Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Contexte de la mission : Mon client recherche un Data Engineer confirmé pour intervenir sur des activités d’analyse, de spécification, de développement, de test et de maintenance au sein d’un environnement Data. Missions : -Analyser les besoins et spécifier les solutions Data -Développer les traitements et flux de données -Réaliser les tests -Assurer la maintenance des développements existants Environnement technique : -Outils de développement : PowerCenter (Informatica), SQL Developer, DbVisualizer -Langages : SQL, PL/SQL -SGBD : Oracle, Hive -Méthodologie : SAFE Profil recherché : Data Engineer confirmé (3 à 8 ans) disposant d’une expérience significative sur des environnements Data, avec une forte maîtrise des outils ETL, des bases de données et des langages SQL / PL-SQL.

Contexte Dans le cadre du développement et de la maintenance d’une plateforme Big Data stratégique , notre client grand compte renforce ses équipes techniques et recherche un(e) Administrateur Hadoop / Data Engineer confirmé(e) . Vous interviendrez au sein d’une équipe experte, sur une infrastructure Big Data critique, afin d’assurer sa disponibilité, son évolution et sa performance , dans un environnement à forts enjeux métiers et techniques. Missions En tant qu’ Expert Hadoop / Data Engineering , vos missions principales seront : Administrer, maintenir et optimiser les clusters Hadoop (Cloudera) Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme Big Data Participer aux task forces techniques pour résoudre des incidents complexes Réaliser les montées de versions majeures des composants Hadoop Automatiser les déploiements, patching et configurations via Ansible et Terraform Gérer les incidents, changements et tickets d’infrastructure Contribuer aux évolutions du socle technique et au déploiement de nouvelles fonctionnalités Rédiger et maintenir la documentation technique Travailler en lien étroit avec les équipes internes et l’éditeur Cloudera Participer au suivi du planning global de production

🔍 Contexte Un acteur européen majeur du secteur financier recherche un Data Engineer confirmé pour renforcer son département Data & Referential . La mission s'inscrit dans le cadre de la mise en place d'un référentiel de données unifié , avec un focus particulier sur les indicateurs ESG provenant de multiples sources. 🎯 Votre rôle Intégration de nouvelles sources de données via Azure Synapse & PySpark Mise en place d'un monitoring rigoureux des flux Adaptation des connexions au reporting interne pour intégrer les nouvelles données Coordination avec les Business Analysts Contrôles de cohérence et qualité des données (comparaison inter‑sources) 🧱 Compétences techniques clés Azure Synapse PySpark Azure Data Factory Azure DevOps SonarCloud API Management Micro‑services SQL Server Connaissance Informatica IDQ = un plus 👤 Profil recherché Bac+5 (ingénieur ou équivalent) Minimum 3 ans d'expérience sur Azure Synapse & PySpark Bonne culture Data & Monitoring Pratique des environnements Agile (SCRUM) & DevOps Maîtrise du français et de l'anglais Intérêt pour l' Asset Management et les sujets ESG 📅 Démarrage : 1er février 2026

Site : Vannes, 3 jours sur site par semaine Date de démarrage : asap Nationalité et langues parlées : français Durée mission : jusqu'au 31/12/2025 Mission : intervention pour le compte du Chapitre Data à Vannes Nb années d'expérience : 5 à 7 ans Profil : Data Engineer confirmé Compétences techniques - Langage : Spark - spark streaming et batch (requis), Kafka (apprécié) java (apprécié) shell (apprécié) Stack Hadoop Cloudera Base de données : (type Hdfs, Hive, Hbase, Phoenix, MongoDB) DEVOPS : GIT, Jenkins, Artifactory, XL Release, ELK, Grafana Scrum (cadre agile entreprise) Compétences techniques souhaitées – appréciées BDD Teradata, xDI, SQL Data viz : Microstrategy

Data Engineer Azure Synapse / PySpark (Intégration Data - Référentiel Corporate) Secteur : Financial Services / Asset Management Contrat : Mission freelance - 6 mois renouvelables Localisation : France / Hybride 🔍 Contexte Un groupe international de gestion d'actifs recherche un Data Engineer confirmé pour participer à la modernisation et à la consolidation de son référentiel data interne , dans un programme stratégique d'intégration multi‑sources. 🎯 Votre rôle Développer de nouveaux flux d'intégration via Azure Synapse / PySpark Assurer la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Contribuer à la mise en place du monitoring Data sur l'ensemble des pipelines Collaborer étroitement avec les Business Analysts et l'équipe Data Analytics Participer aux évolutions continues de la plateforme Data Azure 🧱 Compétences techniques clés Azure Synapse PySpark Azure DevOps SonarCloud Micro‑services API Management Microsoft Playwright Azure Data Factory SQL Server (RDBMS) 👤 Profil recherché Bac+5 (ingénieur ou équivalent) Min. 3 ans d'expérience en développement Data sur Azure Bonne maîtrise des pratiques DevOps & automatisation des tests Connaissance du secteur financier / Asset Management appréciée Excellent niveau FR & EN 📅 Démarrage : 2 février 2026

