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Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

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

Profil : Senior Data Engineer · Contexte de la mission : L’équipe Supply Zone Forecast (SZF) développe et maintient les modèles de prévision de la demande et des ventes pour l’ensemble des produits Décathlon, par centre d’approvisionnement continental. Aujourd’hui, notre pipeline est en production sur l’Europe, la Chine et l’Inde, et notre ambition pour 2026 est d’étendre la couverture à LATAM et MEA. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté sur PySpark et l’optimisation de pipelines. Notre Stack Data : AWS (S3, ECR, EKS); Databricks; Airflow; Pyspark; Python Et Github. La mission portera principalement sur la reprise, l’optimisation et la refonte partielle du module de “refining”, hérité d’une autre équipe . Ce module présente aujourd’hui plusieurs limites : lenteur d'exécution (compute), manque de gouvernance, faible modularité, documentation incomplète et difficulté à évoluer ou à scaler à l’échelle mondiale. Le contexte inclut également plusieurs dettes techniques autour de la stabilité, de la qualité du code et du renforcement des tests (unitaires et fonctionnels) La mission se déroulera sur site à Paris , au sein du pôle data Digital Principales responsabilités Refonte et optimisation du module “Refining” : Auditer le code existant, identifier les goulots de performance et axes d’amélioration. Revoir la structure du code pour renforcer la modularité, la lisibilité et la maintenabilité. Mettre en place une documentation claire et partagée (technique + fonctionnelle). Optimiser le traitement PySpark (logique de partitionnement, cache, broadcast, etc.). Proposer une approche flexible pour l’ajout de nouvelles features. Renforcement de la robustesse et de la qualité : Implémenter ou renforcer les tests unitaires et fonctionnels. Améliorer la stabilité globale de la pipeline ML de forecast. Participer à la mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle (CI/CD, gouvernance du code, monitoring). Collaboration et transfert de compétences : Travailler étroitement avec les Data Scientists et lMachine Learning Engineers de l’équipe SZF. Assurer un transfert de connaissances clair et structuré à l’équipe interne. Contribuer à la montée en compétence collective sur PySpark et la scalabilité de pipelines ML. Livrables attendus : Module “refining” refactoré, documenté et testé Rapports d’audit et plan d’optimisation validés Documentation technique centralisée Pipeline stable et industrialisable à l’échelle mondiale

Nous recherchons un Senior Data Engineer pour intervenir au sein d’une équipe Data & Commerce dans un environnement international exigeant. Le consultant interviendra sur la conception et la mise en œuvre d’architectures Cloud GCP complexes, l’optimisation avancée BigQuery, le développement API, l’orchestration de pipelines et l’industrialisation des modèles Data & AI. La mission couvre un périmètre complet allant de l’architecture à la performance, en passant par les pratiques DevOps et IaC avec Terraform. Le rôle inclut également la participation aux initiatives GenAI, l’encadrement technique des développeurs et l’optimisation des modèles de données (Star Schema, Snowflake). Le consultant interagira directement avec les équipes Customer Service / Client Management pour soutenir la construction d’une plateforme Data évolutive, performante et conforme aux standards du groupe.

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer Spécialités technologiques : Data Compétences Technologies et Outils AWS Spark Airflow Snowflake Secteurs d'activités Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie MISSIONS Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à : - Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake - Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake - Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars) - Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark - Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform - Orchestrer les différents traitements via Airflow - Déployer et maintenir des applications via la CI/CD - Participer aux réflexions et au design d’architecture - Bonne capacité de vulgarisation et de communication - Participer aux rituels agiles de l’équipe - Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle 5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS. Un positionnement en tant que techlead serait un plus. De l’expérience dans un contexte BI serait un plus. Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus. Expertise souhaitée Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

