collaborer dans un environnement Agile avec des équipes techniques et métiers.

Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, notre client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission 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.

Contexte de mission Au sein du pôle Data, intervention sur un programme de migration des flux métiers vers l’écosystème Azure, avec pour objectif la centralisation, la transformation et la valorisation des données au sein du Data Warehouse. Missions principales Conception & développement Data Participer à la conception technique des flux de données. Développer, maintenir et garantir le bon fonctionnement des traitements d’intégration de données. Migrer les flux existants vers la plateforme Azure Synapse Analytics. Assurer l’alimentation et la remontée des données vers le Data Warehouse. Modélisation & valorisation des données Concevoir et créer les datasets nécessaires aux usages analytiques. Produire et maintenir les rapports et tableaux de bord Power BI. Participer à l’amélioration de la qualité et de l’exploitabilité des données. Qualité & mise en production Réaliser les tests unitaires afin de garantir la fiabilité des développements. Traiter les retours des contributeurs et effectuer les ajustements nécessaires. Participer aux déploiements en environnements de recette et de production. Assurer le suivi du cycle de livraison.

Data Engineer Senior (H/F) – Full Remote Dans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack technique Snowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Minimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. Conditions Mission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.

Nous recherchons un DataStage Developer confirmé pour accompagner un programme stratégique de transformation et de renforcement des capacités de reporting réglementaire au sein d’un environnement bancaire international. La mission consiste à concevoir, développer et maintenir des flux ETL sous IBM DataStage , en support du Data Warehouse (uDWH) et de la production des rapports réglementaires (COREP, FINREP, LCR…). Développer, optimiser et maintenir les jobs ETL DataStage. Intégrer les données nécessaires aux reportings réglementaires. Traduire les besoins métier en règles de transformation et mappings. Mettre en place des contrôles de qualité, validation et traçabilité des données. Participer aux tests (intégration, UAT), à l’analyse des anomalies et aux déploiements. Produire la documentation technique (mappings, flux, transformations). Collaborer avec les équipes Finance, Risk, Data Management et IT.

Mission Nous recherchons un(e) développeur(se) Microsoft Power Platform / Power Apps pour contribuer au développement d’une solution interne stratégique. Cette solution permettra d’apporter à notre organisation commerciale des analyses basées sur les données ainsi que des outils intelligents afin de soutenir la croissance. Localisation 100% Télétravail – Europe Durée 6 mois + Extension Début: ASAP Compétences & Expérience Développement avancé Power Apps : Expertise dans la création d’applications Canvas et Model-Driven avec Power Fx, en intégrant des principes de design responsive. Intégration Microsoft Fabric : Expérience dans la conception d’intégrations performantes avec OneLake, Lakehouses et Data Warehouses via des endpoints SQL. Logique complexe Power Automate : Conception de workflows d’entreprise avec gestion avancée des erreurs, exécutions parallèles et architectures parent-enfant. Dataverse & modélisation relationnelle : Maîtrise de Dataverse, incluant les variables d’environnement, les rôles de sécurité et l’alignement avec l’architecture Medallion. Extensibilité pro-code : Développement de composants et contrôles UI personnalisés en TypeScript/JavaScript via le framework PCF. API & connecteurs personnalisés : Capacité à intégrer des API REST et des systèmes externes, notamment avec les services Azure. ALM & DevOps : Expérience dans la gestion des pipelines de déploiement automatisés et la synchronisation des environnements via Azure DevOps ou GitHub. Optimisation des performances : Résolution des limites de délégation et optimisation des requêtes pour des datasets volumineux sous Microsoft Fabric. Sécurité entreprise : Mise en œuvre de la sécurité au niveau des lignes (RLS), des politiques de prévention des pertes de données (DLP) et de l’authentification Entra ID. UI/UX & accessibilité : Conception d’interfaces performantes, intuitives et conformes aux standards d’accessibilité (WCAG). Compétences requises PowerApps : Expert Microsoft Fabric : Avancé Microsoft Azure : Confirmé

Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.

Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier. Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe . Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. Objectifs de la mission 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. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. 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. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international

Nous recherchons un Data Modeler expérimenté pour intervenir au sein d’un environnement bancaire international. La mission consiste à concevoir et structurer les modèles de données (conceptuels, logiques et physiques) nécessaires aux domaines Finance, Risk et Regulatory Reporting, en conformité avec les exigences réglementaires (FINREP, COREP, BCBS 239…). Responsabilités Modélisation des données Concevoir les modèles conceptuels couvrant les principaux domaines bancaires (clients, crédits, dépôts, instruments financiers, collatéraux, risques, comptabilité…). Traduire les modèles conceptuels en modèles logiques détaillés, alignés sur les taxonomies EBA/ECB et standards (BIRD…). Contribuer à la validation et à la cohérence des modèles physiques dans les environnements DWH / Lakehouse. Support au reporting réglementaire Définir les structures de données nécessaires aux reportings FINREP / COREP. Assurer la cohérence et la traçabilité des données entre Finance, Risk et Regulatory. Contribuer à la conformité BCBS 239 (qualité, complétude, exactitude, lineage). Data Warehouse & Data Governance Concevoir des modèles pour les DWH, data marts et environnements analytiques. Définir les CDE (Critical Data Elements) et contribuer aux règles de qualité. Participer à la documentation du lineage, des mappings et des impacts. Aligner les modèles avec les standards de gouvernance et les outils de catalogage. Collaboration & communication Travailler avec les équipes Risk, Finance, Regulatory Reporting, Data Architects et Data Governance. Animer des ateliers de modélisation et vulgariser les concepts auprès des parties prenantes. Fournir une expertise métier et réglementaire sur les structures de données bancaires.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Chef de projet décisionnel H/F Description de la mission: Contexte : Dans le cadre de projets d’intégration de nouvelles sources de données dans un data warehouse, des datamarts et des restitutions de données QlikSense, un acteur du secteur de l’assurance recherche un renfort pour piloter et contribuer à la réussite des projets. Missions : Piloter des projets d’intégration des données des portails et des données de téléphonie 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 projet, notamment COPROJ et COPIL, ainsi que l’équipe de développement. Accompagner la rédaction des expressions de besoins et des spécifications fonctionnelles et techniques. Piloter le backlog des évolutions et anomalies en coordonnant leur analyse et en contribuant aux arbitrages et à la priorisation. Prendre en charge directement une partie des demandes. Planifier et réaliser les campagnes de tests, incluant les qualifications techniques et fonctionnelles. Profil recherché : Expertise du domaine de l’assurance et de la BI. Expertise en gestion de projet incluant reporting, planification, suivi d’avancement et comitologie. Maîtrise du langage SQL et de la modélisation Merise. Connaissance de QlikSense et Synapse. Connaissance d’un outil de ticketing de type Jira et d’un outil de test de type Squash. Rigueur, esprit de synthèse, autonomie et bonne communication.