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses plateformes data, un grand groupe industriel recherche un Data Engineer senior pour intervenir sur des sujets d’industrialisation, de fiabilisation et de montée en charge de ses pipelines data. Objectifs de la mission Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Industrialiser les traitements data dans un environnement cloud AWS Exploiter et optimiser une plateforme Snowflake Mettre en place et améliorer les chaînes CI/CD liées aux usages data Garantir la qualité, la performance et la sécurité des flux de données Environnement technique (cœur) Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Langages : Python, SQL Orchestration / ingestion : Airflow, services AWS (Glue, Lambda, S3, etc.) CI/CD : Git, pipelines automatisés Enjeux forts d’industrialisation et de bonnes pratiques DataOps Profil recherché Data Engineer confirmé / senior Expérience significative sur AWS et Snowflake À l’aise avec les environnements industrialisés et les contraintes de production Capacité à travailler avec des équipes data, IT et métiers

⭐ Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet Data à dimension européenne , nous recherchons un Data Engineer Snowflake confirmé pour accompagner la mise en place d’une Data Platform Cloud pour un acteur du secteur pharmaceutique. La plateforme sera hébergée sur AWS et aura pour objectif de centraliser et structurer des données aujourd’hui dispersées suite à plusieurs acquisitions. Le consultant interviendra au sein des équipes Data (mode projet) , en collaboration étroite avec des experts Data & Cloud déjà en place. Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données sous Snowflake Participer à la modélisation des données et à la structuration du Data Warehouse Contribuer aux ateliers techniques et fonctionnels avec les équipes internes et métiers Participer à la mise en place de bonnes pratiques Data Engineering & DataOps Travailler en collaboration avec les équipes Cloud & Projet (AWS / Plateforme) Assurer un haut niveau de qualité, performance et fiabilité des données

Intitulé du poste : Data Engineer Localisation : Lyon Expérience souhaitée : 5 à 7 ans en Data Engineering, idéalement avec une expérience en analyse de données Rôle et responsabilités du consultant recherché : Data Engineer confirmé Garantir l’intégration des sources de données nécessaires à la continuité du reporting interne et externe Assurer la continuité et le développement des flux de données entre les sources et les rapports Contribuer au plan de convergence des méthodes de mesure de la performance via les KPI Contribuer à la cartographie des flux de données et des KPI utilisés dans les deux organisations, ainsi que de leurs méthodes de calcul Être l’interface avec le Data Office afin de garantir les meilleures pratiques de développement Ce rôle sera un point de dépendance unique (Single Point of Dependency) Compétences techniques requises SQL / Python Databricks Data Lake & DataMart Développement de cubes Environnement Microsoft Gestion de projets techniques Qlik Autres compétences attendues Anglais niveau B2 / C1 Compétences interpersonnelles Travail en équipe Parcours et expérience Expérience dans des projets complexes en environnement international Description de la mission Support de l’équipe Data locale dans le cadre de la migration d’une plateforme de téléphonie Livrables attendus Ingestion des données dans le Data Lake Développement du DataMart Automatisation des flux de données avec Pegasus Développement de cubes Environnement technique Microsoft, AVAYA, GENESYS

Nous recherchons notre futur.e Data Engineer confirmé.e sur Clermont Ferrand ! Allez, on vous en dit plus... En lien avec notre manager Sébastien, voici les missions qui vous seront confiées : - Récupérer et mettre à disposition des bases de données internes et externes. - Construire de nouvelles bases : - En nettoyant les données (identifier les données aberrantes et les supprimer) - En formatant les données (unités...) - En synchronisant les données (qui ne sont pas synchrones, ni à la même fréquence) - en calculant à partir des données brutes des quantités agrégées (pour l'usage, typiquement pente, courbure...) validant la cohérence des données brutes entre elles - En calculant des données complémentaires (construire des \"engineering features\") Vous serez également présent.e aux réunions projet pour assurer la coordination avec l'équipeEt si on parlait de vous ? De formation informatique avec une spécialité data ou équivalent, vous témoignez de minimum 3 ans en Data Engineering. Compétences techniques attendues : - Maîtrise de Databricks / Snowflake/ Snowpark - Python (PySpark, Pandas, SQL). - Expérience avec Dataiku et industrialisation de pipelines de données. - SQL, requêtage avancé. - Automatisation et industrialisation de process data. - Capacité à travailler en autonomie et à structurer un flux collaboratif. - Capacité à capitaliser et documenter son travail. Connaissances souhaitables : - Capteurs, sens physique - Dynamique véhicule - Dataiku - Requêtage base de données (SQL) - Gitlab Qualités : esprit d'équipe, autonomie, esprit de synthèse, force de proposition, hauteur de vue, capacité à délivrer. Notre processus de recrutement en 4 étapes ! Tout simplement - Dans un premier temps, vous échangerez avec l'un d'entre nous par téléphone - Puis, nous aurons le plaisir de nous rencontrer lors d'un entretien physique ou TEAMS - Pour finir, discutez métiers avec l'un de nos managers opérationnels - Bienvenue chez nous ! Pourquoi nous rejoindre : - Paniers repas 6,30EUR net / jour travaillé - Prime de participation - Prime de vacances - Prime d'ancienneté - Comité d'entreprise - Mutuelle familiale prise en charge à 60

