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Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L’enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT . Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

Modèle Physique de données Couche Sémantique Compétences techniques GCP/ BigQuery - Confirmé - Impératif Modélisation de données - Confirmé - Impératif PowerBI - Confirmé - Important Looker - Confirmé - Important Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Secondaire) Description détaillée La mission consiste à : - construire des pipelines de produits digitaux sources et/ou agrégés Supply dans la GCP (BigQuery) - Modéliser plusieurs types de Data products (Source Aligned, Agregated, Couches Sémantiques) - Déploiements des couches sémantiques en priorité sur les KPI Performance Supply - Participer à la qualité des données (Data Quality metrics) et aux objectifs FinOps (optimisation)

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer Senior afin de contribuer à la valorisation des données digitales et au développement de cas d’usage orientés marketing. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de pipelines de données, la modélisation de datamarts et la mise à disposition de données destinées aux campagnes marketing et aux parcours utilisateurs. Il participera également à l’amélioration des standards techniques, à la structuration des bonnes pratiques de développement et à l’industrialisation des traitements dans un environnement data moderne.

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

Nous recherchons pour l’un de nos clients, un grand groupe du secteur de l’énergie , un profil Data Engineer / AI Engineer confirmé à senior afin d’intervenir sur un projet interne de Data Marketplace . Contexte de la mission La plateforme est une Data Marketplace interne destinée aux collaborateurs du groupe. Elle centralise plusieurs usages autour de la data : Data Discovery, Data Quality, Data Governance, Data Transformation, Pipelines Monitoring, BI Hub , ainsi que des fonctionnalités avancées liées à l’intelligence artificielle. La plateforme a déjà été déployée auprès d’une centaine d’utilisateurs en 2025. L’objectif est désormais d’améliorer l’expérience utilisateur, d’enrichir les fonctionnalités existantes et d’accompagner le déploiement progressif de la solution auprès d’environ 8 000 collaborateurs dans 19 pays entre 2026 et 2028. Le consultant rejoindra l’équipe Produit afin de renforcer l’excellence technique de la marketplace et contribuer au développement de flux de données robustes, scalables et performants. Mission principale Le Data Engineer / AI Engineer aura pour mission de concevoir, développer, industrialiser et maintenir des flux de données basés principalement sur des composants AWS , avec une dimension importante autour de la qualité des données , de la performance applicative et de l’industrialisation. Il interviendra sur des problématiques de développement data, d’architecture back-end modulaire, d’intégration de données, de data quality et d’automatisation des traitements. Responsabilités Le consultant sera notamment chargé de : Développer et maintenir des fonctionnalités complexes en Python et Scala . Concevoir et faire évoluer une architecture back-end modulaire, scalable et réutilisable. Développer des workflows data intégrant plusieurs couches de traitement et des contrôles qualité. Mettre en place et optimiser des flux de données complexes. Améliorer la performance des ingestions : temps de chargement, qualité, retry, fiabilité. Travailler sur des composants AWS tels que Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB . Intervenir également sur certains services Azure comme Azure Functions ou Cosmos DB . Consommer, intégrer et challenger des API REST complexes . Participer aux revues de code, aux rituels agiles et aux choix d’architecture. Garantir la qualité, la maintenabilité et la documentation des développements. Collaborer avec le Product Owner, les équipes data, produit, sécurité et techniques. Compétences techniques attendues Data Engineering : Python Scala SQL Spark Kafka Kinesis EventHub Event Grid Workflows data multi-couches Data Quality API REST Cloud : AWS avancé : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Azure : Azure Functions, Cosmos DB Environnements cloud ou hybrides DevOps / Industrialisation : Git CI/CD Tests automatisés Bonnes pratiques de Clean Code Documentation technique IA / Frameworks appréciés : LangChain LangGraph Frameworks AI

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d’intégration et d’exploitation de données, contribuant à rendre l’information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d’intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l’organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

Mission principale Assurer la conception, l’industrialisation et l’exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d’un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d’un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l’ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d’ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d’exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation digitale visant à démocratiser l'accès aux actifs privés pour la clientèle Retail & Wealth Management, notre client déploie une infrastructure de données pour consolider, transformer et distribuer des données financières et documentaires vers des partenaires de distribution. Le Data Engineer interviendra en autonomie sur la conception et le déploiement de pipelines de données et d'interfaces API dans un environnement cloud Azure / Databricks à forte volumétrie. Responsabilités Architecture & ingestion de données Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT avec PySpark sur Databricks Construire et maintenir une architecture data lake Bronze–Silver–Gold (architecture médaillon) Développer des jobs de transformation pour des datasets financiers (NAV, capital calls, distributions, reportings) Gérer les tables Delta Lake pour un stockage ACID-compliant APIs & intégrations partenaires Développer et maintenir des Azure Functions pour les intégrations API temps réel avec des partenaires externes Développer des APIs RESTful en Python pour la distribution de données Collaborer avec les data consumers pour comprendre leurs besoins et garantir la qualité des flux Qualité, performance & DevOps Implémenter des contrôles qualité et des frameworks de tests automatisés Optimiser les jobs Spark et fonctions serverless (performance et coûts) Travailler en CI/CD via Azure DevOps Stack technique DomaineTechnologiesLangage principalPython (maîtrise avancée obligatoire)Traitement distribuéPySpark, DatabricksStockage / Data lakeDelta Lake, architecture médaillon (Bronze–Silver–Gold)SQLTransformation et analyse de donnéesCloud AzureDatabricks, Azure Functions, Azure DevOps, PipelinesQualité de codePre-commit hooks, ruff, mypy, blackVersioningGit — stratégies de branchingTestspytest

