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Contribuer à la mise en place, l’adoption et la diffusion des pratiques de Data Quality au sein des équipes data, en s’appuyant principalement sur dbt (packages de tests, notamment dbt-expectations) et des librairies Python, sous la validation d’un expert GDO. Intégration et industrialisation Intégrer le package dbt-expectations dans le squelette dbt existant. Garantir la compatibilité avec les standards et l’architecture data en place. Développement Data Quality Concevoir et implémenter des tests de qualité des données (complétude, unicité, validité, cohérence, fraîcheur…). Accompagner les équipes Digital Applications dans l’implémentation des tests sur leurs projets. Documentation & enablement Mettre à jour la documentation technique. Créer des tutoriels pédagogiques (how-to, bonnes pratiques) à destination des data engineers. Expertise & support transverse Apporter une expertise Data Quality (dbt / Python). Faciliter l’adoption des librairies Data Quality au sein de GDO. Être force de proposition sur les standards et bonnes pratiques.

La mission consiste à : - Maîtrise de la donnée et garant de la qualité de son utilisation - Analyser les besoins des utilisateurs et proposer des solutions innovantes - Développer les solutions data - Maintenir les solutions existantes - Mettre en oeuvre des pipelines de données Compétences attendues : - Expériences significatives comme Data Engineer / Data Analyst - Maîtrise de SQL, Python, PowerBI, GCP, CI/CD, Terraform, Github et les ETL/ELT - Anglais un + Mission basée sur la métropole lilloise avec télétravail hybride

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Data Engineer Manager. Secteur d'activité du client final : santé Contexte : le Client recherche un profil senior avec une expérience confirmée de Data Engineer en environnement complexe, connaissant les DataPlateforms, maitrisant Databricks et/ou Snowflake, idéalement sur Azure. Démarrage : immédiatement Autre prérequis : Expérience en migration de plateformes Exépérience en gestion d'équipes mixtes (internes, consultants, offshore/AMS)

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Nous recherchons un Data Engineer pour travailler sur des projets de collecte, transformation et gestion des flux de données au sein de notre équipe. Le poste requiert des compétences techniques en Data Bricks , Python , SQL et Azure DevOps pour assurer le bon déroulement des pipelines de données. De plus, des connaissances de base dans l’utilisation de Power BI et une approche agile basée sur Scrum sont attendues. Le Data Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place et l'optimisation des processus de gestion des données, en s'assurant de la qualité, de la transformation et de l'intégration des données dans des environnements Azure. Responsabilités : Collecte et transformation des données : Concevoir et développer des pipelines de collecte de données et de transformation (ETL) à l’aide des technologies adaptées (notamment Data Bricks ). Gestion des flux de données : Assurer l’intégration et la gestion fluide des flux de données entre les différentes sources et plateformes. Développement Python & SQL : Créer des scripts Python et des requêtes SQL pour manipuler, nettoyer et transformer les données. Support Azure DevOps : Utiliser Azure DevOps pour gérer les processus de déploiement et d’intégration continue (CI/CD). Participation aux projets Power BI : Fournir un soutien de base pour les projets Power BI, notamment au niveau sémantique (compréhension des données et modèles). Méthodologie Agile : Travailler en étroite collaboration avec l'équipe produit dans un cadre Agile (méthodologie Scrum) pour assurer la livraison rapide et efficace des projets. Compétences requises : Techniques : Maîtrise des technologies Data Bricks , Python , SQL . Expérience avec Azure DevOps pour la gestion des déploiements et de l’intégration continue. Power BI : Connaissances de base en sémantique des données et modèle de données dans Power BI. Connaissance des processus ETL pour la gestion de la collecte, transformation et stockage des données. Agilité : Bonne maîtrise des méthodes Agile , avec une expérience en Scrum . Compétences en communication : Capacité à travailler efficacement en équipe, à échanger et à comprendre les besoins fonctionnels pour traduire ces besoins en solutions techniques. Profil recherché : Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou dans un domaine similaire. Expérience : Minimum 2 à 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou sur un poste similaire avec des compétences en développement Python, SQL et gestion des données. Autonomie et capacité à travailler dans un environnement dynamique et en constante évolution. Compétences appréciées : Expérience avec Azure Synapse , Azure Data Lake , ou autres outils cloud pour la gestion des données. Bonne capacité à comprendre et à travailler avec des données complexes et variées. Connaissance approfondie des bonnes pratiques en data engineering (qualité, transformation, gestion des données).

