Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,
L'équipe Engineering Platform est garante de l'architecture cloud hub & spoke du groupe, des landing zones mises à disposition des équipes internes, et de l'administration des outils transverses (GitHub, SonarCloud, Datadog). Dans une dynamique d'homogénéisation des outils et pratiques de sécurité, d'hébergement, de monitoring et d'alerting, nous recherchons un Platform Engineer capable d'intervenir sur l'ensemble du périmètre de la plateforme. Missions Vous concevez, faites évoluer et maintenez les briques de la plateforme d'ingénierie : landing zones, modules Terraform, pipelines CI/CD, outillage GitHub. Vous accompagnez les équipes de développement dans l'adoption des standards et golden paths définis par la plateforme, en mode self-service. Vous participez à la définition et à l'amélioration continue des pratiques DevSecOps du groupe : sécurité, automatisation, observabilité. Vous contribuez à la documentation, aux guidelines techniques et à l'animation de communautés de pratique auprès des équipes consommatrices de la plateforme. Vous assurez le run et le support de niveau 2/3 sur les services de la plateforme.
Observabilité : Contribuer et fournir aux différentes équipes une vision complète, centralisée et corrélée de l'état de santé de leurs services Maximiser le bon usage de la plateforme Datadog Accompagner et guider les équipes dans leur démarche d'observabilité Gérer la roadmap d'observabilité Supervision et Alerting: Maintien en conditions opérationnelles (MCO) et TMA des outils existants: Centreon, ELK, Grafana... Mise en place de l'alerting Performance: Optimisation des performances des infrastructures et applications Réalisation de campagnes de tests de charge avec Neoload Analyse des résultats et recommandations d'amélioration
Platform Engineer Kafka / Data Platform (H/F) ContexteNotre client, un grand groupe international, recherche un(e) Platform Engineer pour accompagner la transformation de son écosystème Data. Vous rejoindrez une équipe Agile engagée dans la construction d'une plateforme événementielle moderne visant à remplacer les architectures ETL historiques. L'objectif est de proposer une plateforme Kafka en libre-service afin d'accélérer le développement des équipes techniques et de renforcer leur autonomie. Vos missionsConcevoir et mettre en œuvre une plateforme Kafka orientée self-service. Développer et maintenir les pipelines CI/CD sous GitLab. Automatiser le provisioning des ressources via une approche GitOps / Infrastructure as Code. Participer à la mise en place des outils d'observabilité et de monitoring. Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques. Accompagner et supporter les équipes utilisatrices de la plateforme. Contribuer à l'évolution d'une Data Platform moderne.
Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'applications de financement et de gestion métier, nous recherchons un OPS / DevOps autonome, curieux et force de proposition pour intégrer une équipe Agile en charge des environnements techniques et de l'industrialisation des déploiements. Vos missions Développer et maintenir les chaînes CI/CD et de packaging Automatiser les déploiements sur les environnements de recette, préproduction et production Mettre en place les contrôles de conformité des livrables Garantir la gestion des versions (code, tests, artefacts) Préparer l'exploitabilité et l'industrialisation des applications Réaliser les tests techniques (performance, robustesse, intégration) Accompagner les équipes projets et la production lors des mises en production Participer au monitoring, à la prévention des incidents et à l'amélioration continue Contribuer à la rédaction des dossiers d'exploitation Environnement technique Windows Server, Linux RedHat Apache, Tomcat, WebSphere, IIS Oracle, SQL Server, DB2 Control-M Git / GitLab Kubernetes, Docker Jenkins Sonar Dynatrace Datadog Datastage SVN Infrastructure On-Premise avec des notions de Cloud privé/public
Descriptif de la mission : Contexte La Direction des Systèmes d'Information d'un grand groupe recherche un(e) Administrateur/Administratrice Zabbix pour renforcer son pôle Observabilité, au sein d'une équipe en charge des services mutualisés de supervision pour l'ensemble des directions métiers. OBJECTIF DE LA MISSION Mettre en place et paramétrer une nouvelle infrastructure de supervision Zabbix, de l'installation initiale jusqu'à son exploitation en conditions opérationnelles.
Bonjour, Pour le compte d'un de mes clients à Lille, je recherche plusieurs profils Devops à intégrer entre début septembre et la fin d'année 2026. Les profils recherchés ont entre trois et cinq ans d'expérience. Stack technique : Kubernetes Terraform Google Cloud Platform Datadog TJM : sera variable et selon le profil de chaque candidat (années d'expériences, similitudes entre la stack du besoin VS celle du profil) Localisation : Lille (résident ou être mobile sur Lille. Processus en deux entretiens, en visio, à l'oral.
Développement et maintenance d'applications Java 8 Évolution d'API REST en Scala Maintenance des interfaces Dojo Tests automatisés avec Playwright Participation à la modernisation du SI Contribution aux choix d'architecture et à la CI/CD Monitoring / observabilité Participation aux pratiques Agile, code review et pair programming Utilisation d'outils d'IA générative pour améliorer la productivité Compétences indispensables:Java 8+ / POO HTML / CSS / JavaScript API REST Bases relationnelles, idéalement DB2 Git Tests automatisés / Playwright Maîtrise du cycle de développement logiciel Compétences appréciées:Scala Dojo MongoDB Kafka / architectures événementielles Bash COBOL / EGL Kubernetes Datadog / Sentry Angular JSON:API
La mission consiste à : - La mise en place d'une trajectoire conduisant à l'architecture cible du domaine - La mise en place d'une architecture data-centric - Assurer la montée en compétence l'équipe sur des angles d'architecture technique, de bonnes pratiques et de delivery - Missions basées en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Maitrise de Node.js / Typescript - Solide expérience en Event Driven Architecture - Pratiques DevOps et d'observabilité (Docker, Kubernetes, monitoring, gestion des logs/métriques, Datadog) - Frameworks front (Vue ou React), Kafka, CI/CD, PostgreSQL, l'architecture logicielle (Architecture Hexagonale, DDD, gouvernance de la Data) - Anglais professionnel
Cette consultation vise à ouvrir et structurer le chantier Mobile Analytics au sein de l'équipe déjà en place. La mission consiste à harmoniser l'analyse des applications web avec les pratiques déjà déployées sur le web, tout en prenant en compte les spécificités de la mobilité, en définissant de nouveaux indicateurs et en produisant une vision complémentaire et globale lorsqu'un même service est disponible sur plusieurs canaux. - Expérience confirmée en Web Analytics ou Product Analytics sur des applications web complexes. (Expérience sur des applications métiers complexes, non marchandes) - Maîtrise de l'analyse des parcours utilisateurs, de la construction de funnels et de la mesure des conversions et abandons. - Expérience dans la construction de référentiels de parcours et de conventions de mesure à l'échelle d'un portefeuille applicatif. - Capacité à segmenter les usages par population, période, navigateur, appareil ou contexte d'utilisation. - Maîtrise de Datadog RUM ou d'un outil équivalent de Web/Product Analytics. - Bonne compréhension des plans de taggage, des événements, des règles de nommage et de la recette fonctionnelle du marquage. - Connaissance de SQL appréciée pour l'exploration ou la vérification ponctuelle des données. - Capacité à documenter, vulgariser et partager les méthodes, résultats et limites des analyses.
