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Bonjour, Pour le compte d'un de mes clients, je recherche un profil disposant des compétences suivantes : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring) DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF) Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting) Python / Git / CI/CD Compétences souhaitées Open Data Contract Standard (ODCS) ou expérience en data contracts Snowflake Cortex Data Quality / DMF Exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA...) Collibra (module data quality) Great Expectations ou Soda Expérience multi-pays / cross-JV Secteur banque ou assurance Qualités attendues Vision architecturale et structuration de bout en bout Pédagogie et capacité à embarquer les équipes Rigueur (contexte réglementaire, auditabilité) Autonomie et force de proposition

La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté Data Quality & Data Governance auprès d’un acteur international du secteur bancaire. Le consultant contribuera à la structuration et à l’industrialisation d’un Data Quality Framework transverse couvrant plusieurs entités internationales. L’objectif est de renforcer les dispositifs existants de qualité des données, actuellement basés sur des tests techniques, afin de mettre en place un framework structuré couvrant les dimensions de qualité, les besoins métiers et les exigences d’audit. La mission inclut la définition de KPIs centraux cross-entités, la mise en place de data contracts sur les différentes couches de l’architecture médaillon, le développement de contrôles métier auditables, l’évaluation d’outils de monitoring Data Quality, l’intégration de quality gates dans les pipelines CI/CD, ainsi que l’exploration de solutions IA appliquées à la qualité des données.

Mission : L’Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Le projet consiste à mettre en place un moteur robuste permettant d'effectuer au quotidien les différents calculs de charge par magasin. Aujourd'hui, les calculs du besoin reposent sur des requêtes SQL/Access nécessitant une modernisation et une sécurisation. Les processus actuels sont manuels, lents et non centralisés. L'extraction manuelle des données pour le contrôle de cohérence prend beaucoup de temps (jusqu'à 2 mois) Must Have ● Maîtriser les bibliothèques Python standards et les frameworks pour le développement web, l’analyse de données et l’intégration de services ● Utiliser le versionning avec Git ● Niveau avancé SQL Nice to Have ● Concevoir, développer et maintenir des applications robustes et scalables avec Python et ses bibliothèques spécialisées (Django, Flask, FastAPI, NumPy, Pandas, Requests, etc.) ● Architecturer des solutions microservices et event-driven ● Gérer les bases de données relationnelles et orientées document ● Appliquer les principes DevOps notamment CI/CD ● Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar ● Appliquer les principes d’observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications ● Participer à toutes les phases du cycle logiciel de la conception à la mise en production et au run ● Encadrer, mentorer, animer et challenger une équipe de développeurs ● Collaborer efficacement au sein de l’équipe et aider à la décision et à l’arbitrage des choix techniques et fonctionnels ● Contribuer à l’amélioration continue de la qualité du produit et des pratiques de développement ● Assurer la maintenance et l’évolution des applications existantes ● Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum TECHNOLOGIES : Python SQL Git

En tant que Data Engineer, vous rejoindrez une équipe constituée de 3 personnes et vos missions principales seront de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables Collecter, transformer et structurer les données issues de sources variées Garantir la qualité, la sécurité et la performance des flux de données Optimiser les bases, entrepôts et plateformes data Collaborer avec les équipes Data, IT et métier Documenter les traitements et assurer la supervision des jobs Assurer une veille technologique sur les outils, architectures et bonnes pratiques Data

