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Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer AWS pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur AWS. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, modernisation vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec des services tels que AWS Glue, Athena, Redshift, S3 et Kinesis. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. 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 cloud native et d’usage avancé d’AWS. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

contexte de la mission intervention chez un client grenoblois sur des sujets data environnement orienté cloud aws avec exploitation d’un datalake besoin d’un profil capable de couvrir à la fois la data ingénierie et une partie data visualisation missions principales conception, développement et maintenance de pipelines data exploitation et optimisation d’un datalake sur aws traitement, transformation et intégration des données via talend mise à disposition des données pour les équipes métiers création de dashboards et reporting sous power bi participation aux choix techniques et à l’amélioration continue des architectures data environnement technique cloud / data : aws (lambda, athena, glue, step functions, rds, s3) etl : talend data visualisation : microsoft power bi profil recherché expérience significative en data engineering bonne maîtrise de l’écosystème aws data (datalake) solide expérience sur talend (obligatoire) capacité à produire des dashboards power bi autonomie et capacité à intervenir en environnement projet

Nous recherchons un Lead Data Engineer chevronné pour rejoindre un acteur majeur de la Tech Parisienne. Au sein d'une équipe dynamique, votre mission sera de piloter l'acquisition de données à grande échelle et d'orchestrer une migration technologique stratégique. Votre Mission En tant que garant technique de l'acquisition de données, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, du cleaning à l'enrichissement. Vos responsabilités principales incluent : Architecture & Design : Concevoir et refondre des pipelines de données robustes dans le cadre d'une migration majeure de GCP vers AWS. Ingestion Massive : Gérer l'ingestion de types de données variés (Listing, etc.) et assurer leur qualité. Optimisation : Assurer le nettoyage et l'enrichissement des données pour les rendre exploitables par les équipes consommatrices. Snowflake : Exposer les données de manière optimale. Compétences Techniques Requises Cloud : Maîtrise avancée de l'écosystème AWS (tous services) et idéalement une expérience de migration depuis GCP. Data Processing : Expertise sur Spark / PySpark pour le traitement de données volumineuses. Infrastructure : Solides compétences en Terraform (IaC). Langages : Maîtrise de Python. Data : Connaissance de Snowflake pour la partie consommation.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Ops Engineer AWS / Databricks pour l'un de nos clients du secteur de la grande distribution. Vous interviendrez sur le site client situé dans la métropole lilloise. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Assurer la robustesse, la performance et la sécurité d'une plateforme data (data lake AWS) ; - Mettre en place et maintenir l'infrastructure via Terraform (Infrastructure as Code) ; - Superviser les environnements data (monitoring, performance, optimisation) ; - Accompagner les équipes sur l'usage des outils data (S3, Glue, Databricks) ; - Contribuer à la gouvernance des données (catalogue, accès, qualité des données) ; - Participer à l'amélioration continue et à l'industrialisation des pratiques Data Ops.

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité d’un Lakehouse data. Vous interviendrez sur la conception et l’orchestration de pipelines, l’optimisation des traitements et l’évolution de l’architecture data dans un environnement moderne basé sur AWS. Vos missions : Conception & orchestration Concevoir, développer et maintenir des pipelines Airflow pour l’ingestion et la transformation des données Mettre en place des frameworks et mécanismes d’automatisation Garantir la robustesse, la modularité et la résilience des workflows Traitement & gestion des flux Développer des composants pour le traitement de fichiers plats (CSV, JSON, Parquet…) et leur exposition via API Consommer et transformer des flux Kafka avec Spark Optimiser la performance et le partitionnement des traitements sur de gros volumes Collaboration analytique Collaborer avec les Data Analysts pour concevoir des agrégats métiers Créer et maintenir des vues Athena utilisées dans Tableau Garantir la cohérence, la fraîcheur et la traçabilité des données Évolution du Lakehouse Participer à la conception et à l’amélioration continue de l’architecture Créer et maintenir des tables de référentiel (clients, contacts, événements, interactions…) Implémenter ces référentiels avec Iceberg / Hudi Supervision & DataOps Assurer la supervision quotidienne des pipelines Mettre en place alerting et monitoring Produire et maintenir la documentation technique

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Le data engineer/Tech Lead intègre une équipe en charge du lakehouse pour le client. De nombreuses challenges techniques sont attendus. Focus sur ses activités : -Contribue à la conception de outils de traitement BigData (Ingestion / Traitement / Analyse) -Cadrage technique des besoins émis par les consommateurs de la plateforme Data -Est garant de la mise en production des traitements au sein de la plateforme -Optimisation du code et de la capacité des VMs mise en œuvre pour chaque traitement -Garantit la disponibilité et l'outillage pour les équipes métier, ainsi qu'aux utilisateurs de la plateforme (data scientists / data analystes / data engineer)

Data Engineer (Snowflake / AWS) 📍 Localisation : Liège (Belgique) 📅 Expérience : 3 ans minimum 🎯 Mission principale En tant que Data Engineer , vous contribuez à la conception, au développement et à l’optimisation de plateformes data modernes dans un environnement cloud. Vous intervenez sur l’architecture, l’ingestion, la transformation et la gouvernance des données en utilisant Snowflake, AWS et Databricks , avec une attention particulière à la gestion des métadonnées et à la qualité des données. 🛠️ Responsabilités🔹 Développement Data Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) Développer des flux ETL/ELT performants Modéliser des entrepôts de données (Data Warehouse / Data Lakehouse) Implémenter des solutions sur Snowflake et Databricks 🔹 Cloud & Infrastructure (AWS) Déployer et gérer des services AWS (S3, Glue, Lambda, EC2, IAM, Redshift…) Automatiser les workflows (CI/CD, Infrastructure as Code – Terraform est un plus) Assurer la sécurité et la performance des environnements cloud 🔹 Metadata & Data Governance Mettre en place des stratégies de gestion des métadonnées Maintenir un data catalog Assurer la traçabilité (data lineage) Participer aux initiatives Data Quality 🔹 Collaboration Travailler avec Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers Participer aux choix technologiques et bonnes pratiques Documenter les solutions techniques 🧠 Profil recherché🎓 Formation Master en informatique, data engineering ou équivalent 💡 Expérience Minimum 3 ans d’expérience en data engineering Expérience concrète sur projets cloud data 🔧 Compétences techniques indispensables Snowflake (modélisation, performance tuning) AWS (S3, Glue, Lambda, IAM…) Databricks / Spark (PySpark) SQL avancé Python Gestion des métadonnées & data catalog ➕ Atouts Connaissance de Data Mesh ou Lakehouse Expérience dans environnement réglementé (pharma, industrie) Outils BI (Power BI, Tableau…) CI/CD, Git, DevOps 🌍 Langues Français courant Anglais professionnel (documentation et échanges techniques) 🤝 Soft Skills Esprit analytique Autonomie Sens de la qualité et rigueur Capacité à vulgariser des sujets techniques