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Vos missions principales : -Migration & Optimisation : Reprendre, migrer et optimiser les flux existants (Dataiku DSS, Oracle Exadata / PL-SQL) vers la nouvelle stack cible (Snowflake, dbt). -Modélisation & Orchestration : Concevoir les modèles de données sous dbt, écrire du SQL avancé sur de très gros volumes et orchestrer les pipelines via Airflow. -Gouvernance & FinOps : Assurer l'optimisation des coûts, des performances et des requêtes sur Snowflake dans le respect des standards d'urbanisme data. -Relation Métier : Échanger directement avec les équipes métier pour traduire leurs enjeux opérationnels et garantir la rigueur documentaire.

Contexte de la mission:Dans le cadre d'un projet d'industrialisation au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, vous intégrerez une équipe en charge de la modernisation d'une plateforme d'analyse de données IoT. L'objectif est de migrer une solution existante développée sur Dataiku vers une architecture cible basée sur Apache Hop et déployée sur une infrastructure Kubernetes on-premise. En appui du chef de projet, vous contribuerez à la réussite du POC, à la définition de l'architecture cible et à la préparation de la phase d'industrialisation, avec une perspective d'accompagnement sur l'ensemble du projet.Les missions: - Participer à la prise en main et à l'implémentation d'Apache Hop (pipelines, workflows, transformations) ; - Migrer et tester les flux ETL existants (SQL/Python) ; - Contribuer à la définition de l'architecture cible sur Kubernetes ; - Rédiger la documentation technique et les livrables d'exploitation ; - Assurer le suivi technique et la coordination avec les parties prenantes ; - Participer à la phase de réalisation et à la montée en charge après validation du POC ; - Intervenir ponctuellement sur d'autres projets de développement Java ou PHP Symfony. Environnement technique:Apache Hop, Kubernetes, ETL, SQL, Oracle, PostgreSQL, Linux (Shell), Git, GitLab CI, Docker, Artifactory, SonarQube, Kafka, Java/Spring, PHP Symfony, Python, Dataiku, pratiques DevOps et intégration continue.

Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de gestion et d'exploitation de données patrimoniales et audiovisuelles, nous recherchons un Data Engineer capable de concevoir, développer et maintenir des traitements de données destinés à intégrer, transformer et exploiter de grands volumes d'informations au sein d'un Data Lake. Vous interviendrez dans un environnement Agile aux côtés d'équipes techniques et métiers afin de garantir la qualité, la cohérence et la valorisation des données. Vos missions : Réaliser des audits et analyses de données en vue de leur intégration dans le Data Lake. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications techniques. Développer les traitements de migration, transformation et enrichissement des données. Construire et maintenir les flux d'exploitation des données. Assurer le suivi de l'exécution des traitements en production. Analyser et corriger les anomalies détectées par les utilisateurs ou les outils de supervision. Participer à l'amélioration continue des processus de traitement des données. Produire le reporting de vos activités. Les compétences techniques Python ETL (Talend, Pentaho, Dataiku, Informatica, SSIS ou équivalent) Modélisation de données Bases de données relationnelles (SQL) XML / JSON Traitement de données volumineuses Technologies de stockage de données Méthodologies Agile Apprécié Connaissance du secteur audiovisuel Gestion d'archives numériques Patrimoine numérique Humanités numériques Outils de suivi de projet (Jira, Redmine, Azure DevOps...)

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.