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Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Big data/Teradata Vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ Teradata CONTROL-M Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) SQL sur SGBD relationel (Teradata) TPT Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea Spark HDFS Python Hadoop

Data Engineer Big Data / BI – Scala, Spark, SQL, Hive, Cloudera (H/F) 💼 Contrat : CDI 🏢 Entreprise : ADBI – Expert en Data Management et transformation digitaleContexte du poste Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes Big Data et décisionnelles, ADBI recherche un(e) Data Engineer pour intervenir sur des projets d’intégration, de transformation et d’industrialisation de données. Vous participerez à la migration et à l’optimisation d’environnements Big Data (Cloudera, Spark, Hive, Scala) et contribuerez à la mise en place de solutions BI performantes et scalables.

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Contexte Notre client est un groupe qui constitue un majeur de la transition énergétique, engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2045. Présent dans plus de 30 pays et fort de plus de 90000 collaborateurs, le Groupe intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie : production renouvelable, infrastructures gazières et services énergétiques. Le COE Data Groupe accompagne les entités du Groupe dans l’industrialisation de leurs usages data, en s’appuyant sur un écosystème moderne construit autour de Databricks. Dans ce cadre, le poste de Data Engineer / Data Ops contribue à concevoir, optimiser et exploiter des pipelines et architectures data fiables, scalables et alignés avec les besoins métiers.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et 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 et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Nous recherchons un(e) Data Engineer/Data Analyst spécialisé(e) sur Databricks et PowerBI 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 • Être l‘intermédiaire entre le Métier et la DSI • Accroître la connaissance de la clientèle d'une entreprise, conduire des études sur les bases de données, suivre les outils datamining pour analyser l'impact des actions marketing • Mener et conduire des études (coordination/pilotage) Référence de l'offre : 3cxk4ok195

• vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Sénior / Big Data / Spark / Cloudera sur Paris. Contexte de la mission Le projet HALO est un programme stratégique de digitalisation des parcours bancaires (vente en ligne, souscription, IA). La Direction Data met en place une plateforme Big Data pour alimenter les cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée. Il s’agit d’un nouveau projet (build) avec des enjeux de performance, d’intégration IA et de montée en charge. L’environnement technique est centré sur un écosystème Hadoop/Cloudera on-premise. Missions principales • Participer à la définition de l’architecture Data en lien avec les architectes et la squad • Affiner les User Stories avec le PO/BA, concevoir et développer les pipelines de collecte et de stockage des données • Orchestrer les flux batch et temps réel (Spark batch + Spark Streaming) • Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés • Déployer le produit dans les différents environnements (CI/CD) • Garantir le bon fonctionnement en production : monitoring, gestion des incidents, optimisation • Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code Environnement technique Catégorie Technologies Framework Big Data Hadoop Cloudera (requis) Traitement Spark, PySpark, Spark Streaming (requis) — Scala (apprécié) Messaging Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams (apprécié) Langages SQL (requis), Scala, Java, Shell, Python Bases de données SQL : Hive, Phoenix — NoSQL : HBase, MongoDB DevOps / CI-CD Git, Jenkins, Artifactory, XL Deploy, XL Release Monitoring ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Gouvernance RGPD, Data Lineage, Catalogage

Contexte Dans le cadre d’un projet à forte composante data, la mission consiste à développer et mettre en œuvre une architecture applicative avec un enjeu majeur de fiabilisation des modèles de calcul . Vous interviendrez au sein d’une équipe existante pour consolider, améliorer et industrialiser les solutions déjà en place , tout en contribuant à la montée en compétence collective. Missions Concevoir et faire évoluer l’ architecture applicative et data Développer et industrialiser les traitements et jobs data Réaliser les tests d’intégration et garantir la qualité des livrables Fiabiliser les modèles de calcul et les résultats produits Valider et assurer la robustesse des interfaces entre systèmes Rédiger et maintenir la documentation d’architecture Garantir la cohérence du système d’information : assurer la bonne communication entre les applications respecter les standards et l’architecture globale Participer à l’amélioration continue des solutions existantes Partager les connaissances et accompagner les équipes Livrables attendus Dossier d’architecture (documentation, validation de l’existant) Développements et création de jobs data Validation des interfaces et flux Documentation technique à jour Environnement technique Google Cloud Platform : Compute, BigQuery, Big Data Python GitHub Terraform Kafka Dataflow (souhaité) Soft skills Esprit analytique et rigoureux Sens du service et orientation client Capacité d’adaptation à des environnements évolutifs Esprit d’équipe et partage de connaissances Autonomie et proactivité Langues Français : professionnel (impératif) Anglais : lu et écrit (secondaire)

Contexte Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme data, vous concevez et mettez en œuvre des architectures cloud-native orientées événements sur AWS. L’objectif est de remplacer les traitements batch par des pipelines distribués, temps réel ou quasi temps réel, robustes et scalables. Missions principales Vous définissez des architectures data serverless event-driven, concevez des pipelines d’ingestion et de transformation distribués et mettez en place des systèmes découplés basés sur la messagerie en garantissant la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts. Vous transformez les flux ETL batch en pipelines cloud-native, implémentez les patterns asynchrones (retry, DLQ, idempotence, gestion des timeouts) et industrialisez les déploiements via l’Infrastructure as Code et la CI/CD. Vous déployez le monitoring, le logging et le tracing afin de suivre la performance, la latence et la qualité des flux. Compétences clés Solide expérience des architectures event-driven et des systèmes distribués, de l’event sourcing et du message brokering, de la gestion du backpressure et de la latence ainsi que de la transformation distribuée et du traitement de gros volumes. Ce poste n’est pas orienté BI, reporting ou data engineering batch classique Positionnement Rôle transverse avec une forte interaction avec les équipes data, cloud, DevOps et applicatives, impliquant une responsabilité importante sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Synthèse Profil d’architecte data AWS spécialisé en serverless et en architectures orientées événements, capable de concevoir des pipelines distribués scalables et résilients.

Dans le cadre de l’évolution de sa Data Platform, le client recherche un Data Engineer Python pour intervenir au sein de l’équipe DataHub Core Platform. La mission consiste à contribuer aux projets de migration vers une nouvelle plateforme, au développement de nouveaux cas d’usage BI ainsi qu’à la mise en place de workflows en Python. Le consultant participera également à des projets stratégiques tels que le Transaction Profiling, le Data Quality Framework (DQF) et le Data Lineage, avec pour objectif d’améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Il sera aussi en charge du développement de modules Python mutualisés, réutilisables sur l’ensemble des projets data, dans un environnement dynamique et orienté gouvernance des données.

• vous contribuerez à la construction des solutions sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la squad et de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage, traitement et usages, mise à disposition : une expérience des environnements Unix, une forte expertise SQL et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous interviendrez à la fois sur des activités projet mais aussi sur du RUN (suite des traitements de production, analyse/résolution d’incidents, optimisations, amélioration continue). Ces interventions sont primordiales, chaque membre de la squad participe au traitement des incidents et à l’amélioration continue du périmètre applicatif.

Dans le cadre de la plateforme SPIDER, dédiée à la lutte contre la fraude, le blanchiment et le financement du terrorisme, notre client recherche un Analytics Engineer / Data Engineer orienté conformité. Intégré à la squad compliance de solutions cognitives, le consultant interviendra sur une plateforme d’investigation s’appuyant sur des technologies graphes comme Neo4j et Linkurious, permettant de centraliser les données issues de multiples applications internes et d’offrir une vision 360° des personnes et de leurs interactions. La mission porte plus particulièrement sur le socle d’ingestion de données alimentant la base graphe, avec un fort enjeu de qualité, de modélisation, d’industrialisation et de collaboration avec les métiers fraude et LCB-FT. Missions : -Transformer, modéliser et documenter les données brutes pour les rendre exploitables -Développer des modèles et produits de données orientés conformité pour alimenter la base graphe -Maintenir en condition opérationnelle les flux d’ingestion vers la base de données graphe -Améliorer les processus de traitement des données afin de gagner en rapidité et efficacité -Créer et mettre à jour la documentation des produits de données -Automatiser les contrôles et tests de qualité pour garantir l’intégrité des données -Produire des analyses à destination des métiers pour le calibrage de scénarios de fraude et de vigilance LCB-FT -Collaborer avec les Data Engineers et les métiers de la fraude / conformité pour enrichir la base graphe -Participer à la mise en production des produits de données avec l’équipe Data Platform -Contribuer à la structuration des flux dans une logique ELT / ETL et architecture data moderne Profil attendu : -Expérience confirmée en Analytics Engineering / Data Engineering -Très bonne maîtrise de SQL et Python -Bonne connaissance des concepts ETL / ELT -Expérience en modélisation de données -Connaissance de Snowflake et Dataiku -Bonne compréhension des architectures data modernes (médaillon, data mesh) -Capacité à travailler sur des sujets de qualité, documentation et industrialisation -Aisance à collaborer avec des équipes techniques et métiers -Sensibilité aux enjeux de fraude, conformité et LCB-FT appréciée -Rigueur, autonomie et bon niveau d’analyse

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)

Dans le cadre d'une mission chez un grand acteur du secteur de l'énergie en France, nous recherchons des profils Data Engineer Senior++ / Lead Data disponibles entre mi-mars et mi-mai 2025. Le client, accompagné par un cabinet de conseil top tier, recherche des consultants capables de s'emparer d'un périmètre data, de le cadrer et de le développer en toute autonomie. Plusieurs positions sont à pourvoir. La maîtrise et l'usage quotidien de l'IA dans le travail est un critère indispensable.

Le ou la Data Engineer sera intégré(e à l'équipe produit TOPASE NLS et aura pour principales missions de : µ ● Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers