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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.

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique (ESN) spécialisée en ingénierie informatique. Forte de plus de 20 ans d’expérience, elle accompagne ses clients grâce à des prestations d’assistance technique exigeantes et de qualité. Nous recherchons un(e) Data Engineer Expérimenté(e) pour rejoindre notre client dans le secteur bancaire. Vous serez en charge de concevoir et développer des pipelines de données robustes, d’intégrer des sources multiples et de mettre à disposition des données fiables pour les équipes business et analytics. Localisation = Toulouse [31] Missions Principales : Développer et maintenir des pipelines ETL/ELT performants sur Snowflake et autres systèmes de données. Concevoir et optimiser l’architecture Data Lake / Data Warehouse et les bases de données relationnelles et NoSQL. Collaborer avec les équipes business et analytics pour créer des dashboards et rapports Power BI . Assurer l’intégrité, la qualité et la sécurité des données. Automatiser et améliorer les processus de traitement des données via Python et SQL . Documenter les pipelines et procédures de gestion des données. Profil Recherché : Diplôme en informatique, statistiques, mathématiques ou équivalent. Minimum 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou rôle similaire. Maîtrise de Python et SQL pour le traitement et l’automatisation des données. Expérience avec Snowflake et bases de données relationnelles et NoSQL. Connaissance de Power BI pour la visualisation et le reporting. Capacité à travailler en équipe, rigueur, sens de l’analyse et autonomie

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

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Snowflake pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud modernes. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (migration vers Snowflake, optimisation des modèles de données, amélioration des pipelines ELT) et guiderez leur mise en œuvre avec Snowflake, dbt et les outils d’orchestration associés. Vous serez responsable de la structuration des modèles de données, de l’optimisation des performances des requêtes et de la mise en place de mécanismes de gouvernance et de traçabilité. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud, Data et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD fiables et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering moderne et d’usage avancé de Snowflake. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Contexte : Accompagnement d’un projet stratégique de migration SAS vers Dataiku , dans le cadre du décommissionnement de SAS et de la transition vers le cloud. Missions : Piloter la conduite du changement et l’adoption de Dataiku par les équipes métiers et IT. Valoriser Dataiku face à SAS : ateliers, démonstrations et argumentaires orientés valeur métier. Administrer la plateforme : licences, utilisateurs, monitoring, mises à jour. Développer des plugins et automatisations : conversion SAS → Parquet, exports, traitements conditionnels. Définir et diffuser les bonnes pratiques sur stockage, moteurs de calcul et fonctionnalités Dataiku. Coacher les équipes SAS pour une adoption progressive et sereine . localisation : ile de france 2jours de TT/semaine

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Kubernetes pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données déployées sur des environnements conteneurisés. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, containerisation des traitements, optimisation de l’orchestration et de la scalabilité) et guiderez leur mise en œuvre avec Kubernetes et les outils associés (Helm, ArgoCD, Operators, Kubernetes Jobs). Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines data exécutés sur Kubernetes, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de résilience, d’observabilité et de gestion des ressources. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering en environnement Kubernetes. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

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

Notre client, société financière, recherche un Data Engineer pour rejoindre sa Data Factory. Responsabilités : Au sein d'une équipe dynamique, vous interviendrez sur l'ensemble des étapes des projets décisionnels : - Recueil et analyse des besoins (échanges avec la MOA et les utilisateurs) ; - Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques ; - Modélisatnique ; - Mise en production et suivi.

Dans le cadre d'un dispositif Data Factory , nous recherchons un(e) Tech Lead Data Ingénieur(e) expérimenté pour intervenir sur une plateforme Big Data au cœur d’un projet critique en cours de déploiement . Vous jouerez un rôle clé dans la montée en puissance de la plateforme et dans la montée en compétences du client sur la stack data, dans un contexte présentant plusieurs points de fragilité nécessitant robustesse, leadership technique et sens des responsabilités . Missions : Réaliser les développements permettant d’ accélérer la mise à disposition des données sur la plateforme Big Data, dans le cadre d’un projet critique. Encadrer techniquement l’équipe de développement : - Suivi technique - Garantie des bonnes pratiques de développement - Qualité, performance et robustesse des livrables Faire monter en compétences l’équipe technique et le client sur la stack data (accompagnement, transmission, pédagogie). Environnement & conditions : Langue française obligatoire, anglaise apprécié Localisation : Hauts-de-France, proximité Lille Présence : 3 jours par semaine sur site Démarrage : ASAP

Nous recherchons pour l’un de nos clients un Data Engineer pour intervenir sur un projet stratégique de référentiel de données financières . Le projet vise à centraliser, fiabiliser et gouverner l’ensemble des données liées aux instruments financiers , au sein d’un socle de Master Data Management (MDM) . Vous intégrerez une squad Data pluridisciplinaire composée de développeurs Data, d’un Architecte technique, d’un Business Analyst et d’un Product Owner. Mission : Conception & développement Data : Conception et développement de pipelines de données robustes et évolutifs Implémentation du modèle Bronze / Silver / Gold Intégration et transformation de données multi-sources Orchestration & ingestion : Développement et paramétrage de workflows Apache NiFi Collecte et normalisation de données issues de : fichiers CSV / XML API REST Industrialisation et sécurisation des flux Modélisation & qualité des données : Participation à la modélisation du socle de données Construction de vues consolidées MDM Mise en place de contrôles de qualité : complétude unicité cohérence traçabilité et versioning Performance, sécurité & bonnes pratiques : Suivi et optimisation des performances des pipelines Mise en œuvre des standards de sécurité des données (authentification, chiffrement, gestion des accès) Documentation technique et partage de connaissances au sein de la squad

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).