Dans le cadre du développement de ses systèmes d'information Épargne Salariale et Retraite, les Bénéficiaires doivent recourir à une prestation externe pour fournir assistance à la modernisation de la plateforme BI. 1. OBJET DE LA PRESTATION Dans le cadre du projet de modernisation de la plateforme BI, la prestation consistera à mettre en place des solutions répondant aux besoins couverts par l’existant et permettant de proposer de nouveaux services. Cette solution devra utiliser les outils validés et mis à disposition par le groupe. La mission sera pilotée par l’équipe Coeur-Data au sein de la R&D Epargne salariale et retraite. Le data engineer devra intervenir en collaboration avec l’équipe de 5 personnes ainsi qu’avec les clients et les équipes transverses du client. Exemple d’applications du domaine d’intervention : Architecture : Définition de l’organisation du Lakehouse dans le S3 Chargement : Utilisation de pipelines spark, pyspark et python Ordonnancement : Dagster Restitution : Mise à disposition de la donnée brut + création de rapports sur un outil de dataviz à définir sur la base du LakeHouse L’objectif principal de la prestation sera la mise à disposition de data structurées à destination de l’équipe marketing . Dans ce cadre, il conviendra de réaliser : - Le développement d’une solution de collecte de données - Le développement d’un système de stockage de la donnée - La documentation des développements - La réalisation de tests unitaires - La mise en place d’un suivi des traitements - L’assistance à la recette par la MOA / les utilisateurs - Des comptes rendus aux pilotes sur l’avancement du projet et les blocages rencontrés - Des études avec les équipes transverses du client 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein du service IT en charge de la Maintenance applicative 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION - Langages de programmation : Python, Spark, Pyspark, SQL - Outil de gestion de version : Git - Intégration continue : JENKINS - Ticketing : JIRA - Documentation : Confluence - Poste de travail Windows 10 avec WSL (Windows Subsystem for Linux) - Outils de la plateforme actuelle : Informatica, DAC, OBIEE, Eclipse BIRT, Oracle 19 - Outils de la plateforme cible : Dagster, Trino, S3 4. RESULTATS ATTENDUS / LIVRABLES - Respect du planning détaillé validé - Estimation des charges MOE - Mise en œuvre des solutions développées - Programme testé et prêt à la recette par les utilisateurs / MOA - Tests unitaires des développements effectués - Suivi d’avancement des tâches du projet en cours - Documentation technique - Amélioration continue des processus de développements 5. PRE-REQUIS ET/OU ELEMENTS INDISPENSABLES - Python, Spark appliqué à la data - Machine learning appliqué à la donnée (scikit-learn, feature engineering) - Relationnel pour les échanges avec le métier - Outils Informatica - Outils LLM/GenAI pour l'accès et l'exploration de la donnée

Nous recherchons un Data Engineer Data Engineer Confirmé / Senior Compétences techniques: SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Description détaillée: Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client Il s’agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Full présentiel sur les premiers mois.

Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.

Vous maîtrisez le métier d'ingénieur données sur Databricks (sur AWS). Vos responsabilités seront les suivantes : • Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données évolutifs sur la plateforme Databricks. • Gérer les processus d'ingestion de données provenant de diverses sources dans l'environnement Databricks (ingestion XML, Kakfa, etc.). • Mettre en œuvre et optimiser les processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) afin de garantir une transformation et une intégration efficaces des données. • Garantir la qualité, l'intégrité et la sécurité des données sur l'ensemble des pipelines. • Surveiller et résoudre les problèmes de performance des pipelines de données, en mettant en œuvre les maintenances et mises à jour nécessaires. • Documenter les processus, les spécifications techniques et les bonnes pratiques des pipelines de données. • Assurer le transfert de connaissances vers l'équipe d'ingénieurs données qui prendra en charge la gestion de la plateforme à l'avenir. Parler couramment l'anglais/néerlandais ou l'anglais/français est un impératif.

Dans le cadre de la digitalisation des opérations du Groupe et de l'exploitation de nos données à l'international, nous recherchons un(e) Data Engineer / Data Analyst. Vous aurez la particularité de travailler en transverse sur deux projets majeurs : 1. FACTOR : La solution digitale mondiale de suivi des opérations (remplacement des cahiers de quart, tournées, etc.), déployée sur plus de 550 sites et connectée à un vaste écosystème de données. 2. AMaaS : Dans le cadre de la transformation digitale des activités de maintenance, le programme AMaaS (Asset Management as a Service), vise à fournir aux équipes métiers les outils nécessaires pour optimiser la performance industrielle, la durabilité et la maintenance opérationnelle des actifs. Votre rôle sera d'assurer le développement de KPIs, de rapports et de dashboards, de gérer les flux de données (pipelines/ETL) vers le datalake du groupe, et d'apporter un support de haut niveau aux utilisateurs des Business Units (BU) à travers le monde.

Contexte de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information Métier (DSIM) d'un acteur majeur du secteur de l'assurance vie et de la finance, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté (niveau III) pour rejoindre une équipe DATA Vous interviendrez sur la construction, le maintien et l'optimisation des plateformes et pipelines de données, avec pour objectif de garantir la fiabilité et l'accessibilité de la donnée à l'échelle de l'organisation. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL/ELT) : développement et optimisation de flux de données pour l'alimentation des entrepôts et DataMarts (Dataiku, ODI, DBT) Modélisation : conception et mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie Industrialisation : structuration des processus de préparation, transformation et gouvernance de la donnée via Dataiku Visualisation & Reporting : intégration des données pour exploitation dans des outils BI, notamment Tableau Maintenance & Optimisation : garantir la performance et la qualité des flux et de l'infrastructure data

