Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à recherche d'un Data App Engineer - Databricks / Python en Pré-embauche. Dans le cadre d'un départ à venir dans les équipes de la Data Factory, nous recherchons un(e) consultant(e) Data App Engineer confirmé, disposant d'une expertise avérée sur Databricks Apps, en modélisation data, et en réalisation d'interfaces. Le profil attendu est un data “full stack”, maîtrisant les concepts d'ingénierie, d'architecture et d'UX/UI, capable de concevoir, construire et maintenir des applications de collecte et de gestion de données, en interaction avec les chaînes analytiques. Le candidat devra être immédiatement opérationnel, justifier d'au moins 2 années d'expérience sur des projets Data App, et démontrer une excellente maîtrise de l'écosystème Databricks, ainsi que des frameworks orientés Data Apps (Dash et idéalement Node.js). Objectifs de la mission : Concevoir et développer des Data Apps, orientées saisie et gouvernance des données référentielles Garantir l'intégration fluide des applications avec les couches analytiques Modéliser des structures data robustes, performantes et sécurisées Industrialiser les flux et orchestrations nécessaires au cycle de vie des données Assurer un haut niveau de qualité UX/UI afin de favoriser l'adoption par les équipes métiers Mettre en place une démarche d'ingénierie pérenne : sécurité, logging, observabilité, CI/CD Périmètre d'intervention : Conception et développement d'applications Databricks Apps (front + logique métier + data pipelines) Création de modèles de données durables, optimisés et gouvernés sous Unity Catalog Mise en place et optimisation de la sécurité Lakehouse, notamment via RLS Conception des flux d'ingestion / exposition / synchronisation entre le Lakehouse (couche analytique) et Lakebase (couche applicative) : synced tables, CDF Développement Python avancé : data processing, API internes, logique applicative Participation aux rituels du delivery et contribution aux bonnes pratiques d'ingénierie Documentation des architectures, process et guidelines Support à l'intégration, aux tests et aux mises en production

Contexte de la missionDans le cadre de sa stratégie Public Cloud, l'organisation a adopté deux principes majeurs : SaaS First : pour les besoins courants, privilégier une solution SaaS lorsqu'elle répond aux attentes métier et fonctionnelles. Cloud Native : pour les développements spécifiques, concevoir les applications directement dans le Cloud en s'appuyant sur les services proposés par les fournisseurs de Cloud public. L'activité de Design & Legal Assessment (DLA) a pour objectif de contribuer à la construction d'un système d'information performant, agile, sécurisé et évolutif, en veillant à ce que les nouvelles solutions, ainsi que les solutions faisant l'objet d'un renouvellement, respectent notamment les principes suivants : Platform Agnostic Web & Mobile avec un design responsive Secure by Design Capacité à exposer les données et fonctionnalités via des interfaces uniformes / API Optimisation de la consommation des ressources Utilisation d'une infrastructure alimentée par des énergies renouvelables Conformité au RGPD Le processus de Design & Legal Assessment permet ainsi de limiter l'obsolescence du système d'information et de contribuer à la mise en place d'un paysage applicatif robuste, sécurisé et scalable. Initialement appliqué au niveau central, le processus est progressivement déployé à l'échelle internationale. L'élargissement continu du périmètre d'évaluation, notamment sur les aspects sécurité, architecture et conformité légale, entraîne une augmentation constante du nombre de dossiers à traiter. Afin de soutenir ce processus, une application web complète de type DLA as a Service a été développée et hébergée dans un environnement Google Cloud Platform (GCP), avec notamment App Engine et Firebase. L'application repose sur une architecture utilisant Angular pour le frontend et Python/Flask pour le backend. Objectifs et livrablesConcevoir et implémenter de nouvelles fonctionnalités en mode Agile. Intégrer des applications et services tiers via des API REST. Concevoir et développer des API REST consommables par les outils internes. Participer à l'évolution et à la maintenance de l'application. Contribuer à l'amélioration de l'architecture et des performances de la solution. Déployer et exploiter les fonctionnalités dans un environnement Google Cloud Platform. Compétences techniques requisesAPI REST Node.js JavaScript / TypeScript Angular Python / Flask HTML / CSS Shell / Bash Google App Engine Google Cloud Firebase Google Cloud Platform (GCP) Google Cloud Workflows Google Cloud Functions

🌍 Contexte Dans le cadre du développement et du déploiement international de plusieurs solutions digitales à fort impact environnemental, nous recherchons un(e) Développeur Backend Python / GCP confirmé(e). Vous rejoindrez une squad Agile en charge du développement, du déploiement, du support et de la maintenance d'un portefeuille de produits digitaux. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Tech Leads, Product Owner, Product Managers et Architectes autour d'un objectif commun : faire évoluer et consolider une plateforme servicielle à dimension internationale. 🎯 Vos missions Participer à la conception et au développement Backend des solutions. Développer et intégrer de nouveaux composants logiciels en Python. Travailler sur un backlog Agile structuré en Epics et User Stories. Assurer les mises en production via les chaînes CI/CD. Développer et maintenir les tests unitaires et E2E. Garantir la qualité du code à travers les code reviews et les outils d'analyse. Rédiger et maintenir la documentation technique. Analyser les anomalies et contribuer à la réduction des défauts applicatifs. Être force de proposition sur les choix et solutions techniques. Participer au pair programming et au partage de connaissances au sein de l'équipe. 🛠️ Environnement technique Backend : Python, Flask, FastAPI Data : SQL, BigQuery Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Services GCP : App Engine, Cloud Storage, Datastore, Cloud Functions Infrastructure as Code : Terraform DevOps : Git, GitLab, CI/CD Qualité : SonarQube, tests unitaires, tests E2E, Code Review Méthodologie : Agile