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🔍 Nous recherchons un(e) Lead Data Engineer Azure Databricks avec une forte posture de transmission, coaching et mise en place des standards, pour accompagner une équipe en montée de maturité sur Databricks. 📅 Démarrage ASAP 📍 Île-de-France 🎯 Missions clés : ✅ Optimisation & fiabilisation des jobs Databricks (PySpark / Spark) ✅ Mise en place des standards & bonnes pratiques Data Engineering ✅ Coaching, mentoring, animation de la communauté Tech Lead ✅ Contribution aux migrations & à la modernisation du DataLake ✅ Travail sur l’industrialisation (CI/CD – Azure DevOps)

Contexte Un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Data Engineer expérimenté afin de renforcer son équipe Data & Analytics dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation de la donnée. Missions • Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données sur Azure. • Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements. • Participer à la modélisation et à l’optimisation des entrepôts de données. • Intégrer et exploiter Snowflake pour la gestion et la transformation des datasets. • Collaborer avec les équipes Data Science, Architecture et Produit. • Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques CI/CD, sécurité et monitoring. Compétences techniques attendues • Maîtrise d’Azure Data Platform (ADF, Databricks, Data Lake, Synapse). • Solide expérience en Databricks (PySpark impératif). • Très bonne compréhension de Snowflake : ingestion, transformations, optimisation. • Compétences avancées en Python. • Connaissance des architectures data orientées cloud. • Bonne pratique CI/CD (Azure DevOps). • Compréhension des enjeux de qualité, performance et gouvernance data. Profil recherché • 5 à 6 ans d’expérience en Data Engineering. • Expérience en environnement cloud Azure indispensable. • Expérience confirmée sur Snowflake appréciée et attendue. • Capacité à travailler dans des environnements complexes. • Aisance en communication et travail en équipe. Environnement de travail • Projet data stratégique à très forte visibilité. • Équipe internationale et pluridisciplinaire. • Environnement cloud moderne et structuré. • Mission long terme.

URGENT - 🚀 Mission Freelance : Data Engineer – Python / PySpark / Databricks 🚫 Pas de sous-traitance 📍 Paris – 3 jours sur site / 2 jours remote 🕓 Démarrage : 5 janvier 2026 (Mission longue durée) 💰 TJM : Selon profil ⚙️ Process : Codingame + soutenance technique 🎯 Contexte & projet : L’équipe Data d'un groupe dans l'énergie recherche un·e Data Engineer confirmé·e (6 ans d'exp) pour intervenir sur la conception, le développement et la mise en production de pipelines et architectures data au sein d’un environnement Azure Cloud et Databricks. 🧩 Ton rôle : Collecter et structurer les besoins métiers Concevoir des data models SQL / NoSQL Développer & optimiser des pipelines de données (Python / PySpark) Mettre en production & faire évoluer l’architecture Travailler en mode agile au sein d’une squad produit 🛠️ Compétences clés : Python ⭐⭐⭐⭐ PySpark ⭐⭐⭐⭐ Databricks ⭐⭐⭐⭐ Azure Cloud ⭐⭐⭐ Azure Functions ⭐⭐ Anglais professionnel ⭐⭐⭐ Intéressé(e) ? Envoie-moi ton CV + ton TJM + ta date de dispo. 📩 Je contacte uniquement les profils en adéquation avec les prérequis.

Informations Générales Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 Data Engineers) en charge de la mise à disposition des données pour le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; qualité des données et support aux utilisateurs. Concevoir & maintenir des modèles de données et pipelines robustes et scalables ; organiser/structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, assurer sécurité/stabilité des environnements, workflows CI/CD. Contribuer à la gouvernance (qualité, fiabilité, intégrité), documentation et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Bonjour ☺️ Nous recherchons un DATA ENGINEER orienté sur les technologies SPARK / SCALA / PYTHON/ AWS pour le compte de notre client ! Mission : Maintenir la plateforme en conditions opérationnelles : Garantir la disponibilité des données et des services de la plateforme, Assurer la communication avec les utilisateurs de la plateforme, Répondre aux demandes de données (données ad hoc, analyses d’anomalies), Développer les correctifs et évolutions nécessaires, Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de leur exploitation. Concevoir et développer des services et pipelines de données fiables et performants : Mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, export), Concevoir et modéliser les données, Développer et optimiser les pipelines de transformation, Réaliser les tests unitaires et d’intégration, Garantir la qualité des développements via les revues de code, Ordonnancer et gérer les dépendances entre traitements, Déployer sur l’ensemble des environnements, Enrichir et maintenir la documentation de la plateforme. Profil recherché : Minimum 5 ans d'expériences dans un contexte de grande volumétrie de données, Capacité à collaborer avec une pluralité d'interlocuteurs en même temps, Excellent esprit d’équipe, Capacité d'adaptation, Maitrise impérative de : Spark Scala, Python et SQL, Expérience significative sur AWS. Apprécié : Connaissance de Dataiku, Méthodologie Scrum/Safe, Airflow N'hésitez pas à envoyer votre CV !

Rejoignez une équipe internationale dans le secteur de l'assurance/réassurance, au sein d’un environnement technique stimulant. Vous serez en charge de la conception et de la mise en œuvre de solutions de données avancées en utilisant des technologies modernes comme Databricks et Palantir Foundry . Le rôle implique une collaboration étroite avec des équipes produit pour développer des pipelines de données, services et APIs performants. Collecter et analyser les besoins métiers pour répondre aux exigences fonctionnelles et techniques. Concevoir, développer et maintenir des artefacts de données (pipelines, services, APIs) basés sur les meilleures pratiques. Implémenter des cas d’usage liés à l’analyse de données, à l’exploration BI et au calcul distribué. Documenter et optimiser les architectures de données suivant des standards éprouvés (architecture médaillon, GitFlow, etc.). Travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir des livrables de qualité. Compétences obligatoires : Expertise en Databricks , Palantir Foundry , Python , SQL et Data Visualization . Maîtrise des outils MSDevOps , Jenkins , Artifactory , et Container Registry . Connaissances solides en parallélisation et programmation distribuée . Compétences appréciées : Expérience avec Delta Lake , BlobStorage , FileShare , et l’architecture médaillon.

Localisation : Maisons-Alfort (94) Rythme : 2 jours sur site (lundi & jeudi) / 3 jours télétravail Expérience : +8 ans Démarrage : ASAP Mission longue Expérience en banque obligatoire. Python / Spark / Entrepôts de données / Data Warehouse 1. Description du poste Dans un contexte de transformation globale du SI et d'accélération autour des technologies Data & Cloud, nous recherchons un Data Engineer senior expert en Python , PySpark , traitement de données Spark et parfaitement à l’aise avec l’écosystème AWS . Le rôle implique une forte dimension d’ingénierie logicielle : développement Python , tests unitaires (pytest), participation aux tests fonctionnels automatisés, mise en place de code modulaire , robuste et industrialisé. Au quotidien, le Data Engineer devra concevoir et développer des jobs de traitement de données (notamment via AWS Glue), maîtriser l’ensemble de la stack AWS Data (S3, Athena, Secret Manager…), intervenir ponctuellement sur des instances EC2, et collaborer étroitement avec le Tech Lead afin de respecter les design patterns applicatifs et les standards d'architecture. L’objectif majeur de la mission est de modulariser et architecturer les process Data pour construire des solutions évolutives, intégrées et orientées métier. Le poste nécessite une posture proactive, autonome, dynamique, ainsi qu’un excellent relationnel avec les PM et les équipes métiers, dans un environnement Agile SAFe .

Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, vous interviendrez sur un projet en tant que Data engineer. Dans le cadre d'un projet de transformation Data ambitieux, nous recherchons un Ingénieur Data pour concevoir et structurer l'architecture d'un Data Warehouse et poser les bases des futurs projets d'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, structuration, gouvernance, qualité et préparation aux usages prédictifs. Vos missions : 1. Architecture & Infrastructure Data Définir et mettre en œuvre l'architecture du Data Warehouse (on-premise). Concevoir et automatiser les pipelines ETL/ELT à partir des systèmes existants (ERP, TMS, WMS…). Garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des données. Participer à la mise en place d'un catalogue de données pour améliorer la gouvernance. 2. Préparation et Structuration pour l'IA Concevoir des modèles de données adaptés aux futurs cas d'usage IA et prédictifs. Structurer et enrichir les datasets nécessaires aux analyses (prévision ETA, détection d'anomalies…). Collaborer avec les équipes de développement ERP pour intégrer les flux métiers. 3. Collaboration & Culture Data Travailler en étroite collaboration avec les équipes IT, métiers, développement logiciel et direction. Sensibiliser les équipes à la culture data-driven et à l'utilisation des outils analytiques. Être un moteur dans la diffusion des bonnes pratiques Data au sein de l'entreprise. 4. Développement Machine Learning (à moyen terme) Participer à la création de premiers modèles de Machine Learning en lien avec les métiers. Contribuer à leur industrialisation (API, conteneurisation, intégration à l'ERP). Compétences : Excellente maîtrise de Python et SQL. Solide expérience en construction de pipelines de données (ETL/ELT). Connaissance d'un ou plusieurs outils d'orchestration : Airflow, dbt, Talend… Bonnes bases en bases de données relationnelles et cloud : Snowflake, BigQuery, Synapse, PostgreSQL… Compréhension des principes du Machine Learning (pandas, scikit-learn). À l'aise dans un environnement DevOps (Git, CI/CD, Docker, APIs REST).