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

- Degree in Computer Science, Information Systems, or a related field or equivalent experience - Querying languages e.g. SQL, R, Python - Data modelling, ETL data pipeline tools, e.g. Azure Data Factory - Data visualisation tools e.g. PowerBI, Qlik - Certification in data engineering or related domains - Demonstrable experience showing competency working with multiple, complex data sets - Demonstrable experience showing competency working with data classification and standards - Demonstrable experience showing competency and ability to give examples of successful, hands-on implementation of ETL processes and delivery of data pipelines.. - Demonstrable experience showing competency working in data in the public sector - Competent ability to clean, integrate and scale data sets and pipeline, fixing problems in data sets, from low performance to bugs and outages - Proficiency in using query languages such as SQL, Python, R, with any ability to work with - SQL databases - Competent ability to produce ETL Routines to meet requirements. - Competent ability in building, writing and executing tests to ensure data pipelines and products meet the needs of the Force - Competent experience with data visualization tools (e.g. Power BI) for reporting and analytics purposes. - Solid understanding of relational databases, including database design, query optimization, and performance tuning. - Applied knowledge of modern data engineering tools, technologies and practices. - Familiarity with data governance principles, data privacy regulations (e.g., GDPR, CCPA), and data security best practices. - Familiarity with cloud platforms (e.g., AWS, Azure) and experience with cloud-based data services (e.g., Azure Data Factory, Azure Synapse etc.) - Understanding of the working practices of a Police Force LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Vous souhaitez rejoindre un projet innovant dans le domaine de la data et travailler au sein d’un environnement dynamique ? Rejoignez Soors pour intervenir sur des missions de Data Engineering autour de technologies cloud et data avancées. Missions principales : - Participer à la rénovation des solutions data de la Supply Chain. - Intervenir en maîtrise d’œuvre DATA sur des développements de couche basse et des sujets Data as a Product (DaaP). - Concevoir, déployer et industrialiser des workflows complexes dans Dataiku. - Exploiter les services Google Cloud Platform, BigQuery et Cloud Storage pour construire des architectures performantes, robustes et sécurisées. - Optimiser les traitements et requêtes sur de gros volumes de données. - Automatiser les déploiements et mettre en œuvre les pratiques DevOps et CI/CD. - Identifier et résoudre les goulets d’étranglement, assurer la qualité des données exposées aux équipes métiers et aux outils de restitution BI. Environnement technique : - Dataiku, Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Storage, ETL, SQL, Python, Airflow, Docker, Kubernetes, DevOps, CI/CD. Collaboration et modalités : - Travail en équipe pluridisciplinaire, interaction avec les équipes métiers. - Mission basée à Eysines avec possibilité de télétravail partiel. - Autonomie et rigueur sont attendues dans la gestion des tâches fonctionnelles et techniques, ainsi qu’un bon esprit d’analyse et de synthèse.

Vous êtes passionné(e) par les architectures Data Cloud et souhaitez intervenir sur des projets stratégiques autour de Snowflake ? Rejoignez une équipe d'experts et accompagnez nos clients dans la conception et l'optimisation de leurs plateformes de données. Vos missions Concevoir et faire évoluer des solutions basées sur Snowflake . Développer et optimiser des pipelines de données (ELT/ETL). Garantir les performances, la sécurité et la gouvernance de la plateforme. Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Participer aux choix techniques et promouvoir les bonnes pratiques. Pourquoi rejoindre cette opportunité ? Des projets Data Cloud à fort impact. Un environnement technique stimulant. Des perspectives d'évolution et de montée en compétences. Une équipe passionnée et collaborative.

Missions Le rôle vise à apporter l’expertise nécessaire pour soutenir les projets data et l’écosystème Databricks au sein du groupe. L’équipe met à disposition des environnements d’évaluation et de test, définit les standards et bonnes pratiques d’usage, et accompagne les entités ayant des besoins spécifiques sur des périodes dédiées. Les interlocuteurs sont principalement des Data Specialists et Data Citizens. Les environnements techniques s’appuient sur Databricks AWS et Azure . Les activités se structurent autour de trois axes : Data Engineering : développement et opérations data DevOps / DataOps : déploiement, automatisation, Infrastructure-as-Code, administration des plateformes Expertise : veille technologique, anticipation des évolutions, test et validation des nouvelles fonctionnalités Dans ce contexte, les responsabilités confiées sont les suivantes : Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du COE. Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. Garantir la qualité et la conformité des services fournis aux entités. Accompagner les équipes métiers et data dans l’adoption de l’écosystème Databricks et leur transition vers les normes groupe. Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités de l’éditeur ou d’outils complémentaires pour améliorer l’expérience globale. Veiller au respect des politiques groupe et accompagner leur mise en œuvre. Contribuer à la conception et à la réalisation des use cases stratégiques portés par les entités.