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, BI, Sécurité, Infrastructure), vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des pipelines data dans un environnement Azure. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines d’ ingestion et de transformation (batch et near-real-time) Développer et maintenir des flux sous Azure Data Factory Implémenter des traitements Spark via Databricks Mettre en place la qualité des données , le monitoring et la reprise sur erreur Versionner, packager et livrer via des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes BI, sécurité et infra 🛠️ Industrialisation & DataOps Respect des standards de développement et de nommage Mise en œuvre de pipelines CI/CD Documentation et maintien des bonnes pratiques Data Contribution à la performance et à la robustesse des traitements

Data Engineer (spécialisation Snowflake) Contexte du poste Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le Data Engineer rejoint l’équipe Data, responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des solutions d’exploitation et de valorisation des données. Dans un contexte de modernisation du SI et de structuration des usages data, l’entreprise déploie la plateforme Snowflake , solution cloud de référence pour unifier le stockage, le traitement et le partage des données. Missions principales Le Data Engineer interviendra sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : 1. Conception et développement Concevoir, développer et orchestrer les flux de données sur Snowflake (Snowpipe, Streams, Tasks, Snowflake Pipelines). Définir et maintenir les modèles de données (zones Raw, Staging, Core, Data Marts). Développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données (batch, near real-time). Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements. 2. Intégration et industrialisation Optimiser les coûts, la gouvernance et les performances de la plateforme Snowflake. Documenter les architectures, flux, schémas et traitements. Participer à l’industrialisation des processus Data Engineering (DataOps). 3. Gouvernance et sécurité des données Collaborer avec le Head of Data et le Data Architect pour concevoir une plateforme data conforme aux standards. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (RBAC, gestion des rôles et privilèges), de catalogage et de gestion des métadonnées. Contribuer à l’amélioration continue des normes de gouvernance data. 4. Support et amélioration continue Assurer le support technique des environnements Snowflake. Identifier les axes d’amélioration et accompagner les évolutions de la plateforme data. Former et accompagner les utilisateurs métiers, analystes et équipes BI.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe Data moderne et orientée traitement de données volumétriques. Vous participerez au design, à la mise en place et à l’optimisation des pipelines de données. Missions : Développement de pipelines ETL / ELT Modélisation et structuration de data warehouses / data lakes Optimisation des performances et qualité des données Participation à la mise en place de frameworks DataOps Collaboration étroite avec Data Analysts / Data Scientists

Freelance OU Portage salarial (TJM : 380-420) - Erstein - Expérience de 3 ans minimum (hors stages / alternance) Envie d’intervenir sur un projet de migration et d’optimisation des flux de données dans le secteur industriel ? Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur industriel. Votre rôle : Vous accompagnerez l’équipe dans la conception, la mise en place et l’optimisation des flux de données et du Datawarehouse. - Développer et maintenir les modèles de données : vous assurez l’alimentation de la base pivot et participez à la migration vers SQL Server 2025, en veillant à la performance et à la fiabilité des données. Vous contribuez également à l’intégration de la recherche vectorielle dans les applications existantes - Mettre en place et optimiser les flux de données : vous concevez et développez des pipelines ETL (SSIS), tout en évaluant la transition vers des solutions Open Source (Polars / Pandas sous Airflow) pour moderniser et automatiser les flux - Accompagner la conception et l’architecture des solutions Data : vous rédigez des cahiers des charges, réalisez des études de faisabilité et conseillez les métiers sur le choix des données pivots, les formats et les modèles adaptés, tout en garantissant la qualité et la cohérence des données - Contribuer à l’exploitation du Datawarehouse : vous intervenez sur la base Oracle et développez des scripts Bash pour automatiser les tâches et faciliter la maintenance des données Situation géographique : Erstein (67) – Facile d’accès en transport en commun

Attention, 2 jours de présence sur site non consécutifs à Bruxelles OBLIGATOIRE. Dans le cadre de son architecture cible, ENGIE M&S Belgium a mis en place les plateformes Databricks et Dataiku sur AWS et a lancé des projets de migration pour différents cas d’usage (SAS, AWS Sagemaker, BW/HANA, etc.). Nous recherchons un(e) Expert(e) Dataiku pour rejoindre une équipe projet chargée de reconstruire les fonctionnalités de programmes SAS, dont les résultats sont utilisés par les équipes Finance et Reporting Réglementaire. L’objectif est de combiner l’utilisation de Databricks (stockage/calcul) et de Dataiku (transformation de données), en privilégiant autant que possible les recettes visuelles de Dataiku.

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

🔍 Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Engineer pour renforcer une équipe existante et accompagner la transformation digitale et la gestion des données réglementaires du département Chartering , dans un contexte fortement exposé aux enjeux de conformité FUEL EU . 1) Suivre et agir pour la transformation digitale et la gestion/collecte des données réglementaires du département Chartering (état des lieux et mise en place de process) 2) Collecter les informations nécessaires pour le calcul de la compliance FUEL EU et tenir à jour les bases de données spécifiques pour ces calculs et leurs couts 3) Elaborer et comparer les différentes options pour diminuer l’exposition réglementaire 4) Contrôler et challenger les informations et projections communiquées par les armateurs et les lignes exploitantes 5) Mettre en place des outils et KPI’s permettant des prises de décisions opérationnelles 6) Négocier / coordonner avec les armateurs le timing et la nature des mesures pour compenser ou neutraliser les déficits réglementaires 7) Présenter et partager les résultats avec les lignes, plateau IMO, départements/métiers concernés

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 : 729z7ixwq0

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 Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Responsabilités Unificateur de données : Concevoir, assembler, intégrer, nettoyer et harmoniser de grands jeux de données complexes afin de fournir des insights métier et d’alimenter des expériences de produits data. Agent de sécurité des données : Concevoir et construire des infrastructures de données fiables et scalables en utilisant les meilleures pratiques en matière de confidentialité et de sécurité pour protéger les données. Data Ops : Piloter l’ensemble de la chaîne data de bout en bout, incluant la collecte des événements, la gouvernance des données, les intégrations data et la modélisation. Responsable des données (Data Custodian) : Garantir la cohérence et la qualité de l’environnement technique et de la structure des données à travers des métriques, de la documentation, des processus, des tests de données et de la formation. Si vous possédez tout ou partie des compétences suivantes, n’hésitez pas à postuler Bonne connaissance des services de Cloud Data Warehouse. Une expérience sur Google BigQuery, Snowflake, AWS Redshift/Athena, Looker, Azure SQL DWH ou Azure Databricks est fortement appréciée. Bonne maîtrise des architectures relationnelles et Big Data, de l’entrepôt de données, de l’intégration des données, de la modélisation, de l’optimisation et des techniques d’analyse de données. Expérience dans la construction de pipelines de données de bout en bout sur des plateformes data on-premise ou cloud. Expérience concrète dans la livraison de solutions incluant des bases de données, du SQL avancé et du développement logiciel dans des langages tels que Python. Intérêt marqué et bonnes connaissances des technologies Big Data et de l’écosystème Apache (Beam, Spark, Kafka, Airflow), ainsi que des bases de données, de l’intégration, du master data management, de l’assurance qualité, du data wrangling et des technologies de gouvernance des données. Expérience des plateformes cloud publiques et des infrastructures cloud, indispensable pour le poste. Exposition aux outils ETL/ELT et de gouvernance des données. Intérêt pour les technologies et principes de l’IA et du Machine Learning. Capacité à migrer et transformer de grands jeux de données complexes issus de sources, structures et formats variés, modélisés pour supporter l’analyse et fournir des insights exploitables de qualité. Vous êtes un(e) analyste rigoureux(se) et un(e) excellent(e) résolveur(se) de problèmes, doté(e) d’un esprit de leadership intellectuel et d’une bonne compréhension des enjeux business. Vous êtes parfaitement bilingue français / anglais (poste basé à Paris). Avantages Nous nous engageons à faire vivre notre mission au quotidien, en commençant par offrir des avantages permettant à nos collaborateurs de s’épanouir : Vous bénéficierez d’un package compétitif, adapté à votre expérience, avec de réelles opportunités d’évolution. Nous avons à cœur de vous faire grandir et de vous aider à devenir la meilleure version de vous-même au sein d’une équipe de classe mondiale, composée de personnes brillantes et passionnées. Nous investirons fortement dans votre développement à travers des formations continues et un parcours de développement des compétences personnalisé. Nous valorisons l’initiative et soutenons volontiers les activités de team building ou tout type de formation enrichissante. Il n’existe pas de « sachant unique » : même si nos consultants débutent avec une dominante stratégique/business ou technique, ils sont encouragés à développer ou renforcer leur expertise et leur posture de conseil au fil des missions clients. Nos équipes RH et Staffing assurent un suivi individualisé afin d’aider chacun à devenir la meilleure version de lui-même. Inclusion & Diversité La diversité de nos équipes est au cœur de notre capacité à innover, à croître et à concrétiser notre ambition collective : aider chacun à construire son avenir. La curiosité naturelle, le respect des différences et un état d’esprit tourné vers l’apprentissage et la progression sont particulièrement valorisés.

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL