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Contexte du poste Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour rejoindre notre équipe Data & Cloud. Vous jouerez un rôle clé dans la conception d’architectures data robustes, l’industrialisation des pipelines, l’optimisation des performances BigQuery et la mise en place de solutions IA/ML. Vous interviendrez dans un environnement GCP-first , moderne, orienté automatisation et bonnes pratiques DevOps. 1. Compétences techniques attendues Architecture Système & Cloud Excellente maîtrise de Google Cloud Platform (GCP) Containerisation & architectures serverless Maîtrise des patterns d’intégration d’entreprise DevOps & Infrastructure as Code Terraform (développement de modules, automatisation, paramétrages avancés) CI/CD : GitHub Actions, pipelines automatisés Maîtrise de Git / GitHub Développement d’API Conception & développement d’API REST Expérience sur Apigee , Cloud Run , FastAPI Architectures orientées événements Mise en place de flux événementiels : GCP Pub/Sub Connaissance de Kafka Modélisation de données Modèles en étoile (Star Schema) Modèles en flocon (Snowflake Schema) Modélisation dimensionnelle avancée BigQuery – Expertise avancée Écriture et optimisation de procédures stockées complexes Optimisation des performances & des coûts Optimisation DirectQuery pour outils BI Orchestration & pipelines de données Cloud Workflows, EventArc, Cloud Run Scripting Python ML / IA / GenAI Algorithmes classiques, MLOps Expérience sur Vertex AI (pipelines, modèle, tuning) Compréhension des réseaux neuronaux (encodeur/décodeur) Connaissance de concepts LLM, RAG, MCP BI & Analytics Looker, modèles LookML Qualité & Observabilité Expérience en qualification, monitoring & observabilité des données Méthodologies & Leadership Travail en équipes Agile / Scrum Mentorat & accompagnement de développeurs Atouts (Nice to have) Compétences WebApp : JavaScript / React Certification GCP Data Engineer ou Cloud Architect

PROPULSE IT recherche un Lead Data Ingénieur ayant près de 10 ans d'expérience pour un de ses clients En tant que Lead Data Engineer, vous travaillerez au sein de l'équipe digitale « data et performance », en charge principalement de l'infrastructure data, et du traitement, de l'intégration et de la transformation de la donnée digitale d'Hermès (hermes.com). Vous serez aussi garant·e de sa qualité et sa sécurité et le respect de la vie privée liée à cette donnée. Vous serez rattaché·e au Data Manager et vous animez et pilotez une équipe de 2 Data Engineer au quotidien. Vous travaillerez principalement sur le Cloud de Google (GCP), mais aussi en partie sur le Cloud Amazon (AWS). Le respect de la vie privée étant au cœur de de votre travail, vous devrez être conscient des problématiques liées à la GDPR. Des connaissances sur les problématiques liées à l'e-Commerce sont un plus. Principales Activités : Industrialisation de l'infrastructure de la Data Platform sous GCP - Vous avez pour principale mission d'accompagner l'équipe Data et Performance dans l'industrialisation de sa plateforme data via : - Mise en place d'environnements dédiés et cloisonnés (Dev / Preprod / Production) - L'automatisation du déploiement et la maintenance des environnements via des outils d'infrastructure as code (Terraform) sous GCP - Mise en place de solutions d'observabilités (monitoring, alerting) au sein de GCP Manipulation/Transformation de données (en batch et stream) - Vous accompagnerez aussi l'équipe Data dans ses activités de transformation de données via : - Maintenance pipelines de données en python (batch et stream) - Des pipelines de transformation en SQL/SQLX dans l'outil DataForm (similaire à DBT) - Mise en place et maintenance d'un outil de data quality (ex : great expectations en python) - Aider au développement des workers dans les Cloud AWS pour récupérer la donnée depuis Kafka et l'envoyer vers PubSub dans GCP. - La connaissance de l'outil DataFlow (Apache Beam) est un plus. Collaboration avec les équipes du pole, centrée sur la donnée de qualité - Standardisation de la base de code de l'équipe (linting, CI/CD, divers tests - Maintien et réalisation de schémas d'architectures et documentation des processus internes - Collaboration avec les autres équipes du pôle Data : data analysts, SEO/SEA et emailing - Aider à la mise en place de bonnes pratiques : - Anonymisation et archivage de la donnée dans le respect du RGPD et de la politique interne du traitement de données - Sécurité de l'infra, de la data et du code

🔍 Nous recherchons un Ingénieur Data Senior pour renforcer une équipe en charge de la conception et de l’optimisation de pipelines ETL (Informatica PowerCenter) sur des bases de données massives (20 To+ : Oracle/SybaseIQ). Vous participerez également au développement d’applications Java (Springboot, Maven) et à l’amélioration des processus de release et de performance. 🎯 Vos missions principales ✅ Concevoir et optimiser des pipelines ETL complexes (Informatica PowerCenter). ✅ Développer des applications Java (Springboot, Maven) pour des solutions data robustes. ✅ Collaborer avec les analystes métiers pour traduire les besoins en solutions techniques. ✅ Gérer les releases : Sécuriser les changements, appliquer les bonnes pratiques de codage. ✅ Optimiser les performances : Traitement par lots, planification, automatisation. ✅ Résoudre des problèmes avec une approche pragmatique et proactive. ✅ Travailler en équipe pluriculturelle (environnement anglophone, secteur bancaire/assurance un plus).