Nous recherchons un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior pour renforcer une équipe data travaillant sur une plateforme moderne Azure / Databricks . Votre rôle : concevoir, industrialiser et optimiser des pipelines Big Data, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Compétences indispensables Big Data : Spark, Databricks Ingestion / Streaming : Kafka, Apache NiFi Cloud : Microsoft Azure Langages : Scala ou Java + Python + SQL Orchestration : Airflow CI/CD & DevOps : Azure DevOps, Git Compétences appréciées Dataiku Ansible Connaissance Data Lake / architectures medallion Vos missions Concevoir et industrialiser des pipelines Big Data (batch & streaming). Développer des flux d’ingestion avec NiFi, Kafka, Spark. Optimiser performance, qualité et scalabilité. Participer à l’architecture et aux choix techniques. Encadrer techniquement l’équipe (guidelines, bonnes pratiques, code review). Contribuer aux automatisations et à l’orchestration (Airflow, Ansible, DevOps).

Pour notre client dans le secteur bancaire, nous recherchons un expert Kafka : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA. Les principales technologies utilisees • Kafka • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation

Nous recherchons un Data Engineer avec une expertise confirmée en modélisation DataVault (compétence indispensable) ainsi qu’une maîtrise de dbt et Snowflake , dans un environnement Azure . La mission s’inscrit dans une transformation Data stratégique visant à industrialiser et standardiser les flux de données. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer la plateforme Data basée sur Snowflake et dbt. Modéliser, structurer et optimiser les modèles DataVault (Hubs, Links, Satellites) . Industrialiser, automatiser et fiabiliser les pipelines ETL/ELT . Contribuer à la mise en place et au respect de l’approche ATDD . Assurer la qualité, la traçabilité et la cohérence des produits data. Collaborer avec les équipes Data, Engineering et Projets pour garantir la valeur des solutions livrées.

Nous recherchons un(e) data engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : a5057rwa3n

📌 Data Engineer (H/F) – Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail 📢 Pas de portage ni de sous-traitance Nous recherchons un Data Engineer autonome , pour accompagner la transformation data de l’entreprise et soutenir les équipes métier dans leurs analyses, pilotages et initiatives de création de valeur. 🎯 Missions principales Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes pour optimiser le pilotage des activités. Accompagner les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’opération des solutions data. Concevoir des modèles de données (relationnel, dimensionnel, Data Vault). Développer et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et maintenables. Garantir la qualité et la gouvernance des données (lineage, métadonnées, quality checks…). Participer à l’évolution de l’ architecture data (Data Lakehouse, Data Mesh). Produire des visualisations et analyses accessibles (Power BI). Maintenir le catalogue de datasets à jour. Réaliser les tests selon la stratégie définie. Fournir des kits de formation et accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions. 📈 Résultats attendus Données pertinentes identifiées, capturées et valorisées. Optimisation du temps, des outils et des ressources liés à la gestion data. Analyses et visualisations lisibles et exploitables par les métiers. Recommandations permettant la création de valeur opérationnelle. Amélioration continue des services et processus grâce aux insights data. Respect des normes éthiques et de gouvernance du groupe. Promotion et documentation des produits data pour faciliter leur maintien dans le temps. 🧠 Compétences requises Data Engineering Modélisation : relationnelle, dimensionnelle, Data Vault Pipelines ETL / ELT Gouvernance : data lineage, qualité, catalogage Architectures data modernes : Data Lakehouse, Data Mesh Langages SQL avancé Python / PySpark avancé Technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps 📍 Conditions Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail Pas de portage, ni de sous-traitance