Tech lead data big data data bricks et Spark 550 e par jour Nous recherchons un tech lead data ; maitrisant les technologies Data bricks et Spark Ayant travaillé sur des gros projets data , data bricks Spark et d'autres technologies s'y rapprochant minimum 7 à 8 ans d'expériences sur des projet d'envergure. Bonne capacité d'adaptation , bonne expression ecrite et orale . Obligatoire data bricks et Spark . Tech lead data big data data bricks et Spark Tech lead data big data data bricks et Spark 550 e par jour 500 E PAR JOUR
Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre l'équipe de la Direction des Systèmes d'Information au sein d'un grand groupe industriel. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance d'un datalake stratégique, en travaillant étroitement avec les équipes de production applicative et DevOps pour mettre en œuvre des solutions de traitement de données robustes et performantes. Votre mission s'inscrit dans un environnement technologique moderne et agile. Vous participerez à l'évolution continue d'une plateforme données complexe, contribuerez à l'architecture des pipelines ETL et assurerez la qualité et la fiabilité des ingestions de données. L'environnement de travail est collaborative, dynamique et fondé sur les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (versioning, intégration continue, tests automatisés). Le datalake traite des volumes de données significatifs et nécessite une expertise technique pointue. Vous aurez l'occasion de travailler sur des sujets variés : conception de schémas de données, optimisation des performances, debugging en environnement distribué, et exploration de nouvelles technologies pour améliorer la stack existante. Responsabilités : - Mettre en œuvre et industrialiser de nouvelles ingestions de données, en respectant les standards de qualité et de performance du datalake - Concevoir et développer des transformations de données complexes en PySpark et Hive, optimisées pour les environnements Hadoop - Maintenir, documenter et faire évoluer les outils et scripts de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting Unix/Linux) - Collaborer avec l'équipe DevOps pour l'évolution et l'optimisation de l'infrastructure de la plateforme données - Rédiger des spécifications techniques détaillées et participer à la validation des livrables avec les parties prenantes - Identifier et proposer des améliorations technologiques pour maintenir la compétitivité de la plateforme - Travailler en méthodologie Agile/Scrum, participer aux cérémonies d'équipe et contribuer à l'amélioration continue - Assurer le debugging et la résolution d'incidents en production, en coordination avec les équipes de support
Dans le cadre d'un renforcement de nos équipes chez l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire. Nous recherchons un(e) Data Engineer/ Développeur pour intervenir dans un équipe Big Data & API qui développe et gère un datalake (GTLake) Votre objectif de mission : - Gestion de la production - Gestion de la dette technique - Revoir l'architecture actuelle et proposer des évolutions - Développements liés aux projets CASH et Trade A noter que notre client a démarré une phase de mutation du GTLake vers une gestion en code python/spark ( afin de remplacer informatica DEI ) La prestation demande donc faire preuve d'autonomie de curiosité et de rigueur pour traiter en toute sécurité de la modernisation de nos solutions de pipeline data ( migrations de workflows informatica ou des implémentations des projets) Ceci avec une approche moderne et industrielle.
Appel d'offres – Data Scientist / Analyse de la relation client Contexte et objectifs de la mission La mission vise à renforcer la connaissance client et à améliorer le pilotage de la relation commerciale à partir de volumes importants de données bancaires. En collaboration avec un interlocuteur interne, le consultant contribuera à faire évoluer les indicateurs existants et à en concevoir de nouveaux, notamment autour des sujets suivants : La répartition des usages des clients entre plusieurs établissements financiers ; La place occupée par l'établissement dans leurs opérations courantes et la gestion de leur épargne ; La domiciliation des revenus et l'analyse des flux associés. Missions principales Recueillir les besoins des équipes métier, préciser les objectifs et définir les méthodes d'analyse adaptées. Réaliser des études sur les caractéristiques des clients, leurs usages et les produits détenus : analyses descriptives, segmentation et suivi de cohortes. Étudier et modéliser les comportements afin d'identifier des leviers d'acquisition, de fidélisation et de prévention de l'attrition. Construire et fiabiliser les indicateurs nécessaires au suivi de la relation client. Évaluer la performance des modèles dans le temps, notamment au moyen de tests rétrospectifs. Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle et à l'industrialisation des traitements dans Dataiku. Présenter les résultats aux interlocuteurs métier et aux instances de pilotage, en formulant des recommandations exploitables. Produire les livrables dans les délais convenus. Livrables attendus Supports PowerPoint présentant les analyses, les principaux enseignements et les recommandations. Restitutions auprès des équipes métier concernées. Projets Dataiku correspondant aux traitements et analyses réalisés. Documentation fonctionnelle et technique permettant la compréhension et la reprise des travaux. Environnement technique Plateforme de traitement de données à grande échelle ; Dataiku DSS ; Python et PySpark. Compétences et qualités attendues Capacité à traduire un besoin métier en démarche analytique ; Rigueur dans le traitement des données et la validation des résultats ; Aptitude à synthétiser et à présenter les conclusions ; Sens de l'organisation et respect des échéances ; Capacité à travailler en équipe ; Adaptabilité et intérêt pour l'innovation.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python, PySpark et des données spatiales avec GeoPandas. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python, PySpark et des données spatiales avec GeoPandas. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ ⚠️DEMARRAGE – JANVIER - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez partir d'un besoin métier, explorer des volumes importants de données et transformer vos analyses en résultats directement exploitables ? Nous recherchons actuellement un.e Data Scientist pour intervenir chez l'un de nos clients sur des problématiques mêlant analyse statistique, données textuelles et spatiales et traitement de données massives. La mission comporte également une dimension importante d'échange avec les experts métiers : vous serez amené.e à recueillir et préciser directement leurs besoins, sans intervention systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vos missions : Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle d'une étude Data, depuis la compréhension du besoin jusqu'à la restitution et à l'industrialisation des traitements. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir, comprendre et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et mener les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données nécessaires aux études - réaliser des analyses et études statistiques - développer des modèles de Machine Learning lorsque le besoin le nécessite - travailler sur des données textuelles et spatiales, notamment avec GeoPandas - présenter vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes issus des phases d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques et à la formation autour des guides de bonne conduite. Vous travaillerez principalement avec : Python - Pandas - Matplotlib - GeoPandas - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI. Vous utiliserez également GitLab, GitLab CI/CD, Jira et Confluence.
Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) à Lyon, France. Les missions attendues par le DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) : Vos missions : Construire et optimiser les pipelines CI/CD pour des applications web et des traitements Python / PySpark. Garantir le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) et l'observabilité (logs, métriques) des produits. Maintenir et faire évoluer l'Infrastructure-as-Code. Administrer les environnements de dev, préprod, prod et les espaces "lab" dédiés aux Data Scientists. Gérer le traitement des vulnérabilités cyber et la montée en version des dépendances. Votre profil : Expérience : Au moins 5 ans en tant que DevOps, dont 2 ans minimum sur des projets Data Science / Machine Learning à fort volume. Stack technique : Kubernetes, Helm, Docker, GitLab CI/CD, Jenkins, Ansible, Python, PySpark, PostgreSQL, Kafka, Hadoop. Savoir-faire : Solides compétences en IaC, sécurité TLS, administration système/VM, réseaux et monitoring. Qualités : Autonomie, proactivité, rigueur et excellente communication pédagogique avec les équipes métiers et techniques. Les modalités : Lieu : Lyon Télétravail : 50 % Durée : Mission longue Démarrage : 1er janvier 2027
En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des évolutions du Data Lake. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données au sein du Data Lake · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer les traitements associés en Python, PySpark et Hive Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les traitements en PySpark et les scripts Shell associés · Analyser et résoudre les problématiques techniques sur le périmètre Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre
Contexte de la mission Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques de la plateforme. Missions principales Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données. Réaliser les traitements de Data Preparation / transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en PySpark. Réaliser du Shell Scripting sous Unix/Linux. Collaborer avec l'équipe DevOps pour les demandes d'évolution de la plateforme. Participer au maintien en conditions opérationnelles et à l'évolution des traitements Data. Rédiger les spécifications techniques et documenter les solutions mises en œuvre. Compétences indispensables Très bonne maîtrise attendue : Hadoop Python / PySpark Hive SQL Shell Scripting Unix/Linux Environnement/outils : Git Jenkins Jira Méthodologie Agile / Scrum Anglais professionnel indispensable, à l'écrit comme à l'oral, Compétences appréciées / différenciantes Une expérience sur les technologies suivantes constituera un plus : Indexima – Alteryx – Altair – GCP – BigQuery – bibliothèques Python orientées API.
