Find your next tech and IT Job or contract DBT

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.

Dans le cadre du développement et de l'exploitation de son Datahub GCP, Inetum recherche un Développeur Senior Data / Tech Lead pour intervenir comme référent technique au sein d'une équipe Agile. La mission couvre l'ensemble de la chaîne de traitement des données, depuis leur ingestion jusqu'à leur exposition aux partenaires, avec des enjeux majeurs de performance, de qualité et de fiabilité. Une attention particulière est portée à l'optimisation des coûts cloud (FinOps), à l'industrialisation des pipelines et à la stabilité des traitements en production. Missions : - Développer et industrialiser les pipelines d'ingestion de données depuis Oracle vers BigQuery et Cloud SQL - Concevoir et modéliser les couches de transformation des données avec dbt : staging, normalisation, agrégations et datamarts - Développer et orchestrer les traitements ELT à travers des DAGs Apache Airflow / Composer - Concevoir et automatiser les flux de données sortants XML et CSV volumineux à destination des partenaires - Garantir la conformité des échanges aux schémas XSD, aux contrats d'interface et aux règles métier - Mettre en œuvre les tests unitaires, les tests de données dbt et les contrôles de qualité logicielle - Optimiser les performances des requêtes SQL et des traitements BigQuery et Cloud SQL - Mettre en place les stratégies de partitionnement, clustering, gestion du cache et optimisation des jointures - Suivre et optimiser la consommation des ressources GCP dans une démarche FinOps - Déployer les dispositifs de supervision, les alertes et les procédures de détection proactive des anomalies - Assurer le maintien en conditions opérationnelles et le support avancé des traitements en production - Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques affectant les pipelines et les échanges de données - Garantir les bonnes pratiques de développement, réaliser les revues de code et accompagner les développeurs juniors - Collaborer avec l'équipe Framework pour intégrer les outils, standards et patterns techniques - Participer aux cérémonies Agiles et travailler avec les PO, PPO et experts métier pour cadrer les besoins Profil attendu : Développeur Data senior ou Tech Lead disposant d'une expertise approfondie de GCP, BigQuery, Cloud SQL et Oracle, avec une solide expérience dans la conception et l'industrialisation de pipelines de données. Une maîtrise avancée de dbt, du SQL, des mécanismes d'optimisation des performances et une expérience confirmée sur Apache Airflow / Composer sont attendues. Le profil doit maîtriser les échanges XML/CSV, les pratiques de tests, Git et CI/CD, ainsi que les enjeux FinOps et de production. Autonome et capable de piloter techniquement des sujets de bout en bout, il doit également faire preuve de leadership, de pédagogie et d'une excellente capacité de collaboration avec les équipes techniques et métier.

Le client est une grande enseigne de la distribution spécialisée. VOTRE MISSION : Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données qui servent aux dashboards, modèles IA et data analyses Construire et modéliser la semantic layer de domaine métier (supply chain et production) ; Définir la stratégie de nos stacks techniques et garantir la qualité des données exposées ; Maintenir et repenser les datasets et pipelines existants pour servir une plus large variété de use cases ; Permettre de l'analytique intelligente en construisant des datasets robustes, fiables et pertinents ; Contribuer activement à notre communauté d'analytics engineers et de data engineers ; Le périmètre technique : Data-platform : Amazon Web Services, Databricks, Glue, S3 Code Programming : SQL, Python, Scala Data orchestration : Airflow Data modeling : dbt Data quality : great_expectations Software Delivery : Git, Github, Make

Localisation: Paris ; 1 jour de télétravail au bout de 3 mois de mission. Durée: 3 ans. Résumé: Cette mission implique la mise en œuvre d'un puits de données Snowflake pour une organisation, dans le but d'optimiser et d'administrer les flux de données, en collaboration avec l'équipe métier. Responsabilités: Assister à l'administration de la plateforme. Rédaction des spécifications détaillées. Développer des pipelines d'ingestion/transformation dans une architecture de type « Médaillon ». Assister les utilisateurs finaux, en particulier l'équipe métier « DATA », dans la mise en œuvre de leurs traitements. Mise en œuvre d'API de lecture de données. Compétences : Expérience en Python. Connaissance de DBT (Data Build Tool). Expérience avec AirFlow. Compétence en C#. Compréhension des API Rest. Connaissance du secteur financier.

