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Dans le cadre d'un projet ambitieux de transformation digitale, notre entreprise spécialisée dans les technologies de l'information et des télécommunications, située à Lille, cherche à renforcer son équipe avec deux Data Engineers experts. Notre mission : offrir des solutions robustes et évolutives basées sur Microsoft Fabric pour répondre aux besoins stratégiques de nos clients. Vous rejoindrez une équipe dynamique et collaborative, composée de Data Analysts et de spécialistes IT, où votre expertise sera cruciale pour la réussite de projets multicanaux et l'intégration de données complexes. Dans cette mission critique, vous serez un maillon essentiel de notre département Data Operations, travaillant sur des projets à fort impact business. Urgent : un Data Analyst doit rejoindre nos équipes sous 2 semaines, et le staffing global est prévu pour décembre, en vue de démarrer les lots en janvier pour une durée de 6 mois renouvelables, jusqu'à 12 mois selon l'évolution des projets. Missions - Implémenter et optimiser les composants Microsoft Fabric pour répondre à des cas d’usage prioritaires. - Concevoir et industrialiser des pipelines ETL/ELT, APIs et modèles de données avancés. - Assurer l'observabilité, la qualité des données, les tests rigoureux, ainsi que la mise en place des pratiques CI/CD. - Optimisation des coûts/performance, renforcer les aspects sécurité et conformité. - Assurer une collaboration étroite et efficace avec les Data Analysts et les équipes métiers.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🏢 Le Contexte : La Tech au service de la Recherche Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous donnez le pouvoir à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d’union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain. 🎯 Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data. 1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) : Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes. Identifier et gérer la dette technique par des plans d’actions concrets. Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests). Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx). 2. Évangélisation & Animation de Communauté : Promouvoir l’adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien. Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes. Animer une Communauté de Pratique : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience. 3. Montée en Compétences (Upskilling) : Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels). Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne. 4. Feedback Loop & Stratégie Produit : Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la Platform Engineering . Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

Notre client recherche un Data Engineer ETL (Informatica / Python) pour renforcer son équipe IT au sein du domaine Finance. L’environnement technique comprend : Un ESB (Software AG) pour les traitements temps réel Un ETL (Informatica) pour les traitements batch Une Data Platform pour l’analytics (Microsoft Fabric / Power BI) Un plan de migration est en cours pour basculer les flux d’Informatica vers Microsoft Fabric. Mission Le data engineer interviendra sur le « data hub » finance, qui alimente les outils de finance. Missions principales : Phase 1 * Maintenance et support des flux existants (Informatica) * Maintenance évolutive et corrective des flux du data hub * Support aux équipes intégration et métiers * Suivi et monitoring des traitements * Analyse et résolution des incidents de production Phase 2 * Projets de migration et nouveaux développements * Participation aux projets de migration des flux vers Microsoft Fabric * Analyse des besoins et des données sources * Modélisation dans le modèle pivot du hub * Conception et développement de nouveaux flux * Rédaction de spécifications techniques/fonctionnelles détaillées * Tests unitaires et de non-régression Coordination avec les autres équipes techniques Déploiement et support post-mise en production

Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer / Python / Azure pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'énergie Description 🧩 Contexte de mission Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, nous recherchons Data Engineer spécialisé en Python, PySpark et Microsoft Fabric , évoluant dans un environnement Azure Cloud . Les consultants seront responsables de la conception, du développement et de la mise en production de pipelines et architectures data au sein d’un contexte orienté performance, scalabilité et industrialisation. 🎯 Missions principales & rôle Le Data Engineer interviendra sur : La collecte et l’analyse des besoins métiers et utilisateurs La conception d’architectures de données robustes et scalables Le développement de pipelines de données (ingestion, transformation, modélisation) La mise en production des pipelines et leur optimisation continue La maintenance et l’évolution des architectures existantes Le respect des bonnes pratiques et standards d’ingénierie data 📌 Objectifs Concevoir une architecture data fiable, évolutive et documentée Industrialiser les pipelines pour garantir performance et qualité Assurer un haut niveau de disponibilité et de maintenabilité des solutions Accompagner les équipes internes dans la compréhension et l’usage des pipelines Contribuer à la structuration et à la maturité data de l’organisation

Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) 5 à 10 ans Anglais obligatoire Compétences recherchées : Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) Tâches à traiter : Understanding of scientific data in the pharma CMC space Requirements clarification with stakeholders, effort estimation for PI planning Good knowledge of Lean & Agile practices AWS data engineering: S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena ETL/ELT development: Python, Glue ETL, schema evolution, partitioning Data modeling: harmonized domain models, star/snowflake schemas, metadata management SQL optimization: Athena performance tuning, cost-aware query design, partition/pruning strategies Testing and quality: unit/integration tests for pipelines, DQ frameworks Documentation and KT: runbooks, architecture diagrams, KT planning and execution Migration experience: parallel-run strategy, cutover planning, backfill, data reconciliation