Dans le cadre du développement de notre Data Factory, vous intégrerez une équipe en charge de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'objectif est de développer des produits Data répondant aux besoins concrets des métiers, tout en garantissant leur performance, leur sécurité, leur qualité et leur évolutivité. Vos missionsDéveloppement de produits Data Transformer la donnée brute en données exploitables, notamment sous forme de tables requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fil de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views, réintégration dans le SI, services de scoring, etc. Conception et industrialisation Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et fiabiliser les pipelines de données. Mettre en place et garantir un processus qualité rigoureux : documentation, tests unitaires et d'intégration, commentaires, versioning. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement Data. Profil recherchéDiplômé(e) d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire, avec une spécialisation en Data. 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Azure / Databricks. Maîtrise avancée de PySpark / Spark. Expertise de l'environnement Microsoft Azure : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Azure DevOps, Git et CI/CD. Solide expérience en traitement de données batch et streaming. Bonne maîtrise de SQL et connaissance des bases NoSQL (Cosmos DB, MongoDB…). Bonne connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Capacité à travailler en collaboration avec des PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers. Qualités recherchéesRigueur et autonomie Esprit d'innovation Bonnes capacités de communication Esprit d'équipe Capacité d'adaptation Sensibilité aux enjeux de qualité et d'industrialisation des données
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ ⚠️DEMARRAGE – JANVIER - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez partir d'un besoin métier, explorer des volumes importants de données et transformer vos analyses en résultats directement exploitables ? Nous recherchons actuellement un.e Data Scientist pour intervenir chez l'un de nos clients sur des problématiques mêlant analyse statistique, données textuelles et spatiales et traitement de données massives. La mission comporte également une dimension importante d'échange avec les experts métiers : vous serez amené.e à recueillir et préciser directement leurs besoins, sans intervention systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vos missions : Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle d'une étude Data, depuis la compréhension du besoin jusqu'à la restitution et à l'industrialisation des traitements. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir, comprendre et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et mener les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données nécessaires aux études - réaliser des analyses et études statistiques - développer des modèles de Machine Learning lorsque le besoin le nécessite - travailler sur des données textuelles et spatiales, notamment avec GeoPandas - présenter vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes issus des phases d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques et à la formation autour des guides de bonne conduite. Vous travaillerez principalement avec : Python - Pandas - Matplotlib - GeoPandas - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI. Vous utiliserez également GitLab, GitLab CI/CD, Jira et Confluence.
Data Engineer SENIOR AWS / SPARK/PYTHON 500 e par jour Data Engineer Senior – Data Services Profil très orienté AWS / Spark / Python / DBT / Iceberg / Airflow, avec une bonne maîtrise des architectures Big Data / Lakehouse et de la modélisation Médaillon. REcherchent quelqu'un de t senior, avec 8 ans d'expérience minimum. Mission à temps plein, avec 3 jours de remote par semaine. AWS, Python, Spark et modélisation Médaillon. Terraform et Datadog sont également appréciés. Mission Asap 500 e par jour
1. Description du posteDans le cadre du développement de projets Data et IA sur Microsoft Azure, nous recherchons un Expert Azure Databricks / Azure Batch pour concevoir, industrialiser et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur des environnements Cloud exigeants, avec un fort niveau d'automatisation, de performance, de sécurité et de fiabilité. Il participera à la conception d'architectures Data modernes ainsi qu'au développement de solutions robustes et industrialisées. Ses principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et développer des pipelines de traitement de données distribués sous Azure Databricks. Développer des notebooks, workflows et composants techniques en Python et PySpark. Optimiser les performances des traitements Databricks et des jobs distribués. Concevoir des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer des traitements massifs avec Azure Batch. Configurer les pools de calcul et les stratégies d'exécution adaptées aux besoins. Optimiser la parallélisation, la distribution de charge et la consommation des ressources. Mettre en place des solutions de monitoring, d'observabilité et de gestion des incidents. Développer des librairies Python réutilisables, maintenables et testées. Réaliser des tests unitaires, d'intégration et de performance. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD et automatiser les déploiements. Développer et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform et/ou Bicep. Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des déploiements. Accompagner les équipes projet dans l'adoption des standards Cloud, Data Engineering et DevOps.
Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d'une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d'un grand acteur international du retail. L'équipe a pour objectif d'exploiter la donnée afin d'améliorer l'efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering. Vos principales responsabilités : • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ; • Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ; • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage ; • Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ; • Garantir la qualité des données exposées ; • Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data ; • Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ; • Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering. Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & IA au sein d'un grand acteur du secteur bancaire, nous recherchons un Consultant Data Scientist Expert pour renforcer une équipe en charge de l'analyse et de la valorisation des données clients. Votre mission consistera à exploiter de grands volumes de données afin de produire des analyses à forte valeur ajoutée et de concevoir des indicateurs stratégiques permettant d'accompagner les métiers dans leurs prises de décision. Vous interviendrez notamment sur des sujets tels que : Analyse des comportements clients et des usages bancaires Création et amélioration de KPI stratégiques Segmentation et profiling client Analyses descriptives et études de cohortes Modélisation prédictive et analyses comportementales Optimisation et suivi de performance des modèles Data Science Industrialisation des traitements et modèles sous Dataiku Vous serez également amené à présenter vos résultats aux différentes directions métiers et à produire les livrables associés. Informations mission : Démarrage : 12/10/2026 Durée : 3 ans Temps plein Localisation : Sèvres Télétravail : 2 jours par semaine Entretiens client : 06/10 et 07/10/2026 (disponibilité requise)