Contexte du poste Dans un contexte industriel et data-driven, le poste vise à renforcer la capacité de l’entreprise à exploiter ses données pour améliorer le pilotage des activités, optimiser les processus et créer de la valeur métier. Le profil interviendra comme référent data opérationnel, à l’interface entre les équipes métiers et les équipes techniques, dans des conditions industrielles exigeantes. Profil recherché Profil autonome avec au moins 5 ans d’expérience en data engineering Forte capacité d’analyse business et de compréhension desseux des enjeux métiers Capacité à concevoir, développer et opérer des solutions data de bout en bout Aisance dans un rôle d’interface entre équipes métiers et équipes techniques Mission Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes afin d’améliorer le pilotage des activités et d’identifier les leviers de création de valeur Accompagner les équipes métiers dans le développement, le déploiement et l’exploitation des solutions data Être le référent technique de la solution, avec une maîtrise fine des données manipulées Agir comme point de contact privilégié des équipes métiers pour les sujets liés à l’exposition, à l’exploitation et à la valorisation des données industrielles Garantir la mise à disposition de données fiables, compréhensibles et exploitables Principaux résultats attendus Identification, capture et sélection des données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs Optimisation du temps, des ressources et des outils nécessaires à la gestion et à l’analyse des données Mise à disposition des données sous des formats accessibles et exploitables via des visualisations adaptées Production de recommandations et lignes directrices permettant aux métiers de créer de la valeur Optimisation des offres, services ou processus grâce aux analyses et évaluations réalisées Application et respect des règles du groupe en matière d’éthique et de gouvernance des données Présentation et promotion des fonctionnalités des produits data afin de faciliter leur adoption et leur maintenabilité Réalisation de tests conformes à la stratégie de test définie Maintien à jour du catalogue des produits data (datasets) Mise à disposition de kits de formation et d’outils à destination des utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering Modélisation de données Modèles relationnels Modèles dimensionnels Data Vault ETL / ELT Conception et optimisation de pipelines robustes Gestion des dépendances et de l’industrialisation Qualité et gouvernance des données Data lineage Contrôles de qualité des données Catalogage et gestion des métadonnées Architecture data Compréhension des architectures modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.) Langages de programmation SQL avancé Python / PySpark avancé Outils et technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps

Dans un contexte de transformation, la fiabilité de la donnée est devenue un enjeu critique pour le pilotage financier et opérationnel. Contexte & Enjeux Un socle de Data Warehouse a été initié suite à la refonte du SI, mais celui-ci reste aujourd’hui : incomplet, instable (bugs, latences importantes), avec des problématiques de qualité et de disponibilité de la donnée. Le reporting Power BI est géré en interne. 👉 La mission ne concerne pas la data visualisation , mais bien la construction d’un Data Warehouse robuste, industrialisé et exploitable . Nous recherchons un Data Engineer senior / consultant expérimenté capable de reprendre l’existant, de comprendre les enjeux métiers (notamment contrôle de gestion) et de livrer un socle data fiable dans des délais courts. Missions1. Audit & Diagnostic Analyse de l’existant (modèle de données, flux, performances, qualité) Identification des causes de lenteur, bugs et données manquantes Évaluation de la cohérence entre besoins métiers et implémentation technique 2. Modélisation & Refonte du Data Warehouse Reprise et optimisation de la modélisation DWH Structuration d’un réceptacle de données cohérent et évolutif Intégration des flux issus des nouveaux outils : Cegid XRP Microsoft Dynamics Ammon 3. Ingénierie de données (ETL / ELT) Refactorisation et complétion des pipelines existants Mise en place de l’historisation des données Amélioration des performances et de la fiabilité des traitements 4. Qualité, Traçabilité & Documentation Mise en place de contrôles de qualité automatisés Gestion de la traçabilité et des règles de gestion Documentation du socle data pour sécuriser et pérenniser l’existant 5. Interface Métier Compréhension fine des besoins des opérationnels (indicateurs, chiffres, règles de gestion) Traduction des besoins métier en spécifications techniques Capacité à challenger les demandes pour garantir la cohérence globale du modèle

Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Dans le cadre d’un programme de modernisation de la plateforme data, le client souhaite engager une migration structurante d’Informatica IICS vers dbt sur Snowflake . Cette mission s’inscrit dans une démarche de rationalisation, de standardisation et d’amélioration de la qualité des traitements analytiques. L’enjeu principal est de remplacer des chaînes ETL historiques complexes par des modèles dbt robustes, lisibles et maintenables, tout en garantissant une parité stricte des données (1:1) entre l’existant et la cible. Le consultant jouera un rôle clé dans la réussite de cette transformation, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité technique.

Dans le cadre du renforcement de ses plateformes data, le client recherche un Data Engineer senior / expert dbt & Snowflake pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la modélisation, de l’industrialisation et de l’optimisation des pipelines de données. La mission s’inscrit dans un environnement data moderne, orienté analytics et performance, avec des enjeux forts de qualité, de sécurité et de scalabilité. Le consultant interviendra sur des projets structurants, nécessitant une excellente maîtrise des architectures cloud data et une capacité à travailler en autonomie dans un contexte international

Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) Bordeaux pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) Bordeaux pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake Paris ou Lyon 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Au sein de la DSI, l'équipe Data (10 personnes) joue un rôle central dans la valorisation des données de l'entreprise. Vous rejoignez le pôle Solutions Data, pour contribuer à la mise en œuvre et à la maintenance du Système d'Information décisionnel. Vos missions sont les suivantes : Participer à la conception et au développement de projets data innovants Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des bases, applications et flux de données existants Collaborer avec les équipes Métiers pour analyser et traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme data (processus, outils, qualité des données) Documenter les développements et assurer un transfert de compétences auprès de l'équipe Data