Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

En tant que Data Engineer, vous serez impliqué(e) dans la conception, le développement et l’optimisation de solutions data modernes sur Google Cloud Platform. Vous bénéficierez : d’un accompagnement terrain (on-the-job training) , d’un encadrement par des experts reconnus , d’un environnement collaboratif mêlant équipes IT et métiers . C’est une opportunité unique de développer vos compétences tout en évoluant dans une équipe dynamique et conviviale 🌟 Pourquoi nous rejoindre ? Projet de transformation stratégique à forte visibilité Utilisation de technologies modernes et innovantes Environnement international et collaboratif Réelles opportunités d’apprentissage et d’évolution

Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Lille 2 jours de TT par semaine démarrage asap mission longue 3 ans

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique de transformation data, nous recherchons un Data Engineer orienté développement , capable d’intervenir sur une migration d’envergure d’Azure vers GCP . 🛠️ Missions principales Participation active à la migration des pipelines data d’Azure vers GCP Développement et optimisation de traitements data Conception d’architectures data robustes et scalables Collaboration avec les équipes data et métiers Contribution aux bonnes pratiques data engineering 🔧 Stack technique Google Cloud Platform (GCP) – niveau confirmé requis Apache Spark / Scala Hadoop ecosystem Forte orientation développement (profil Data Engineer "DEV")

Bonjour, Dans le cadre d’un projet stratégique pour notre client, nous recherchons un Data Engineer GCP sénior pour rejoindre les équipes DST DataLab . Contexte de la mission: Vous interviendrez au sein d’une équipe data engagée dans la construction et l’optimisation de chaînes de traitement et d’intégration de données sur l’environnement Google Cloud Platform . La mission s’inscrit dans un contexte de structuration et de fiabilisation des flux de données , avec un fort enjeu autour de la qualité, de la performance et de la gouvernance. Informations pratiques: Localisation : Saint-Ouen-sur-Seine Présence sur site : 2 à 3 jours par semaine (obligatoire) Démarrage : 20 avril 2026 Fin de mission : 31 décembre 2027 TJM maximum : 450 € Missions: Concevoir et développer des pipelines de traitement de données sur GCP Mettre en place et maintenir des chaînes d’intégration et de transformation de données Travailler sur l’optimisation et la structuration des bases de données analytiques Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques de développement Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des flux de données Collaborer étroitement avec les équipes data, architecture et métiers Stack technique: Compétences requises GCP Dataform (prioritaire) ou DBT BigQuery SQL (maîtrise avancée) Python Apache Airflow CI/CD Google Cloud SQL Google Cloud Run Compétences appréciées: Architecture applicative Expérience autour des APIs, IHM et exposition de données Expérience avec Cloud Run / Cloud SQL ou Kubernetes (JKS) Profil recherché: Data Engineer avec 5 ans d’expérience minimum Solide expérience sur les environnements data cloud Capacité à travailler dans un cadre structuré avec des méthodes de développement rigoureuses Excellentes soft skills : communication, autonomie, esprit d’équipe et sens de l’organisation

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer GCP pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Storage. 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 de GCP. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)

Dans le cadre d’un accroissement d’activité et afin de renforcer l’équipe Data d’un grand acteur bancaire, notre client recherche un Data Engineer GCP expérimenté. La mission s’inscrit dans un environnement Big Data / Cloud GCP en pleine transformation, avec des enjeux forts autour de l’industrialisation des pipelines, de la qualité de données et de la mise à disposition de datasets fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission est basée en Île-de-France (IDF) avec 2 jours de TT par semaine. Votre rôle consiste à: Mettre en place les chaînes d’ingestion, validation, croisement et enrichissement des données. Alimenter et exploiter le Data Lake GCP (GCS) et produire des agrégats (J/H/M). Développer des pipelines batch & streaming (Spark, Kafka, Scala). Industrialiser les traitements via Airflow / Composer et CI/CD. Mettre à disposition les données (API, fichiers, dashboards). Participer à la mise en production de modèles statistiques. Documenter, corriger les anomalies, assister les équipes d’exploitation. Travailler en mode Agile (Scrum/Kanban) .

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l’évolution d’une plateforme de data analytics , nous recherchons un Data Engineer afin de participer à la conception, au développement et à la maintenance des solutions data. Au sein d’une équipe agile, vous contribuerez à la mise en place et à l’amélioration des pipelines de données, à la structuration des modèles analytiques et à l’optimisation des solutions existantes. Vous participerez également à la construction et à l’évolution de la plateforme data sur un environnement cloud moderne. Présence sur site requise 3 jours par semaine . Vos missions Participer aux rituels agiles de l’équipe (daily, sprint planning, rétrospectives). Analyser les besoins métiers et proposer des solutions data adaptées et innovantes . Concevoir et développer les pipelines de données : ingestion, transformation, stockage et restitution. Modéliser les données et contribuer à la construction des modèles analytiques . Assurer la qualité et la fiabilité des développements data . Maintenir et faire évoluer les solutions existantes (run et optimisation). Participer à la construction et à l’amélioration de la plateforme data sur Google Cloud . Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques d’exploitation et de valorisation de la data auprès des équipes métiers. Compétences techniques requises SQL et ETL (expert – impératif). Outils et pratiques CI/CD . GitHub, Terraform, Kafka (confirmé – important). Outils de data visualisation : Power BI, Looker (confirmé – important). Environnement Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) – souhaitable.