Vous êtes un ingénieur de données expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? emagine vous offre l'opportunité de rejoindre une équipe dirigée par emagine qui fournit des solutions basées sur l'IA dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Engineer with expertise in Gen AI and Python? emagine has an opportunity for you to join an emagine-led team delivering AI-driven solutions within a global banking environment. You will play a key role in building on-prem AI tools that process and model large volumes of unstructured data from sources such as legal documents and financial policies. This is a hands-on role requiring strong technical skills and the ability to design efficient data pipelines for Gen AI applications. Main Responsibilities Design and implement data ingestion pipelines for structured and unstructured data. Apply techniques such as vectorization and chunking to prepare data for LLM-based solutions. Develop Python-based tools for large-scale data processing and storage manipulation. Collaborate with Data Scientists and Business Analysts to ensure data readiness for AI models. Key Requirements 5+ years of experience as a Data Engineer in complex environments. Strong expertise in Python and experience with data modelling for AI applications. Familiarity with vectorization, chunking, and handling large datasets. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Fluent in English Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details: This position is Hybrid – on-site minimum 3 days per week in Paris 8th arrondissement . Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

VOS RESPONSABILITES PRINCIPALES : Build – Modernisation & migrations Data Participer au design et à la construction de nouvelles plateformes Data (on-prem Cloudera / Spark / Kafka & cloud AWS/GCP). Configurer, optimiser et sécuriser les environnements Big Data (Spark tuning, Kafka connecteurs…). Travailler avec les architectes et les CloudOps sur les architectures distribuées. Mettre en place des bonnes pratiques : backup, restauration, performance, haute dispo, PCA/PRA . Intégrer pipelines & automatisations (Terraform, GitOps, ArgoCD). Animer ateliers, documentation et transfert de compétences. Run – Support N2/N3 & performance Résolution d’incidents techniques Big Data (HDFS, Spark, Kafka, Flink…). Support aux projets : création de topics Kafka, scheduling Airflow, jobs Spark, optimisation. Montée de version, patching, maintenance préventive. Participation aux astreintes (rotation). Amélioration continue & fiabilisation des environnements critiques. Application stricte du cadre ITIL V4 (incidents / problèmes / demandes).

Notre client migre ses flux ETL d’Informatica vers Microsoft Fabric pour ses besoins en data ingestion et analytics. Le projet concerne principalement le domaine Finance, avec un modèle pivot centralisant contrats, positions, instruments de couverture, flux futurs, contreparties et données de marché. Environnement technique : * ESB (Software AG), * ETL (Informatica), * Data Platform (Fabric/Power BI) Mission En tant que Tech Lead Data, vous serez responsable de : * Définir les standards techniques (Fabric, Spark, Python) et bonnes pratiques de développement. * Piloter la migration des flux Informatica vers Fabric : * Évaluer l’existant (flux, modèles pivots, dépendances). * Concevoir le framework d’ingestion/transformation (Spark, Notebooks). * Mettre en place la CI/CD (Azure DevOps/GitHub). * Assurer le monitoring et la qualité des données. * Encadrer une équipe de 3 Data Engineers (mentorat, optimisation des performances). * Collaborer avec les équipes métiers (Finance/Risque) et l’architecture IT.

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa plateforme data cloud, un acteur majeur du secteur de l’assurance recherche un Cloud Engineer orienté data . La mission consiste à accompagner la structuration, la fiabilisation et l’exploitation des environnements data sur GCP , en support des équipes IT Data. Missions principales Concevoir et maintenir les environnements cloud data sur GCP Accompagner les équipes Data Engineer dans l’exploitation des plateformes data Participer à la conception des architectures cloud data Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité des environnements Assurer le lien entre les équipes infrastructure, cloud et data Contribuer à l’industrialisation des plateformes data Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) Environnements cloud data Services data GCP (dont BigQuery) Connaissance des environnements Hadoop appréciée Profil recherché Cloud Engineer confirmé orienté data Bonne compréhension des architectures data cloud Capacité à travailler avec des équipes data techniques Profil structurant, orienté conception et exploitation