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer confirmé : Participer à la définition de l'architecture Data (en lien avec les architectes et la Squad) Concevoir, Affiner et Développer les solutions de collecte et de stockage des données (provenant de multiples sources) afin de le rendre disponibles pour les usages métiers Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés Déployer le produit dans les différents environnements Garantir le bon fonctionnement du produit en production et assurer le suivi / l'assistance / la gestion des incidents Accompagner l’évolution des pratiques de l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code

Contexte Nous recherchons un Data Engineer confirmé à senior pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie . La mission s’inscrit dans un environnement data critique , lié à l’exploitation de données de marché et à la production d’indicateurs et d’alertes à forte valeur métier. Le système cible repose sur une architecture batch Big Data structurée selon une architecture médaillon (Silver / Gold) , avec ingestion multi-sources, normalisation, calculs avancés et distribution des données vers différents consommateurs métiers. Localisation : Paris (hybride) Durée : 12 mois renouvelables (jusqu’à 3 ans) Objectifs de la mission Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation en Scala Spark Traiter, dédoublonner, normaliser et structurer des données de marché Refactoriser des imports existants afin de les rendre conformes à l’architecture médaillon Silver layer : données dédoublonnées, normalisées et structurées Gold layer : génération d’agrégats métiers (carnets d’ordres, best bid/ask, OHLC, etc.) Implémenter et challenger les règles métier en garantissant les performances, la scalabilité et la maîtrise des coûts cloud Mettre en place et maintenir les règles de Data Quality (ex. Great Expectations) et contribuer au data catalog Participer à l’amélioration des frameworks communs : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience et standards de développement Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, flux, schémas, infrastructure) Environnement technique ETL / Compute : Scala, Spark (batch) Cloud AWS : Glue Jobs, S3, Lambda, Step Functions Qualité des données : Great Expectations ou équivalent DevOps / CI-CD : Git, pipelines, bonnes pratiques d’industrialisation Environnement applicatif connexe : API REST, services backend Compétences complémentaires appréciées : Python, React Important : cette mission ne s’appuie pas sur des solutions managées de type Databricks. Compétences requisesIndispensables Minimum 5 ans d’expérience significative en Scala et Spark Expérience confirmée sur des projets Big Data / ETL à forte volumétrie Expérience pratique sur AWS (Glue, S3, orchestration) Bonne culture DevOps Autonomie, rigueur, capacité à être force de proposition Appréciées Python Développement API Connaissances de base en market data / trading (non bloquant) Process de sélection Entretien Teams de 30 minutes axé sur les expériences professionnelles Entretien Teams d’une heure axé sur les compétences techniques avec un Data Engineer de l’équipe Modalités de réponse Merci de transmettre : CV, disponibilité, TJM, localisation et un résumé des expériences Scala / Spark / AWS Glue .

DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER) Intitulé Data Engineer Azure – KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier __________ Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d’intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l’usage de la donnée. L’équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de : • dialoguer avec les équipes métier, • établir des KPI, • et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée. __________ Attentes principales du client Le client attend un consultant qui : • Sait établir des KPI à partir des besoins métier, • Comprend la logique métier derrière les indicateurs, • Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée, • Est capable d’expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI. dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique. __________ Rôle du consultant • Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier • Comprendre les processus et enjeux business • Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents • Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul • Travailler en complément et en accompagnement de l’équipe data existante __________ Missions principales Métier & KPI • Échanger avec les équipes métier • Comprendre leurs objectifs et problématiques • Établir et formaliser des KPI • Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs • S’assurer que la donnée produite correspond à un usage concret Data & technique • Intervenir sur un environnement Microsoft Azure • Travailler sur Microsoft Fabric • Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool) • Exploiter la donnée via SQL et Python • Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données • Participer à la mise en production et à l’industrialisation • Documenter les modèles, transformations et KPI __________ Environnement technique • Cloud : Microsoft Azure • Plateforme data : Microsoft Fabric • Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool) • Langages : SQL, Python • Collaboration étroite avec équipes data et métier __________ Profil recherché • Data Engineer confirmé • À l’aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier • Capable d’établir des KPI • Bonne compréhension de l’usage et de la valorisation de la donnée • Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool) • Expérience sur Microsoft Fabric • Solide niveau en SQL • Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique __________ Qualités attendues • Bon communicant • Capacité à vulgariser la donnée • Sens du service et du collectif • Approche orientée valeur métier • Capacité à s’intégrer dans une équipe existante