Nous recherchons pour une entreprise de renommée française spécialisée dans le secteur de la santé, un Data Analyst Confirmé H/F en CDI sur Lyon. La mission consiste à mettre en place, modéliser et implémenter un business process partir de documents, artefacts et dashboards déjà existants Doté(e) d'un "Product Mindset", vous serez amené a faire le pont entre les équipes métiers, les process et la data. Vous serez en charge de: • Analyser les documents, artefacts, données et dashboards • Echanger de manière transverse avec les équipes métiers et data • Clarifier et formaliser les Business Process • Construire les maps et modèles de process • faire le lien entre les processus métiers et données disponibles • concevoir et implémenter les data modèles dans snowflakes et DBT • définir et suivre les KPIs qui permettent de monitorer les processus • traduire les dashboards en insight business • Identifier les gaps, anomalies et points de blocage Référence de l'offre : hx9hfbjt40

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grands comptes, vos missions seront les suivantes : Définition des spécificités techniques avec l'ensemble des parties prenantes Définition de l'architecture des applications Rédaction de la documentation technique Optimisation des applications existantes Développement de nouvelles fonctionnalités. Mise en place de la méthodologie de développement (TDD, BDD) et des processus d'intégration continue pour chaque projet : du développement jusqu'à la livraison Mise en place se l'environnement de développement et du socle technique Être le référent technique sur les projets de développement : suivi du projet, cohérence des technos et des méthodes utilisées, qualité du code,... Détecter, analyser et corriger les éventuels problèmes (sécurité, performances, etc.) Sensibiliser l'équipe aux bonnes pratiques de développement : transfert de compétences, méthodologie, sécurité,... Réaliser de la veille technologique pour améliorer en continue les pratiques Participation aux différentes instances de suivi de projet Technos : Backend : Java, Spring Boot, Oracle DB JUnit, PostgreSQL, DBT, Spring Batch... Frontend : JavaScript, Angular, ReactJS, TypeScript DevOps : Sonar, Git, Gitlab, Jira, Docker / Kubernetes, ELK, Grafana, Maven,...

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand environnement bancaire, nous recherchons un Data Engineer / Data Lake Developer expérimenté pour renforcer une équipe IT Data et accompagner le déploiement d'une nouvelle plateforme Databricks. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des composants nécessaires à l'alimentation et à l'exploitation du Data Lake, au sein d'un environnement Agile et international. MissionsConcevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données robustes et scalables, en batch et temps réel. Développer et maintenir les flux ETL Talend alimentant le Data Lake et les systèmes consommateurs. Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks. Mettre en œuvre et optimiser les modèles de données cibles. Automatiser les transformations, la documentation et les tests avec dbt. Développer et configurer des flux CDC (Change Data Capture). Mettre en place les bonnes pratiques de Data Quality, monitoring, alerting et logging. Développer des composants réutilisables : templates de pipelines, librairies partagées et frameworks CI/CD. Réaliser les développements et tests associés. Participer aux mises en production et à l'industrialisation des solutions. Compétences techniques recherchéesForte expertise sur Talend ETL : développement, debugging et industrialisation. Bonne maîtrise de Python et PySpark. Expérience significative sur Databricks : Jobs, Workflows, Delta Lake, Notebooks et optimisation. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur les requêtes complexes et l'optimisation des performances. Expérience pratique de dbt pour la transformation et la modélisation des données. Bonne connaissance des problématiques CDC / Change Data Capture. Une expérience sur Qlik Replicate / Attunity est fortement appréciée. Connaissance de Kafka appréciée. Connaissances en Java. Expérience DevOps : Git, CI/CD, automatisation des tests et des déploiements. Utilisation d'outils d'IA générative pour accélérer les développements Python, PySpark et SQL, le refactoring et les tests. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Engineering / Data Lake. Vous êtes autonome, rigoureux, proactif et disposez de solides capacités d'analyse. Vous êtes également à l'aise dans des environnements exigeants et possédez un bon relationnel client. Anglais courant obligatoire.

La mission consiste à intervenir en tant qu'Ingénieur Data dans le cadre d'un programme majeur de transformation du système d'information pour un acteur du secteur bancaire. Le programme inclut la modernisation de la plateforme data existante, la migration vers une nouvelle cible décisionnelle basée sur Snowflake et l'industrialisation de nouveaux usages data à forte valeur métier. Le consultant participera à la conception, au développement, au pilotage et à la livraison de datamarts décisionnels, à la migration des usages Talend vers DBT, ainsi qu'à l'alimentation des données brutes vers Snowflake. Il interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des usages, depuis l'analyse des besoins métier jusqu'aux développements, tests, mise en production, documentation et suivi post-déploiement.

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.