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Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des systèmes d’information Finance, une organisation internationale souhaite étudier l’intégration de données financières issues de multiples entités opérationnelles vers des datamarts Finance Groupe. L’environnement est caractérisé par : une forte hétérogénéité des systèmes (multi-ERP), des niveaux de maturité variables selon les entités, une gouvernance des données décentralisée. La mission s’inscrit dans une phase de cadrage stratégique, exclusivement orientée analyse et aide à la décision (aucune activité de développement ou de build). Missions Analyser les processus Finance (comptabilité fournisseurs, clients, grand livre) au sein de différentes entités Identifier les besoins métiers liés à l’alimentation de datamarts Finance Évaluer la qualité, la disponibilité et la cohérence des données existantes Étudier les architectures SI et data en place (ERP, flux, stockage) Identifier et comparer différents scénarios d’intégration des données (batch, API, cloud) Analyser les contraintes techniques, organisationnelles et réglementaires Évaluer les modèles de gouvernance et les règles de gestion des données Identifier les risques, dépendances et proposer des plans de mitigation Construire des scénarios de faisabilité (coûts, complexité, scalabilité) Produire une recommandation argumentée pour orienter la décision (Go / No Go) Contribuer aux comités de pilotage et aux reportings d’avancement Livrables attendus Analyse des processus Finance (AP / AR / GL) Cartographie des systèmes (ERP et data) Évaluation de la qualité et de la structure des données Scorecards de faisabilité par périmètre Étude des patterns d’intégration Schémas d’architecture cible (niveau macro) Analyse des risques et contraintes Scénarios comparatifs de mise en œuvre Rapport de faisabilité consolidé avec recommandation Supports de pilotage projet Environnement technique ERP : multi-environnements (type SAP, Sage, IFS, Navision) Data : plateformes data groupe / data cloud Intégration : batch, API, flux inter-systèmes, cloud-to-cloud Gouvernance : standards data et cybersécurité groupe

"Contexte du besoin Nous recherchons un profil senior en architecture Data afin de nous accompagner dans la définition de l'architecture Data cible, la mise en oeuvre de la nouvelle plateforme Data dans un ecosysteme exisant. Le profil devra accompagner à la définition de l'architecture Data cible, la définition des standards, normes et bonnes pratique sur l'ensemble des socles Data et la mise en œuvre de la nouvelle plateforme Data. MISSIONS - Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible de la fédération, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). - Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). - Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. - Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. - Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance). Le profil devra justifier : - d’une expérience confirmée dans la conception et la mise en œuvre de plateformes Data modernes, - d’une expertise en architecture Data (modèles de données, intégration, scaling, sécurité, qualité), - d’expériences significatives sur des projets incluant : la définition d’architectures cibles, la conception de modèles de données complexes, l’accompagnement de trajectoires de migration (Hadoop, Teradata ou plateformes équivalentes), la mise en place de data products et d’approches orientées produit." Environnement technologique actuel : Teradata,SQL, Datastage, Power BI, Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python" Livrables attendus Dossiers d'architecture cible, générale et détailée Cartographie des flux et sources de données Schéma d'intégration avec l'écosystem existant Documents de description des standards, principes et bonnes pratiques Feuille de route et trajectoire cible Ateliers et comptes rendus Support de présentation architecture et dossiers d'arbitrages Environnement technique - technologique Environnement technologique actuel : Teradata,SQL, Datastage, Power BI, Hadoop Cloudera, Hive, Impala, Python Compétences Data Conception d'architecture plateforme Data : - maitrise des architectures Data - maitrise patterns d'ingestion, stockage, transformation, exposition, - capacité à concevoir une architecture cible cohérente avec le SI existant" Modélisation des données : - concevoir des modèles conceptuels, logiques et physiques ; -harmoniser et rationaliser les modèles dans une logique Data Centric ; - appliquer des standards et bonnes pratiques (normalisation, typage, granularité, qualité)." Définition, conception et urbanisation de Produits Data Définition des standards, normes et bonnes pratiques Accompagnement, communication et alignement multi-acteurs "Compétence liée à l'environnement " "Expérience dans l'écosystème de la protection sociale (Retraite Complémentaire idéalement)"

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Big Data pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données à grande échelle. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures distribuées en intégrant des technologies telles que Hadoop, Spark, Kafka, Iceberg/Delta Lake ou équivalents, ainsi que des principes modernes de lakehouse et de data mesh lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance et de sécurité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques Big Data et data engineering.

