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Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Wavo, fintech qui construit le futur du financement de stocks pour les PME (achat et financement de stocks en amont, sans dette ni garantie personnelle), recrute un Data Engineer. La donnée est au coeur de leur modèle : elle alimente les décisions de financement, les modèles de risque et l'évaluation de la valeur et de la qualité des stocks financés. Le Data Engineer joue un rôle central dans la construction et l'évolution de la plateforme data, sur toute la chaîne de valeur : ingestion de sources externes, modélisation de datasets fiables, mise en production de pipelines et publication des données qui alimentent le produit et les opérations. C'est un rôle d'ingénierie à fort impact métier. Au quotidien, la personne travaille avec David (Founding Data Engineer) et en collaboration étroite avec les équipes Product, Software et Ops, dans une petite équipe avec beaucoup d'ownership, des boucles de feedback rapides et un périmètre technique large (conception, infrastructure, DevOps, sujets proches du produit). Les missions incluent aussi des sujets à forte valeur métier comme l'orchestration d'agents IA pour l'ingestion de données, l'analyse de documents et l'évaluation de la santé financière des clients.

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. CENISIS recrute un Data Engineer Expérimenté(e) F/H, en CDI, à Lille, pour intervenir au sein d'une équipe métier chez un grand acteur du Retail. Tes missions : En tant que Data Engineer Expérimenté(e) F/H, tu seras responsable de la conception et de l'industrialisation des flux de données afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur exploitabilité pour les usages métiers et analytiques. Tes principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, intégrer et transformer des données structurées et non structurées. Modéliser les données dans des environnements Data Warehouse / Data Lake. Optimiser la performance, la qualité et la disponibilité des flux de données. Automatiser les traitements et les déploiements dans une logique DataOps. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers. Garantir la fiabilité et la sécurité des données mises à disposition. Participer à la veille technologique sur les environnements data et IA. En rejoignant CENISIS, tu bénéficies notamment : Prise en charge à 100 % des transports en commun ou indemnités kilométriques vélo. Charte télétravail co-signée par la direction. Prime de performance. Et évidemment, les avantages classiques : Tickets restaurant. Mutuelle d'entreprise. Le processus de recrutement : Chez Cenisis, le processus de recrutement s'adapte au contexte des missions et peut être accéléré en fonction des besoins : Première rencontre avec Alexandre, Talent Acquisition, Deuxième échange avec ton futur Manager, Troisième échange avec Gilles, Head of et/ou Cédric, CEO.

RésuméLe poste de Data Engineer est axé sur le développement et la maintenance de l'infrastructure Big Data , avec un accent sur l'expertise Hadoop pour assurer la gestion, l'optimisation et la disponibilité de la plateforme Hadoop. Responsabilités :Participer aux task forces pour résoudre des problématiques techniques complexes. Évoluer l'infrastructure et déployer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Gérer les montées de versions majeures des composants Hadoop. Mettre en place et maintenir la documentation technique destinée aux entités internes et utilisateurs. Gérer la collaboration avec l'éditeur Cloudera et les entités internes. Suivre le planning global de production. Must Haves :Expertise en Ansible. Expérience avec Apache NiFi. Compétence en Hadoop (Big Data). Maîtrise de Kafka. Connaissances en Scripting (GitHub, Ansible, AWX, shell, VBA). Compétence en Spark. Nice to Have :Certifications Cloud spécifiques (par exemple, Cloudera Certified Professional). Connaissances en Terraform et Terragrunt. Autres Détails :Catégorie: Environnement technique. Détails: Ingestion avec Kafka et Nifi, moteur : CDP 7.1.9, automatisation avec Ansible. Livrables attendus : installation et maintenance des clusters Hadoop, sécurité et performances de la plateforme. Type de prestation : Data Engineering Level 8.4.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus.

Pour un client dans le Retail, nous recherchons un profil Ingénieur Data. L'idée sera d'intégrer une équipe pluridisciplinaire pour un cas d'usage data avec un focus sur la maîtrise des coûts. Missions : concevoir des solutions conformes, développer et modéliser les données, maintenir les systèmes opérationnels, gérer les incidents, déployer via Git et renforcer l'expertise SI. Compétences recherchées : Python, Apache Airflow, Google Data Studio, BigQuery, GCP, Scripts Shell, Terraform, GitLab Mission dans la métropole lilloise.

Votre mission Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants dans un environnement Cloud AWS. Vous participerez notamment à : Développer et optimiser les traitements d'ingestion et de transformation de données avec Python, Spark et Databricks. Mettre en place les flux de données entre différentes sources et le Data Lake. Orchestrer et superviser les traitements avec Airflow. Garantir la qualité, la disponibilité et les performances des pipelines. Assurer le support, la correction des anomalies et l'amélioration continue de la plateforme. Participer aux choix techniques, aux ateliers projet et à la documentation.

Le contexte Nous accompagnons une grande organisation financière dans la structuration et la montée en compétence de sa filière Data autour d'une modern data stack. Dans ce cadre, nous recherchons un Analytics Engineer pour rejoindre une équipe de 3 personnes, avec une mission à double dimension : technique et pédagogique. La mission Au sein d'une équipe data structurée, vous jouez un rôle clé dans l'industrialisation des pratiques et la montée en compétence collective : Développer et maintenir des modèles dbt en suivant les standards de l'équipe Contribuer à la création de templates, conventions de nommage et bonnes pratiques de développement Participer à l'élaboration et à l'animation de parcours de formation à destination d'une centaine de collaborateurs internes (data analysts, métiers, équipes tech) Produire des supports pédagogiques clairs et accessibles (tutoriels, wiki, best practices) Travailler en lien avec les pipelines Airflow et les workflows GitLab CI Profil recherché Le profil recherché Maîtrise de dbt, idéalement en environnement professionnel ou sur projet personnel significatif Connaissance d'Airflow et d'un environnement data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift ou autre) Notions de GitLab et de bonnes pratiques de versioning Réelle appétence pour la transmission et la pédagogie : vous aimez expliquer, documenter et former À l'aise à l'oral, capable d'adapter votre discours selon le niveau technique de votre audience Les conditions Localisation : Roubaix — 3 jours sur site, 2 jours de télétravail par semaine Profil junior à confirmé accepté selon l'expérience sur dbt Début de mission en septembre 2026 Durée : 1 an

ContexteDans le cadre du quant setup industrialization, la data factory fournit les données nécessaires à la recherche et production des modèles de stock et bond picking pour les stratégies quantitatives d'une société de gestion d'actifs. Cette "base de données" est remplie par des jobs développées par QRG (factset query generator) ainsi que des données récupérées. MissionsRobustifier le process en ajoutant une couche de data correction pour les gérants Ajouter des données pour les modèles Fixed Income Corriger les vulnérabilités éventuelles Assurer la production

Dans le cadre de l'évolution de sa Data Factory, un acteur majeur du secteur du luxe renforce ses équipes afin d'accompagner le développement de sa plateforme Data basée sur Databricks. L'objectif est de concevoir, développer et industrialiser des solutions de traitement et de valorisation des données, tout en intégrant les nouvelles capacités offertes par l'écosystème Databricks. Le consultant interviendra au sein d'une équipe agile composée de Data Engineers, Data Architects, Analytics Engineers et Product Owners.

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

Nous recherchons pour un de nos clients un Data Engineer Microsoft FabricCompétences obligatoiresMicrosoft Fabric (2 ans d'expérience minimum) PySpark Lakehouse / OneLake Notebooks Fabric Spark dans Fabric Fabric Endpoints Data Engineering sous Fabric Power BI (intégration avec Fabric) Modélisation de données Compétences fonctionnellesGouvernance des données Data Products Data Mesh Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Expérience recherchéeMise en œuvre complète de la chaîne Microsoft Fabric : Ingestion des données Transformation Modélisation Industrialisation Exposition vers Power BI Construction de pipelines de transformation avant restitution dans Power BI. Expérience sur des plateformes Data modernes. Compétences appréciées (plus)Expérience avec dbt (Data Build Tool) pour la transformation et la modélisation des données. Connaissance des bonnes pratiques d'industrialisation et de versionning des modèles de données. Expérience sur Azure Data Platform (Synapse, Data Factory, Databricks) dans un contexte Microsoft Fabric. Le candidat devra maîtriserOneLake Lakehouse Notebooks PySpark Data Engineering Fabric Data Factory / Pipelines Fabric Endpoints Semantic Models Power BI Ce qui est attenduLe consultant devra être capable d'intervenir immédiatement sur une plateforme Microsoft Fabric en production et maîtriser l'ensemble de la chaîne Data, de l'ingestion à la transformation des données, jusqu'à leur exposition dans Power BI. Le besoin porte sur un profil très opérationnel, autonome et rapidement productif. Une expérience avec dbt (Data Build Tool) constituera un atout supplémentaire.

Votre mission Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer / Tech Lead Databricks pour piloter les développements, garantir la qualité des solutions mises en œuvre et accompagner les équipes sur les sujets techniques. Vous serez notamment amené(e) à : Concevoir et faire évoluer l'architecture des pipelines de données sur Databricks. Développer et optimiser les traitements d'ingestion et de transformation en Python, Spark et SQL. Piloter l'orchestration et la supervision des traitements sur AWS. Garantir la performance, la fiabilité et la qualité des pipelines de données. Définir les bonnes pratiques de développement, participer aux revues de code et accompagner les membres de l'équipe. Assurer le support technique, la résolution des incidents complexes et l'amélioration continue de la plateforme. Participer aux ateliers d'architecture, aux échanges avec les équipes métiers et contribuer aux choix techniques.

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

En tant que Data Engineer (F/H), vous jouez un rôle central dans la construction, la maintenance et l'optimisation de l'architecture data de l'entreprise. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines ETL pour le traitement de données. Optimiser les bases de données et les flux de données. Faire transiter et intégrer les données dans le Cloud (AWS, Azure, GCP). Gérer la qualité et la sécurité des données (gouvernance). Collaboration avec les équipes transverses : Participer aux projets en interagissant avec les experts métiers, les architectes techniques et les chefs de projet. Stack technique : Solide expérience en conception et développement de pipelines ETL/ELT. Maîtrise de langages tels que Python, SQL, Spark… Bonne connaissance des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP) et services associés (ex : Glue, BigQuery, Data Factory…). Maîtrise d'outils de traitement de données distribuées (Spark, Databricks, etc.). Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB…). Pratique des outils de versioning (Git) et d'intégration continue (CI/CD). Compréhension des problématiques de sécurité, de qualité et de gouvernance des données.

Je recherche bpour un de mes client un Data Engineer confirmé afin d'intervenir sur le développement, la maintenance et l'évolution des flux de données. Le consultant participera à la mise en œuvre des traitements Data, à l'intégration des données provenant de différentes sources, ainsi qu'à leur mise à disposition auprès des équipes métiers pour répondre aux besoins de reporting et d'analyse. Missions principales :Concevoir, développer et maintenir des flux de données. Développer et optimiser des traitements ETL avec Talend. Concevoir et maintenir des scripts Python pour les traitements et automatisations Data. Participer à l'intégration, la transformation et la mise à disposition des données. Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Participer au développement et à l'évolution des reportings via MicroStrategy. Analyser les besoins des équipes métiers et proposer des solutions adaptées. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles dans un environnement Agile. Participer aux phases de tests, de recette et de mise en production des traitements développés.