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La DSI du client recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. A ce titre, vos principales missions consisteront à : Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données. Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l'entreprise.

La l'équipe RAD-LAD (Reconnaissance Automatique de Documents et Lecture Automatique de Documents) 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. L'équipe souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment). * Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) * Préparer les jeux de données * Définir les conditions de succès et d’échec et paramétrer les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendus * Faire des développements sur les produits de la squaq (Java / Python)

Localisation :92 Démarrage : ASAP Jours obligatoires sur site : 3 jours/semaine Expérience : 5 ans minimum TJM: 400€ Data Engineer domaine Recyclage & Valorisation (F-H) Pour atteindre l'objectif stratégique de transformer ses données en un véritable actif, on réorganise ses services en créant une Direction DATA et FLUX rattachée au DSI du Groupe. Au sein de cette nouvelle direction, le/la Data Engineer domaine Recyclage & Valorisation aura en responsabilité l’infrastructure Data servant aux projets BI pour les métiers du Recyclage et de la Valorisation , conformément au niveau de service et de sécurité attendu. Il/ Elle a également la charge du maintien en condition opérationnelle de la Data Plateforme existante et de son évolution. MISSIONS • Est en charge de la mise en œuvre, du run et de l’évolution de la plateforme Data : o Intègre de nouveaux flux de données o S’assure du bon déroulement des batchs d’intégration des données o S’assure de l’intégrité et des performances de la plateforme Data o Veille à maintenir la plateforme Data « up to date » en mettant à jour ses composants et en la faisant évoluer en adéquation avec les dernières avancées technologiques • Pour être efficace, le/la Data Engineer doit avoir une connaissance transverse des flux de données qui transitent dans la plateforme data • Collabore avec les Data Analysts / Scientists pour s’assurer de la bonne utilisation des données qui sont exposées via la plateforme Data o Gère la mise à disposition et les droits d’accès à la donnée o S’assure des interactions entre les consommateurs des données et la data plateforme dans un soucis de rationalisation et de performance o Propose des améliorations techniques (indexation, datamart, pré calcul de kpis…) • Participe aux travaux d’amélioration continue de la qualité des données. • Assure le niveau de support N 3 sur la fraîcheur, l’intégrité et la mise à disposition des données • Est référent technique du socle Data • Interagit avec le département data gouvernance de la direction pour aligner les modèles de données avec la stratégie data des métiers • Travaille en étroite collaboration avec les data managers dans les BUs en charge de la définition et de la qualité des objets data pris en charge • Participe à la road map de mise en qualité des données lancées par les data managers

la data est au cœur de notre stratégie, elle guide chaque décision, de la conception du produit à l'expérience client. Notre équipe Managed tools au coeur de la Data Factory est une brique essentielle de cette mission. Organisée autour des outils de compute, orchestration et expostion, l'équipe Managed tools est chargée de mettre à disposition la stack data pour l'ensemble du groupe Decathlon et d'en assurer sa robustesse et scalabilité. Au sein de la squad Compute nous avons le besoin de sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques que l'équipe met en place sur une modern data stack. Ceci afin d'accompagner au mieux le développement des use cases métiers sur la plateforme.

ntégration au sein de l'équipe Data event Management qui gère les trois offres de services suivantes : - Offre Infra. Kafka sur ITCloud OnPremise - Offre Infra. Kafka sur IBMCloud/dMZR. Activités principales - Construction/Déploiement/Support/MCO des offres autour de la technologie de messaging kafka Méthodologie de Travail - ITIL - Agile/Scrum à l'échelle - Product Based Projets principaux en cours - Transition vers un Nouvel Orchestrateur sur l'Offre Infra Kafka IBMCloud/dMZR basé sur Python et Airflow, Terraform - Extension de l'offre Kafka sur IBMCloud/dMZR avec l'intégration du produit Lenses - Migration du monitoring de l'infrastructure OnPremise de Splunk vers une solution Dynatrace combinée avec ELK. Technologies Utilisées - Outils administratifs: ServiceNow, Jira, Confluence - Infrastructure as Code: Ansible, Terraform - Langages: Bash, java (spring/jhipster), python - Repository: Artifactory - Database: SQL Server, PostgreSQL - Contenairsation: Docker/Kubernetes - Provider Cloud: ITCloud, IBMCloud - Orchestration: Airflow, Autosys, BPM - Versionning: Git - Messaging: kafka - CI/CD: GitLab CI - Operating system: Redhat - Monitoring: ELK, Dynatrace, LogDNA, Sysdig - Sécurité: HashiCorp Vault, Cyberarc

Vous intégrerez l’équipe Data Event Management en charge des offres d’infrastructure de messaging Kafka sur ITCloud OnPremise et IBMCloud/dMZR , avec pour mission de construire, déployer, exploiter et maintenir en conditions opérationnelles les plateformes Kafka du groupe. Vous interviendrez sur des projets structurants incluant la transition vers un nouvel orchestrateur basé sur Python/Airflow/Terraform , l’extension de l’offre Kafka IBMCloud/dMZR avec l’intégration de Lenses , ainsi que la migration du monitoring OnPremise vers une solution hybride Dynatrace + ELK . La prestation s’inscrit dans un cadre ITIL , Agile à l’échelle et Product-Based , au sein d’un environnement moderne mobilisant Kubernetes, Terraform, Git, SQL, Docker, CI/CD GitLab, monitoring (ELK, Dynatrace, Sysdig), sécurité HashiCorp Vault et ITCloud/IBMCloud.

Pour le besoin de mon client , je suis à la recherche d'un TechLead Data Engineer avec compétence sur la stack technique Spark/PySpark, Kafka, Hadoop, Python Langues : français, l'anglais est un plus Date de démarrage : ASAP .... . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... .

Contexte du poste Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour rejoindre notre équipe Data & Cloud. Vous jouerez un rôle clé dans la conception d’architectures data robustes, l’industrialisation des pipelines, l’optimisation des performances BigQuery et la mise en place de solutions IA/ML. Vous interviendrez dans un environnement GCP-first , moderne, orienté automatisation et bonnes pratiques DevOps. 1. Compétences techniques attendues Architecture Système & Cloud Excellente maîtrise de Google Cloud Platform (GCP) Containerisation & architectures serverless Maîtrise des patterns d’intégration d’entreprise DevOps & Infrastructure as Code Terraform (développement de modules, automatisation, paramétrages avancés) CI/CD : GitHub Actions, pipelines automatisés Maîtrise de Git / GitHub Développement d’API Conception & développement d’API REST Expérience sur Apigee , Cloud Run , FastAPI Architectures orientées événements Mise en place de flux événementiels : GCP Pub/Sub Connaissance de Kafka Modélisation de données Modèles en étoile (Star Schema) Modèles en flocon (Snowflake Schema) Modélisation dimensionnelle avancée BigQuery – Expertise avancée Écriture et optimisation de procédures stockées complexes Optimisation des performances & des coûts Optimisation DirectQuery pour outils BI Orchestration & pipelines de données Cloud Workflows, EventArc, Cloud Run Scripting Python ML / IA / GenAI Algorithmes classiques, MLOps Expérience sur Vertex AI (pipelines, modèle, tuning) Compréhension des réseaux neuronaux (encodeur/décodeur) Connaissance de concepts LLM, RAG, MCP BI & Analytics Looker, modèles LookML Qualité & Observabilité Expérience en qualification, monitoring & observabilité des données Méthodologies & Leadership Travail en équipes Agile / Scrum Mentorat & accompagnement de développeurs Atouts (Nice to have) Compétences WebApp : JavaScript / React Certification GCP Data Engineer ou Cloud Architect

Contexte de la mission Le data developer/engineer recherché rejoindra l’équipe Factory Data utilisant les technologies data Azure : Tâches principales • Développer les flux d’ingestion via Fabric Data Factory (et compréhension de Azure Data Factory) ; • Développer les flux de transformation de données via Fabric Factory Notebook ; • Optimiser les Queries des transformations, en particulier en prenant en compte les coûts Azure associés ; • Contribuer à la modélisation du Lake House ; • Établir le Design technique, implémentation de l’architecture médaillon (argent & or) dans Microsoft Fabric ; • Établir le plan de tests unitaires (automatisables) de la solution ; • Suivre/exécuter les tests unitaires ; • Participer à l’estimation de l’effort lié aux activités de développement lors du cadrage de la demande ; • Rédiger la technique de documentation ; • Contribuer à l’amélioration continue (guidelines de développement) ; • Contribuer à la maintenance & résolution des incidents (production).

Descriptif du poste Expert reconnu en plateforme de données et architecture Lakehouse, incluant : Optimisation Spark / PySpark (AQE, broadcast joins, stratégies de caching, autoscaling de cluster). Politiques de cluster, configuration de cluster et pool, et optimisation des coûts. Monitoring, diagnostics et dépannage des performances à l'aide de métriques et event logs. APIs REST et CLI pour l'automatisation. Expert reconnu en utilisation de Delta Lake, incluant : Pipelines d'ingestion et de transformation (Bronze–Silver–Gold). Delta Live Tables pour les pipelines de production (CDC, expectations, orchestration). Structured streaming et traitement incrémental. Débogage des goulots d'étranglement de performance dans les workloads Delta (data skew, petits fichiers, auto-compaction). Expert reconnu en : Python pour l'ingénierie des données, programmation orientée objet, data science, tests unitaires (pytest) et packaging. SQL (SQL analytique, window functions, SQL Databricks). Spark / PySpark pour le traitement distribué et l'optimisation. Expert reconnu en utilisation de Unity Catalog, incluant : Implémentation du contrôle d'accès granulaire (sécurité au niveau des lignes et colonnes, vues dynamiques, masquage). Gestion des objets Unity Catalog à grande échelle (catalogs, schémas, tables, modèles et gouvernance des fonctions). Pratiques de développement sécurisé, protection des données et conformité réglementaire (RGPD, PII). Expert reconnu en Databricks Jobs et Workflows (orchestration des tâches, retries, monitoring), incluant : Databricks Repos et intégration Git / Gitflow. Déploiement des assets Databricks (notebooks, jobs, pipelines DLT) via des pipelines CI/CD. Databricks SQL editor et SQL Warehouses pour les dashboards ou pipelines de production. Infrastructure as Code utilisant Terraform (providers Databricks et Azure) et ARM templates. Maîtrise avancée de l'écosystème Databricks Machine Learning et Generative AI. Maîtrise avancée de MLflow (experiment tracking, model registry, model serving). Maîtrise avancée de la construction de pipelines ML utilisant Databricks AutoML, Feature Store et feature engineering. Expérience pratique avérée avec les outils de développement basés sur l'IA, incluant les workflows basés sur des agents. Bonne compréhension des normes d'interopérabilité émergentes telles que le Model Context Protocol (MCP) ou équivalent. Capacité à évaluer de manière critique et à intégrer de manière sécurisée les résultats générés par l'IA dans les workflows de développement.

Contexte de la mission Au sein de l'entreprise, la Direction des Systèmes d'Information métier (DSIM) est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Enjeux Stratégiques La valorisation de la donnée est au cœur de notre stratégie de transformation pour 2025-2026. Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSIM. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Missions Clés de l'Ingénieur DATA Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA Les missions principales incluront : Conception de Pipelines (ETL) : Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart. Modélisation : Participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'Assurance Vie. Industrialisation : Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku Visualisation et Reporting : Assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et Optimisation : Garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données. Compétences Techniques et Expertise Requises Nous recherchons un profil technique avec une forte appétence pour les outils d'industrialisation de la donnée Domaines de compétences clé Niveau Souhaité : Profil de niveau III exigé. Dans l'idéal une maîtrise de l'outil Dataiku est souhaitée pour la préparation et l'industrialisation des flux. Expertise du langage SQL. Capacité à challenger une solution, chiffrer les couts de réalisation et mener à bien les phases de qualification. Visualisation : Connaissance de l'intégration et de l'optimisation des données pour Tableau (ou équivalent )) Modélisation : Expertise en modèle de données (MCD, dimensionnel) et capacité à les mettre œuvre Expérience solide dans la conception et l'implémentation de processus ETL/ELT Expérience BO / SAS serait un plus dans le cadre des migrations à réaliser. Connaissance du métier de l'assurance vie serait un réel plus également Dispositif Souhaité : 3j sur site à Minima sur Niort des autonomie

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

Rejoignez Mon client banque assurance à Paris pour une mission stratégique au cœur de la plateforme Data du Groupe. Au sein de la squad « Restitutions Réglementaires », vous jouerez un rôle clé dans la mise en conformité et la valorisation des données assurantielles. Votre mission Sous un mode de travail hybride (3 jours sur site), vous piloterez la constitution des déclaratifs réglementaires (FICOVIE, FATCA, ECKERT, etc.). Votre intervention débutera par le chantier prioritaire FICOVIE , en exploitant des sources Big Data et décisionnelles complexes. Environnement Technique & Défis Vous évoluerez dans un écosystème On-Premise (MapR) exigeant : Core : Java 11, Spark, SparkSQL, Hive et Shell. Streaming & Batch : Maîtrise de Kafka (MaprES) pour l'optimisation des flux. DevOps & CI/CD : GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes et ArgoCD. Méthodologie : Agilité à l'échelle (SAFe) via JIRA.

Développer des flux d’ingestion de données via Fabric Data Factory (et compréhension d’Azure Data Factory) Développer des flux de transformation via Fabric Notebooks Optimiser les requêtes de transformation , en tenant compte des coûts Azure Contribuer à la modélisation du Lakehouse Concevoir et implémenter l’ architecture médaillon (Silver / Gold) dans Microsoft Fabric Définir, automatiser et exécuter les tests unitaires Participer aux estimations d’effort lors des phases de cadrage Rédiger la documentation technique Contribuer à l’ amélioration continue (guidelines, standards de développement) Participer à la maintenance applicative et à la résolution d’incidents en production

🎯 Contexte Au sein de la direction IT Data Management & BI , vous intégrez l’équipe Big Data & API / Squad Financing & Risk . L’équipe développe et maintient un datalake , utilisé comme plateforme de données par les équipes IT et métiers (finance, risque). 🚀 Missions En tant que Data Engineer , vous intervenez sur le datalake FinLake avec les responsabilités suivantes : Assurer la gestion de la production (suivi des flux, incidents, performance) Réduire et maîtriser la dette technique Analyser l’ architecture existante et proposer des évolutions Réaliser les développements Big Data liés aux projets métiers Participer aux déploiements et à l’industrialisation des traitements 🛠️ Environnement technique Big Data : Spark, PySpark, Scala, Hadoop (on-premise) Data & requêtage : Hive, SQL/HQL, Starburst, Indexima Scripting : Unix / Bash DevOps & industrialisation : Jenkins, CI/CD, XLDeploy, XLRelease Outils projet : Jira

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code