Missions Au sein d’une équipe transverse composée notamment d’un : Tech Lead UX Data Gouverneur Le consultant interviendra principalement sur : Data Engineering / Analytics Engineering Conception et maintien de flux de données Refactoring de pipelines existants Mise en place et migration vers les bonnes pratiques Data Exposition et mise à disposition des données pour différents usages analytiques Structuration de datasets à destination des Data Analysts et des produits digitaux Participation à l’amélioration de la qualité et de la fiabilité des données Data Analyse & DataViz Compréhension des besoins métiers Accompagnement des équipes produit dans l’exploitation de la donnée Contribution à des dashboards KPI fournisseurs Participation à des sujets de visualisation via Power BI et ponctuellement Looker Collaboration transverse Interaction quotidienne avec les équipes métiers et produits Communication avec des BU à l’international Participation aux échanges techniques et fonctionnels Capacité à challenger les besoins et proposer des solutions adaptées Environnement techniqueObligatoire GCP BigQuery DBT Important Git GitHub Souhaité Terraform Power BI Looker (hors Looker Studio) Expérience environnement retail Connaissance des sujets fournisseurs / marketplace / retail data

Contexte / Objectifs : 1. Développement de Pipelines de Données : o Concevoir, développer et optimiser des jobs Spark (Java) pour le traitement, la transformation et l'agrégation de grands volumes de données provenant de diverses sources. o Implémenter des flux de données robustes et performants sur Cloudera. o Utiliser HBase pour des besoins de stockages NoSQL rapides et l'accès à des données structurées/semi-structurées. o Développer des requêtes SQL complexes sur HIVE/SPARK pour l'extraction, l'analyse et la validation des données. 2. Optimisation et Performance : o Monitorer la performance des jobs Spark et identifier les goulots d'étranglement. o Optimiser les requêtes SQL et les stratégies de lecture/écriture sur HDFS et HBase. o Proposer et implémenter des solutions pour améliorer la scalabilité et l'efficacité de la plateforme. 3. Assurance Qualité et Déploiement (DevOps) : o Écrire des tests unitaires et d'intégration pour garantir la qualité du code. o Participer aux processus de Build et de déploiement via les outils CI/CD (Jenkins, XLD). o Intégrer des outils d'analyse de code statique (SonarQube, Checkmarx) dans le cycle de développement. o Gérer les dépendances et les versions avec Maven. 4. Collaboration et Documentation : o Documenter le code, les architectures et les processus. o Partager les bonnes pratiques et contribuer à l'amélioration continue de l'équipe.

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intégrer l'équipe cœur d'un programme de transformation décisionnelle au sein d'un grand acteur du secteur financier. Dans ce contexte de migration de données, le Data Engineer jouera un rôle central de coordination et de suivi des travaux décisionnels, en interface directe avec les équipes Migration de Données et Certifications. Ses responsabilités principales incluent : - Coordonner la recette avec les acteurs Migration de Données et Certifications, en tenant compte des contraintes d'environnement propres à chaque phase. - Suivre les alimentations et les traitements du décisionnel tout au long du projet. - Contribuer à l'analyse des anomalies de fonctionnement détectées sur le périmètre décisionnel. - Remonter l'avancement et les points d'attention du thème auprès du pilote. - Participer activement à la rédaction des scénarios de bascule.

Contexte de la mission: Dans le cadre du développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

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 : cy7vpx8ea7

Dans le cadre de l’évolution du socle data Cassiopée , nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement, l’industrialisation et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme data. Vous évoluerez au sein d’un environnement stratégique dédié au reporting , à la data science et au revenue management , avec des enjeux forts de qualité des données , de performance , de robustesse et de modernisation de l’architecture . À ce titre, vos principales missions seront : Concevoir, développer et faire évoluer les traitements data ; Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants ; Créer ou adapter les structures de données en SQL ; Assurer le maintien en conditions opérationnelles du socle data ; Analyser et résoudre les incidents de production ; Réaliser des reprises de données ; Mettre en place et renforcer les bonnes pratiques de supervision , de gestion de versions et de qualité des données ; Collaborer avec les équipes data, techniques et métiers dans un environnement exigeant et fortement sollicité. Environnement technique : Talend, Cassiopée, SQL PostgreSQL, Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins, Ansible.

Missions : Développer de nouveaux pipelines et transformations de données à partir de spécifications fonctionnelles Créer, maintenir et faire évoluer des rapports et tableaux de bord Power BI Optimiser les performances des traitements et des modèles de données Analyser et corriger les incidents techniques sur les flux de données et les tableaux de bord Garantir des délais de résolution adaptés, notamment pour les incidents bloquants liés aux données clients Assurer le suivi des tickets de bugs et produire un reporting clair à destination du management Animer les revues de code hebdomadaires pour l'ensemble de l'équipe data Accompagner techniquement et méthodologiquement les développeurs plus juniors Être force de proposition et interlocuteur technique de référence pour l'équipe Reprendre temporairement le périmètre d'un autre développeur en cas d'incident, d'urgence ou d'évolution critique Garantir la continuité opérationnelle du RUN data