Pour le compte d'un acteur majeur, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour concevoir et déployer des chaînes de traitement de données complexes au sein d'un Datalake moderne. Vous intégrerez une équipe évoluant en mode Agile (Scrum/Kanban) avec une forte culture de l'automatisation. Vos responsabilités : Concevoir et mettre en œuvre les chaînes d’ingestion, de validation et de croisement de données. Assurer le déversement et l'enrichissement des données dans le Datalake. Produire automatiquement des agrégats (journaliers à mensuels) via la puissance du Cloud. Développer et documenter les User Stories en collaboration directe avec le Product Owner. Garantir la qualité via l'automatisation des tests fonctionnels et la correction des anomalies. Participer activement à la chaîne de delivery continue et assister les équipes d'exploitation. Profil recherché : Expertise confirmée sur la plateforme GCP (indispensable) . Maîtrise avancée de l'écosystème Spark / Scala / Kafka . Expérience solide sur les environnements conteneurisés ( GKE, Docker ) et l'Infrastructure as Code ( Terraform, Ansible ). Compétences pointues en stockage et requêtage ( BigQuery, SQL, HDFS ). Capacité à orchestrer des workflows complexes avec Airflow / Composer . Esprit collaboratif, curieux des évolutions technologiques et doté d'un excellent relationnel.

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

On cherche un(e) Data Engineer pour renforcer une équipe qui fait tourner la plateforme data au quotidien. Le sujet est très concret : ramener des données qui viennent de partout , les centraliser proprement , les rendre fiables , et garder une plateforme qui tient la charge (et qui ne casse pas en prod au premier pic). Vous travaillerez avec un Product Owner, un Data Steward et d’autres data engineers. On est sur une logique : ingestion, standardisation, stockage, et tout ce qui va avec côté run (monitoring, reprise, sécurité, doc). Vos missions : Collecter et centraliser des sources hétérogènes (API, fichiers, bases, événements). Construire des pipelines robustes : gestion des erreurs, reprises, backfills, alerting, qualité. Développer les traitements en Python / SQL / Spark (volumes en hausse, donc on fait attention à la perf et aux coûts). Orchestrer les flux avec Airflow . Structurer le stockage sur Cloud Storage avec une approche Delta Lake (évolution de schémas, merge/upsert, partitionnement, rétention). Industrialiser l’ensemble : Terraform / Terragrunt , GitLab CI/CD , environnements propres (dev/staging/prod). Contribuer à la gouvernance et à la conformité : catalogage et métadonnées via Dataplex + documentation utile (pas un wiki fantôme). Environnement technique : Python, SQL, Spark Airflow (orchestration) GCP : BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage Delta Lake Terraform + Terragrunt GitLab + GitLab CI/CD Méthodes : Agile (Scrum/Kanban)

🚀 Chez K-LAGAN, nous parions sur vous ! Vous recherchez un projet data structurant , dans un environnement moderne et orienté cloud & analytics ? Vous souhaitez évoluer sur des sujets à forte valeur ajoutée au sein d’une Data Platform ambitieuse ? Alors cette opportunité pourrait vous intéresser 👇 🔍 Nous recrutons un·e Data Engineer (F/H) confirmé Pour rejoindre l’un de nos clients et contribuer activement au développement de sa Data Fabrik , dans un environnement innovant et orienté performance. 🎯 Vos missions Définir les pré-requis techniques nécessaires aux nouveaux cas d’usage data Participer à la conception et l’implémentation de nouveaux modèles de données Développer, optimiser et maintenir les pipelines de transformation Contribuer à l’évolution des outils et bonnes pratiques Data Engineering Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements Collaborer étroitement avec les équipes Data, BI et Métiers

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir au sein d’une plateforme Data stratégique dans un environnement numérique à forte volumétrie. Vous intégrerez une équipe composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de Data Engineers, au cœur d’une architecture cloud moderne orientée scalabilité, gouvernance et performance. Vos missions : Participer aux phases de conception et de planification des développements data Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes Structurer et optimiser le stockage des données Mettre en place des infrastructures scalables sur Google Cloud Platform Construire et maintenir les workflows CI/CD Garantir la sécurité, la conformité et la stabilité des environnements Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Documenter les développements et partager les bonnes pratiques Accompagner les équipes internes dans l’exploitation des données Environnement technique : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, PubSub, Cloud Storage) Dataplex Universal Catalog Python SQL Spark Airflow Delta Lake Terraform / Terragrunt Gitlab / Gitlab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum ou Kanban) Mission en environnement structuré avec forte exigence de qualité, de performance et de conformité réglementaire.