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Le profil interviendra pour définir, concevoir et accomagner la construction de l'architecture cible Data. Ses missions principales seront de : Définir l’architecture cible Data : concevoir l’architecture Data cible n, alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data‑Centric et définir les patterns d’intégration et les couches fonctionnelles de la future plateforme (ingestion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : concevoir l’architecture technique globale de la plateforme, en intégrant l’écosystème existant (Teradata, Hadoop) et la stratégie d’évolution (cloud ou on‑prem, gouvernance, scalabilité). Proposer la trajectoire d’évolution permettant la transition vers la nouvelle plateforme (stratégie de migration, coexistence, phasage). Modélisation des données et harmonisation : concevoir les modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossary). Définir les principes de modélisation à appliquer selon les usages : analytique, opérationnel, data products. Data Products & accompagnement métiers : accompagner les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products. Garantir la cohérence des data products avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : définir les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Proposer et formaliser les bonnes pratiques autour des outils de l’écosystème (outils d’ingestion, qualité, orchestrateurs, catalogage, gouvernance).

Dans le cadre de ses projets Big Data internes, notre client recherche un Consultant DataOps & Administrateur Hadoop confirmé , intégré à l’équipe BDP (Big Data Platform) . Le consultant interviendra sur le déploiement, l’industrialisation, l’exploitation et le maintien en condition opérationnelle de clusters Big Data personnalisés, basés sur la TOSIT Data Platform (TDP) , au service des projets data et métiers. 🎯 Rôle et responsabilités 1. Déploiement & industrialisation des clusters Big Data Déploiement automatisé de clusters via pipelines Jenkins Installation et configuration des composants Hadoop via Ansible Adaptation des architectures selon les besoins projets (sécurité, performance, capacité) Contribution aux pratiques CI/CD et Infrastructure as Code Déploiement et administration du TDP Manager Mise en place de Hue pour les environnements Datalab 2 . Administration avancée de la stack Hadoop / TDP Le consultant est responsable de l’installation, la configuration et l’exploitation de : Sécurité & identités : OpenLDAP Kerberos Ranger (politiques de sécurité) Stockage & calcul distribué : HDFS (baie Huawei) Hadoop (YARN, services core) Traitement & accès aux données : Spark Hive Services transverses : ZooKeeper PostgreSQL Responsabilités associées : Gestion des dépendances inter-services Cohérence des versions Optimisation des performances et de la stabilité Résolution des incidents complexes 3. Provisionnement & automatisation des environnements Provisionnement de VM sous VMware Préparation des prérequis systèmes (OS, réseau, stockage) Automatisation via Ansible et scripts Bash Gestion des environnements DEV / RECETTE / PROD 4. Observabilité, supervision & anticipation Mise en œuvre et maintien de la stack d’observabilité : Prometheus Alertmanager Loki / Promtail Grafana Définition des indicateurs de supervision Analyse proactive des alertes Diagnostic et résolution d’incidents 5. Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Administration quotidienne des clusters Hadoop Support aux équipes projets et utilisateurs Datalab Gestion des incidents, demandes d’évolution et correctifs Montées de version Suivi de capacité (CPU, RAM, stockage) Rédaction et mise à jour de la documentation technique 🤝 Interaction & posture attendue Participation active aux rituels d’équipe Coordination avec : Équipes infrastructure Équipes projets data / métiers Référents sécurité Capacité à accompagner et conseiller les équipes dans l’usage de la plateforme Forte capacité de communication transverse 🧠 Compétences clés attendues Techniques Expertise Hadoop / Big Data on-prem Solide expérience DataOps / DevOps Maîtrise de : Jenkins, GitLab CI/CD, SonarQube Ansible, Bash VMware, Docker Stack d’observabilité (Prometheus, Grafana, Loki) Méthodologiques & soft skills : Rigueur et sens de la qualité Forte sensibilité aux enjeux de sécurité Capacité d’anticipation (supervision, performance, capacité) Autonomie et esprit d’équipe Aisance dans des environnements complexes et critiques ⚠️ Points de vigilance Forte interdépendance des composants Hadoop Exigences élevées en matière de sécurité (Kerberos, Ranger) Enjeux de performance et de disponibilité Nécessité d’une coordination transverse permanente

Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais Lu, écrit (Impératif) Description détaillée Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data

Contexte de la mission Dans le cadre d'une phase de transformation visant à adopter un modèle axé sur les données (Data Centric) et de définition d'une stratégie Data, le client met en œuvre une nouvelle plateforme Data Régime pour répondre à ses besoins. Un programme dédié à cette plateforme a été lancé fin 2025. Au premier trimestre 2026, des Proofs of Concept (POC) sont en cours afin de sélectionner la future plateforme Data. Le client recherche une prestation en architecture Data pour l’accompagner dans la définition de l’architecture cible et la mise en œuvre de cette nouvelle plateforme au sein d’un écosystème existant. Objectifs et livrables Le consultant intervenant aura pour mission de définir, concevoir et accompagner la construction de l’architecture cible Data. Ses principales responsabilités seront : Définir l’architecture cible Data : Concevoir une architecture alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data-Centric, en déterminant les patterns d’intégration ainsi que les couches fonctionnelles de la plateforme (inclusion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : Élaborer l’architecture technique globale en intégrant l’écosystème existant (tels que Teradata, Hadoop) et en tenant compte des stratégies d’évolution (cloud ou on-premise, gouvernance, scalabilité). Proposer une trajectoire d’évolution permettant la transition vers cette nouvelle plateforme, incluant stratégie de migration, coexistence et déploiement par phases. Modélisation et harmonisation des données : Définir des modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossaire). Établir les principes de modélisation adaptés aux usages, qu'ils soient analytiques, opérationnels ou liés à des data products. Data Products & accompagnement métier : Soutenir les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products, en veillant à leur cohérence avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : Élaborer les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Formaliser les bonnes pratiques concernant les outils de l’écosystème, notamment ceux liés à l’ingestion, à la qualité, à l’orchestration, au catalogage et à la gouvernance.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Sénior / Big Data / Spark / Cloudera sur Paris. Contexte de la mission Le projet HALO est un programme stratégique de digitalisation des parcours bancaires (vente en ligne, souscription, IA). La Direction Data met en place une plateforme Big Data pour alimenter les cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée. Il s’agit d’un nouveau projet (build) avec des enjeux de performance, d’intégration IA et de montée en charge. L’environnement technique est centré sur un écosystème Hadoop/Cloudera on-premise. Missions principales • Participer à la définition de l’architecture Data en lien avec les architectes et la squad • Affiner les User Stories avec le PO/BA, concevoir et développer les pipelines de collecte et de stockage des données • Orchestrer les flux batch et temps réel (Spark batch + Spark Streaming) • Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés • Déployer le produit dans les différents environnements (CI/CD) • Garantir le bon fonctionnement en production : monitoring, gestion des incidents, optimisation • Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code Environnement technique Catégorie Technologies Framework Big Data Hadoop Cloudera (requis) Traitement Spark, PySpark, Spark Streaming (requis) — Scala (apprécié) Messaging Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams (apprécié) Langages SQL (requis), Scala, Java, Shell, Python Bases de données SQL : Hive, Phoenix — NoSQL : HBase, MongoDB DevOps / CI-CD Git, Jenkins, Artifactory, XL Deploy, XL Release Monitoring ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Gouvernance RGPD, Data Lineage, Catalogage

Contribuer à la structuration et à la mise en œuvre des infrastructures de calcul et de stockage, en cohérence avec la feuille de route DATA et les conclusions de l’audit « des besoins ». Le titulaire pilote la collecte des besoins métiers, élabore les scénarios d’architecture technique, contribue à la priorisation des projets et accompagne leur réalisation jusqu’au transfert en exploitation. Le titulaire du poste joue un rôle de référent de l’architecture Infrastructure/DATA, garant de la cohérence technique au service des projets métiers et scientifiques. Missions principales Architecture et trajectoire technologique • Concevoir des architectures de calcul, stockage et plateformes DATA (On-premise, Cloud ou hybrides). • Élaborer la cible d’architecture DATA : catalogage, gouvernance, sécurité, interopérabilité. • Formaliser les patterns d’architecture, standards et bonnes pratiques. 1. Collecte et formalisation des besoins métiers et techniques • Animer des ateliers avec les directions métiers et laboratoires pour recueillir et qualifier les besoins. • Réaliser des cartographies techniques et fonctionnelles. • Identifier les contraintes et les gains attendus. 2. Analyse et ingénierie des systèmes existants • Réaliser du reverse engineering sur les systèmes existants, y compris non gérés par la DTI. • Identifier les redondances, obsolescences et pistes d’optimisation. 3. Proposition et priorisation de projets • Construire un plan d’action priorisé des projets techniques. • Appuyer la priorisation stratégique en lien avec la gouvernance DATA et le SDSI 2030 (qui reste à construire). 4. Pilotage et accompagnement technique des projets • Coordonner les travaux techniques, tests de performance et intégration. • Contribuer directement à la mise en œuvre technique et au transfert RUN. 5. Contribution à la gouvernance DATA • Participer aux instances du Programme DATA et du SDSI. • Contribuer à la définition des standards techniques et à la documentation des services. Missions secondaires • Participation à des projets de plateformes mutualisées (MFT, ETL, forges logicielles, calcul). • Étude et éventuel déploiement de solutions cloud ou hybrides selon arbitrages stratégiques. • Veille technologique sur les infrastructures et technologies data. • Capitalisation documentaire et accompagnement à la montée en compétence des équipes.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data GCP pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures en intégrant des services et technologies GCP tels que BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Dataproc ou des approches lakehouse lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data sur GCP.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data Azure pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures en intégrant des services et technologies Azure tels que Azure Data Lake, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Factory et Event Hubs, ou des approches lakehouse lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data sur Azure.

Pour un client du domaine de l'énergie, vous intégrerez la squad Data & Analytics Platform . Dans un environnement technologique en mutation rapide, cette équipe est responsable de la conception, de la construction et du support de la plateforme de données utilisée à l'échelle mondiale par l'ensemble des entités du groupe. Le poste est basé à Paris (75002) avec un rythme de travail hybride (3 jours de présence sur site impératifs). Missions : En tant que membre clé de la squad, vos activités principales se concentrent sur l'automatisation, la sécurité et la fiabilité de l'écosystème Data : Infrastructure as Code (IaC) : Développement, mise à jour et maintenance du code Terraform (environnements AWS et Azure) en respectant les standards de sécurité et de conformité internes. Automatisation CI/CD : Conception et maintenance des chaînes de déploiement automatisées via GitHub Actions pour garantir des mises en production fluides et sécurisées. Administration de Data Lake : Exploitation et optimisation du stockage (Amazon S3), gestion des cycles de vie des données (Lifecycle policies) et pilotage de la performance/coûts (FinOps). Sécurité et Gouvernance : Mise en œuvre des politiques d'accès (IAM), gestion de la configuration réseau (VPC, NSG, ACLs) et respect des réglementations sur l'exploitation de la donnée. Développement de Services : Création et maintenance de micro-services et d'APIs (REST, Event-driven) en Python. Support et Documentation : Rédaction et enrichissement de la documentation technique à destination des utilisateurs finaux et monitoring de la plateforme (supervision).

Rejoignez TRUST’IT 🚀 Créée en 2016, TRUST’IT compte aujourd’hui plus de 100 collaborateurs et un chiffre d’affaires de plus de 10 M€. Spécialistes de l’infrastructure, de la production et des métiers fonctionnels (Business Analyst, PO, Scrum Master…), nous proposons principalement des missions longues (2 à 3 ans). Notre force : une culture d’entreprise familiale , un turnover quasi nul et un mot d’ordre clair – la confiance . Chez TRUST’IT, nous plaçons l’épanouissement de nos collaborateurs au cœur de notre réussite. Nos avantages ✅ 25 CP + 10 RTT ✅ Mutuelle/prévoyance 100 % gratuite pour vous et votre famille ✅ Navigo intégralement remboursé + panier repas ✅ Prime d’intéressement & de cooptation (1 500 €) ✅ Chèques cadeaux, vacances, culture, rentrée scolaire ✅ Accès gratuit à + de 3 000 infrastructures sport & bien-être TRUST’IT, ce n’est pas une ESN comme les autres… c’est une famille ! Nous recherchons pour notre client, un Data Engineer (H/F) Contexte : Des tâches quotidiennes liées au maintien de la production en condition opérationnelle. Vos interlocuteurs privilégiés seront les équipes de production applicative, les équipes infrastructures, les plateformes internationales, mais également les équipes métiers pour lesquelles vous apporterez votre support et votre expertise technique. Missions : Conception et mise en œuvre de l'ingestion et du stockage de données : Identifier et formaliser les besoins des métiers en matière de collecte et de stockage de données. Développer des solutions d'acquisition de données via API. Concevoir et implémenter des architectures de stockage de données robustes (Ex: Ozone, Hadoop, Druid, Clickhouse…). Valider la qualité des développements par des tests unitaires et d'intégration. Automatiser les traitements de données via la mise en place et la maintenance de batch. Valorisation et sécurisation des données : Industrialiser les processus de nettoyage et de transformation des données. Gérer et documenter des bases de données hétérogènes, en intégrant diverses sources de données. Veiller à la conformité RGPD dans la gestion du cycle de vie des données. Superviser l'exploitation et assurer la maintenance corrective et évolutive des systèmes de données. Intégration et suivi des modèles prédictifs : Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et de machine learning. Mettre en place des dispositifs de validation et de monitoring des modèles. Assurer le suivi opérationnel et la maintenance des modèles intégrés aux applications. Contribution au pilotage projet : Définir les spécifications techniques précises en appui de l'analyse des besoins. Environnement technique : Les composants basés sur le logiciel de l’éditeur Cloudera CDP 7.1 :Hbase, Hive, Kafka, Solr, Knox, Spark,Ranger, Zookeeper, Kerberos LDAP... •Être force de proposition sur les évolutions techniques du périmètre Data avec la nouvelle offre containérisée : Cloudera Data Services (Infra Openshift K8s) •Contribuer à l'élaboration et à l'exécution des stratégies de migration des clusters Hadoop Cloudera. •Aisance avec l’écosystème Apache (Outils OpenSource),Build (Java, Maven, Gradle...), Automatisation avec Ansible •Connaissance Trino/Starburst, AirFlow, Flink •Participer à la résolution de problèmes complexes sur les plateformes Data (Capacité d’analysedes incidents applicatif de type Hive, Yarn, Spark...) •Apporter un support quotidien aux équipes applicatives et métiers dans leurs études de cas d’usage, leurs problématiques de développement ou de montée en charge. •Le poste est soumis à astreintes et interventions hors périodes ouvrées par rotation .Couverture horaire de l’équipe : 8h/19h

Data Engineer (H/F) – Environnement Data Platform / Big Data Mission : Au sein d’une équipe Data Platform, vous intervenez sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation de solutions data à grande échelle, dans un contexte international. Responsabilités : Conception et développement de pipelines de données (collecte, transformation, valorisation) Analyse de données complexes en collaboration avec les équipes Data Maintenance et évolution d’une plateforme data de type Lakehouse Choix des technologies de stockage et de traitement adaptées Mise en place de bonnes pratiques (code, architecture, data) Veille technologique et amélioration continue des outils et pratiques Profil recherché : Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering / Big Data Solide culture technique et capacité à évoluer dans des environnements complexes Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à vulgariser Compétences techniques : Python, SQL Outils Big Data : DBT, ETL, solutions de stockage (S3, Snowflake, MongoDB ou équivalent) Environnement Cloud (AWS idéalement, Azure ou GCP) DevOps : Docker, CI/CD, environnement Unix Connaissance des architectures data et idéalement Infrastructure as Code Langues : Anglais professionnel requis

Bonjour, Pour le compte de l’un de nos clients, acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Data Architect afin d’intervenir sur une mission stratégique autour de la structuration, gouvernance et valorisation des données . 📍 Informations clés Localisation : Paris (présence sur site requise) TJM max : 1200 € Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/12/2026 🚀 Contexte & mission Vous interviendrez sur la mise en place d’une architecture data moderne et scalable basée sur Azure Fabric , avec un fort enjeu autour de la gouvernance, de la qualité des données et de leur valorisation auprès des métiers. 🎯 Responsabilités principales 🔹 Architecture & Data Platform Concevoir et déployer des solutions data end-to-end (Lakehouse, Data Warehouse, modèles sémantiques) Structurer les couches de données ( Bronze / Silver / Gold ) Garantir la scalabilité, la performance et la robustesse de la plateforme 🔹 Data Engineering & Modélisation Concevoir et implémenter des pipelines ETL / ELT Définir les règles de transformation, de gestion des données incrémentales et des dimensions Optimiser les performances des requêtes et du stockage Développer des scripts Python (PySpark) et des requêtes SQL avancées 🔹 Gouvernance & Qualité des données Définir et mettre en œuvre les frameworks de gouvernance (traçabilité, métadonnées, qualité) Implémenter les mécanismes de contrôle qualité et gestion des erreurs Mettre en place les politiques de sécurité et d’accès ( RBAC, RLS ) 🔹 CI/CD & Industrialisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les produits data Gérer les référentiels Git, stratégies de versioning et déploiements Garantir la traçabilité et l’audit des évolutions 🔹 Data Mapping & KPI Assurer la cartographie des flux de données de bout en bout (E2E) Définir les règles métier et indicateurs KPI en lien avec les enjeux business Construire les dictionnaires de données et glossaires métier 🔹 Documentation & bonnes pratiques Définir les standards d’architecture et de développement Documenter les processus, runbooks, guidelines et décisions d’architecture (ADR) Accompagner les équipes et faciliter l’onboarding 🛠️ Environnement technique Cloud & Data Platform : Microsoft Azure, Azure Fabric Data Engineering : PySpark, SQL, Azure Data Factory, dbt CI/CD & DevOps : GitHub, Git CLI, Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions BI & Data Viz : Power BI (RLS) Gouvernance : Azure AD / Entra ID, Purview Documentation : Confluence, Visio / Lucidchart 👤 Profil recherché Data Architect avec 7 ans d’expérience minimum Forte expertise sur les environnements Azure Data (Fabric / Data Platform) Solide expérience en architecture data, gouvernance et modélisation Excellente maîtrise de SQL et Python (PySpark) Expérience en industrialisation, CI/CD et gestion de plateformes data Très bonnes capacités de communication, structuration et vision transverse