Descriptif du poste Le prestataire interviendra comme développeur senior / Data Engineer sur les différentes applications IT du périmètre : Application de data management : ingestion, stockage, supervision et restitution de time series. Application de visualisation de données de marché et des analyses produites Application de calcul de prévision de prix Le prestataire devra accompagner les évolutions et assurer la maintenance corrective et évolutive sur ces différentes applications dans les meilleurs délais (time to market) tout en garantissant la qualité des livrables. Mission • Conception et développement d'outils d'aide à la décision • Conception et développement de nouvelles architectures data • Collecte, ingestion, traitement, transformation et restitution des données (météo, fundamentales..) • Optimisation des coûts et des performances • La gestion du cycle de développement, de l'infra et des mises en production (DevOps) • Maintenance évolutive et support technique / accompagnement des utilisateurs (analystes, data scientists...) • Coaching de l'équipe autour des thématiques Big Data et AWS : workshops, présentations…

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Senior Data / AI Engineer (Dataiku) pour rejoindre notre Group Data Office , au service des métiers. Vous jouerez un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits basés sur la donnée, l’automatisation des processus métier via l’automatisation agentique, et la prise de décisions stratégiques. Votre contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines et solutions data. En collaboration avec les parties prenantes métiers, vous accompagnerez les projets de bout en bout — de la phase d’idéation et de prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Donner le pouvoir de la donnée aux décisions Notre client est un acteur européen majeur dans le secteur financier , connectant les économies locales aux marchés mondiaux. Présent dans plusieurs pays d’Europe, il propose des services de négociation, compensation et cotation pour une large gamme de classes d’actifs : actions, dérivés, matières premières, etc. La donnée est au cœur de ses opérations et de sa stratégie d’innovation — elle permet des décisions plus intelligentes, des processus plus fluides et des solutions de pointe. Rejoignez l’équipe et contribuez à façonner l’avenir des marchés financiers grâce à une ingénierie data scalable et à fort impact. Vos missions En tant que Senior Data / AI Engineer (Dataiku) , vous serez amené(e) à : Collaborer avec les équipes métiers, opérations et IT pour recueillir les besoins et concevoir des solutions data sur mesure. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, évolutifs et performants, soutenant des processus métier critiques. Co-créer des prototypes rapides avec les utilisateurs métier afin de valider des hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, en mettant l’accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Soutenir la livraison continue et le déploiement en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Contribuer à l’évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l’équipe.

Nous recherchons un Senior Data Engineer expérimenté pour rejoindre notre équipe Data. La personne sera responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions de données robustes et scalables, tout en assurant la qualité et la gouvernance des données. Le candidat idéal maîtrise les environnements cloud, les pipelines de données et les outils de gestion des données modernes. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables pour ingestion, transformation et intégration de données. Assurer la qualité, la sécurité et la gouvernance des données en collaboration avec les équipes Data & BI. Participer à la conception d’architectures data modernes sur Snowflake et autres plateformes cloud. Développer des solutions ETL/ELT avec Talend et automatiser les processus de traitement des données. Intégrer et orchestrer des flux de données en temps réel avec Kafka. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins en données et proposer des solutions adaptées. Mettre en place et suivre les métriques de performance des pipelines de données. Assurer la documentation technique et le respect des bonnes pratiques de développement. Compétences techniques requises Bases de données & Cloud : Snowflake, SQL avancé, modélisation de données, optimisation des requêtes. Gouvernance & Qualité des données : Collibra, gestion des métadonnées, data lineage. Langages de programmation : Python pour le développement de scripts ETL, automatisation et analyses. ETL / Intégration : Talend, conception et maintenance de flux ETL/ELT. Streaming & Event-driven : Kafka, gestion de flux en temps réel. Autres : Git, CI/CD, tests automatisés, bonnes pratiques de développement logiciel. Compétences comportementales Forte capacité analytique et rigueur. Autonomie et prise d’initiative sur les projets techniques. Excellente communication pour travailler avec des équipes transverses. Capacité à mentor et encadrer des profils juniors. Profil recherché Bac +5 en Informatique, Data ou équivalent. Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering dans des environnements complexes. Expérience avérée sur Snowflake, Talend, Kafka et Python. Bonne connaissance des processus de gouvernance et de qualité des données avec Collibra. Maîtrise des concepts d’architecture data moderne et des bonnes pratiques DevOps pour pipelines data. Télétravail : 2 jour / semaine Langues : Français, Anglais