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Une grande organisation internationale du secteur bancaire est responsable de la production informatique à l’échelle mondiale. L’équipe DATA/IA conçoit, opère et porte l’expertise des plateformes DATA facilitant la mise en place d’architectures modernes, distribuées et hautement résilientes, tant sur site que dans le cloud. Le Data Engineering/ Expertise Big Data rejoindra l’équipe DATA/IA, actuellement composée d’une vingtaine de personnes réparties entre Paris et Singapour, et évoluera dans un environnement technique et fonctionnel riche. Les principales missions sont: Accompagner les projets dans leur migration vers des infrastructures modernes on prem et sur le cloud public : • Intervenir en assistance/expertises auprès de nos clients, obtenir leurs retours et comprendre leurs exigences • Réaliser l'étude détaillée des besoins clients en lien avec les architectes • Construire avec les CloudOps les infrastructures DATA pour le projet • Accompagnement des projets dans l'adoption de ces technologies via des workshops, formation, documentation • Paramétrer / configurer les services afin de répondre aux exigences projets • Définir la stratégies de backup et restauration • Réaliser les tests de performances, de résilience et de reprise d'activité • Implémenter le monitoring et l'alerting • Rédiger les documents d'exploitation Participer au RUN de nos services : • Gestion des demandes et incidents • Patching / Upgrade • Participation à l'astreinte de l'équipe • Amélioration continue de nos procédures/documentation Compétences recherchées : • Connaissance approfondie sur les technologies Data suivantes: Cloudera, Kafka, Spark, Flink, Nifi, AirFlow, Starburst/trino • Connaissance des Cloud Public AWS et GCP et Terraform • Connaissance des solutions Data sur le Cloud Public : AWS EMR, MSK, GCP DataProc, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Dataflow, etc. • Connaissance approfondie linux et kubernetes • Connaissance approfondie des solutions CI/CD (Gitlab, GitOps, ArgoCD, etc) • Maîtrise de langages de programmation (Scala, Java, Python…) • Travail en Agile • Anglais • Certification ITIL V4 obligatoire 3J/Semaine sur site SQY au minimum Les astreintes (HNO, etc…) : Oui La possibilité de renouvellement : Oui Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Implémentation

Rejoignez une équipe DATA/IA d’une vingtaine de personnes pour accompagner la migration des projets vers des infrastructures modernes on-prem et cloud public (AWS / GCP) ✅ Accompagner les projets dans leur migration vers des architectures modernes (AWS / GCP / on-prem). ✅ Participer à la conception et à la mise en œuvre des infrastructures Data (en lien avec les CloudOps & Architectes). ✅ Paramétrer, configurer et tester les plateformes (performances, résilience, reprise d’activité). ✅ Implémenter le monitoring et l’alerting. ✅ Rédiger les documents d’exploitation et contribuer à la montée en compétence des équipes. ✅ Participer au RUN : gestion des incidents, patching, upgrades et astreintes.

Contexte du poste : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data & Cloud, notre client recherche un Data Platform Engineer spécialisé dans la conception, le déploiement et la maintenance d’infrastructures data à grande échelle. L’objectif est de bâtir un écosystème de données robuste, automatisé et sécurisé , supportant l’ensemble des pipelines et applications data de l’entreprise. Le poste est basé en Belgique , mais 100 % remote est possible. Missions principales : Concevoir, développer et maintenir l’infrastructure sous-jacente aux plateformes data (Snowflake principalement). Industrialiser le provisioning et la configuration via Terraform (Infrastructure as Code) . Garantir la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme data. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD (Git-based workflows). Gérer la sécurité des secrets et credentials via les outils dédiés (Vault, AWS/Azure/GCP Secret Manager). Collaborer avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité pour assurer la cohérence et la fiabilité de la plateforme. Contribuer à la documentation technique, au suivi Jira et à l’amélioration continue du delivery. Compétences techniques requises : Excellente maîtrise de la plateforme Snowflake (architecture, performance tuning, RBAC, best practices). Expertise confirmée en Terraform , notamment pour la création de modules et l’automatisation des déploiements cloud. Expérience sur des workflows CI/CD Git-based (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins...). Maîtrise d’au moins un outil de gestion des secrets : HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault ou GCP Secret Manager. Bonne connaissance de l’ écosystème DevOps et des outils de suivi (Jira, Confluence). Profil recherché : 5 à 8 ans d’expérience en ingénierie data ou cloud infrastructure. Solides compétences en Industrialisation et Sécurité des environnements data . Esprit analytique, autonome et rigoureux. Capacité à travailler dans un environnement international et collaboratif. Langue : Anglais courant (obligatoire) .

NOUVELLE OPPORTUNITÉ – MISSION FREELANCE Je recrute un(e) TECH LEAD / LEAD DATA pour un client final. Démarrage : début janvier Localisation : Ile de France/ hybride Durée : mission longue, renouvelable Profil recherché Expérience confirmée en TECH LEAD / LEAD DATA => Stacks techniques obligatoires : SQL / Environnement Cloud (AWS) / Snowflake / dbt / Airflow / => BI / Dataviz (ex : Tableau ou équivalent) Solide background technique (Data / Cloud / Engineering) À l’aise avec les enjeux d’architecture, qualité et delivery Responsabilités clés Co-pilotage de l’équipe (priorisation, planification, animation) Binôme étroit avec le Product Owner Encadrement de Data Engineers (internes & externes) Mise en œuvre des bonnes pratiques (DevOps, qualité, FinOps, RUN) Cadrage, découpage et estimation des sujets Data Choix d’architectures et de modélisation Data Livraison des produits dans le respect des délais et standards Gestion des incidents, communication et escalade des risques Contribution à la dynamique collective et aux instances Data/Engineering Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner