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Bonjour ☺️ Nous recherchons un DATA ENGINEER orienté sur les technologies SPARK / SCALA / PYTHON/ AWS pour le compte de notre client ! Mission : Maintenir la plateforme en conditions opérationnelles : Garantir la disponibilité des données et des services de la plateforme, Assurer la communication avec les utilisateurs de la plateforme, Répondre aux demandes de données (données ad hoc, analyses d’anomalies), Développer les correctifs et évolutions nécessaires, Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de leur exploitation. Concevoir et développer des services et pipelines de données fiables et performants : Mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, export), Concevoir et modéliser les données, Développer et optimiser les pipelines de transformation, Réaliser les tests unitaires et d’intégration, Garantir la qualité des développements via les revues de code, Ordonnancer et gérer les dépendances entre traitements, Déployer sur l’ensemble des environnements, Enrichir et maintenir la documentation de la plateforme. Profil recherché : Minimum 5 ans d'expériences dans un contexte de grande volumétrie de données, Capacité à collaborer avec une pluralité d'interlocuteurs en même temps, Excellent esprit d’équipe, Capacité d'adaptation, Maitrise impérative de : Spark Scala, Python et SQL, Expérience significative sur AWS. Apprécié : Connaissance de Dataiku, Méthodologie Scrum/Safe, Airflow N'hésitez pas à envoyer votre CV !

Nous sommes à la recherche d’un Développeur Big Data Java/Scala – Projet Migration DataHub V2 Objectif de la mission : Assurer un service de développement Big Data dans un environnement distribué à forte volumétrie. Accompagnement sur les phases de conception, développement, industrialisation et maintien des traitements. Stack et compétences techniques requises : Apache Spark (maîtrise attendue) Scala (langage principal sur la squad) SQL (avancé) Java (notions de base à confirmées) Kafka (bonnes bases sur les événements, topics) Apache Airflow (idéalement une première expérience) Écosystème Hadoop : HDFS, Hive, Yarn (bonnes bases requises) Cloud (une première expérience Cloud valorisée, idéalement GCP ou AWS) CI/CD : Jenkins, Gitflow, notions de DevOps Méthodologie Agile : backlog, rituels, communication proactive Responsabilités principales : Étude et conception technique des batchs Développement Spark/Scala pour traitement de données volumineuses Récupération, transformation, enrichissement, restitution Création de batchs de publication Kafka Participation à la maintenance de la chaîne CI/CD Collaboration étroite avec les Business Analysts pour garantir qualité et lisibilité des libellés Gestion autonome de certains sujets (reporting, suivi, coordination) Profil recherché : Confirmé (3 à 6 ans d’expérience sur des environnements similaires) Proactif, rigoureux, à l’aise dans les contextes techniques exigeants Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels Démarrage : ASAP Durée : mission longue (visibilité +12 mois)

Dans le cadre d’un programme stratégique de pilotage financier, nous recherchons un Ingénieur Logiciel Data Cloud AWS confirmé (+7 ans d’expérience) pour rejoindre une équipe de développement et d’ingénierie orientée données et services cloud. Vous interviendrez sur la conception, l’implémentation et l’amélioration continue des services AWS nécessaires au traitement, à l’analyse et à la planification financière. Le contexte est exigeant : réglementaire, sécurité, performance, optimisation des coûts et démarche DevOps/DORA. Vous intégrerez une équipe de 9 personnes, dont un pôle cloud/data AWS déjà en place. Vos missions : Concevoir, développer et faire évoluer les services applicatifs AWS (Glue Spark, Lambda, Step Functions, Athena, S3, IAM). Intégrer les services aux différents écosystèmes techniques (plateforme Data, MDM, ZDP, Data Link, Anaplan). Proposer des optimisations, améliorer les architectures existantes, renforcer la robustesse et la performance. Prendre en compte les exigences métiers, réglementaires, sécuritaires et environnementales. Participer à une démarche d’amélioration continue (Lean, DevOps, DORA). Documenter les architectures, formaliser les conceptions, assurer un bon niveau de qualité. Implémenter les bonnes pratiques TDD / BDD. Collaborer en équipe dans un environnement cloud industriel avancé.

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, notre client remplace un ETL historique par un socle basé sur Microsoft Fabric et Spark. Les flux concernés alimentent un Data Hub finance/risque (contrats, positions, instruments de couverture, flux futurs, contreparties, notations, données de marché). Pour piloter cette transformation, nous recherchons un Tech Lead Data, référent technique auprès des équipes data, architecture et métiers. Descriptif de la mission Évaluer l’existant (flux batch, modèles pivots, dépendances applicatives) avec l’équipe data Concevoir le framework d’ingestion et de transformation (Spark / PySpark / Python / Notebooks) Définir les standards de développement et conventions de nommage Mettre en place la chaîne CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions ou équivalent) Mettre en œuvre les mécanismes de monitoring, alerting et logging des traitements Accompagner les équipes d’intégration et métiers sur les flux critiques Encadrer techniquement et mentorer une équipe d’environ 3 data engineers Optimiser les performances et garantir la qualité des livrables Contribuer à la documentation et au transfert de connaissances Profil recherché Maîtrise de Spark / PySpark et des optimisations de performance Très bonne connaissance de Microsoft Fabric (Lakehouse, Notebooks, Data Pipelines, OneLake) ou Databricks Excellente pratique de Python pour les traitements de données et frameworks internes Très bon niveau SQL, bonne culture ETL/ELT, Data Hub et ingestion temps réel Pratique de la CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions ou similaire) Connaissance appréciée des Webservices / APIs REST Bonne compréhension des produits financiers (prêt, emprunt, titres, swaps, FX) appréciée Aisance relationnelle avec les équipes Finance et Risques, posture de “référent bienveillant” Expérience en lead technique / pilotage de projets data, autonomie, capacité d’auto-formation Français courant, anglais professionnel

Client : Entreprise de transport Poste : Architecte technique Senior DSM Expérience : Plus de 8 ans TJM d’achat max : 5 15€ Localisation : Banlieue parisienne Deadline réponse : 09/12 Démarrage : 01/01/2025 Durée : Mission très longue DESCRIPTION DE LA MISSION Objectifs La prestation, objet du présent cahier des charges, est une prestation à temps plein de Data Engineer Senior Scala/Spark. Vous interviendrez en tant que contributeur individuel sur l’étude, le chiffrage, la réalisation et l’exploitation de tâches liées à la constitution de traitements Data complexes. Les projets sont menés en équipe de 2 à 6 Data Engineers, accompagnés d’opérateurs, d’architectes et encadrés par un chef de projet. Description détaillée des tâches qui constituent la mission Dans le cadre de cette prestation, il est notamment demandé de réaliser les livrables décrits ci-dessous. S'agissant d'un projet mené en méthodologie agile, le découpage des livrables est réalisé par sprints. Le contenu de chaque sprint est variable mais toujours constitué sur la base d’US (User Stories). Les livrables liés aux US sont donc variables mais suivent généralement une recette commune liée à la Definition of Done du projet. Ces livrables sont réalisés par l'équipe projet, sans responsabilité de production individuelle. Les sprints s’échelonnent généralement sur 2 semaines. Contenu général des sprints : Développement des US et tests associés ; Documentation du projet, mapping des données, modélisation des pipelines, documents d’exploitation ; Mise en place du CI/CD sur l’usine logicielle ; Mise en place du monitoring ;

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Hanson Regan is looking for a Big data / Scala / Spark engineer for a 6 month renewable contract in remote with some travel to Belgium Advanced Data & Application Lifecycle Data Engineering Principles (Datalake, Lakehouse, SCD Types 1 & 2, PIT, ...), Application design, development, testing & deployment, Requirement Analysis Advanced Data Processing & Programming Language Apache Spark, Scala, SQL Advanced Real-time Processing Streaming Technologies (Apache Spark) or Flink Advanced Data Storage Iceberg, Delta Table, Parquet, Avro, CSV,JSON Cloud Platforms AWS, Snowflake (preferred) or Zure Databricks Intermediate Development Tools GIT CI/CD, DBT, Containers Afin de répondre aux besoins de nos clients, nous n'acceptons que les candidatures de freelances travaillant au sein de leur propre entreprise (SAS, SASU, SARL, EURL, etc.). N'hésitez pas à me contacter si vous souhaitez discuter de ce poste plus en détail.

Mission sur SOPHIA ANTIPOLIS 4 jours de présentiels (préférable d'habiter la région Alpes maritimes) En vue d'embauche en CDI Notre client, une start-up dans l'énergie, recherche un tech lead pour accompagner les équipes dans le développement de leur solution de prévision météo. Mission principale : Assurer le pilotage technique et la mise en production des solutions de prévision solaire développées, en garantissant la robustesse, la scalabilité et la fiabilité de l’infrastructure data et logicielle. Responsabilités clés : Data Engineering : maintenir et optimiser les pipelines de données (météo, satellite, capteurs PV) pour les modèles de prévision. Infrastructure & DevOps : Déploiement et gestion des environnements cloud (AWS). Mise en place et maintenance de l’Infrastructure as Code (Terraform). Automatisation et optimisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions). Orchestration des tâches : concevoir, monitorer et optimiser les workflows de données et de calcul via Dagster. Opérations métiers : garantir la bonne exécution des codes de prévision (algorithmes, modèles, calculs intensifs) en production. Onboarding & Process : structurer et gérer les procédures d’onboarding technique des nouveaux clients et des PoCs. Qualité & Sécurité : veiller à la résilience, à la sécurité et à la performance des systèmes déployés. Compétences attendues : Solide expérience en Data Engineering et/ou DevOps. Maîtrise de AWS et des outils Terraform. Connaissance des bonnes pratiques CI/CD et expérience avec GitHub Actions. Expérience en orchestration de workflows de données (idéalement Dagster, sinon Airflow ou équivalent). Compétences en scripting (Python, Bash) et monitoring. Capacité à travailler dans un environnement agile, en lien avec des data scientists et des équipes projet. Esprit de structuration et sens des responsabilités pour accompagner la croissance d’une scale-up deeptech.

Le Tech Lead aura pour mission principale de diriger et de superviser l'équipe de développement, en veillant à la qualité technique des solutions mises en œuvre et au respect des meilleures pratiques de développement. Il ou elle sera responsable de l'architecture technique du projet, de la planification des tâches de développement. Le Tech Lead devra également encadrer et mentorer les développeurs et développeuses, en les accompagnant dans leur montée en compétences et en veillant à ce que les objectifs de développement soient atteints. Description détaillée des tâches qui constituent la mission • La conception et la révision du code source – python o ETLs, 2 app back, 1 schéma de BDD • La documentation du code source • La performance des services back • L’administration des infrastructures informatiques – Jenkins, AWS (S3, RDS), Ansible, Helm, Kubernetes • Les déploiements des apps back sur les différents environnements (dev, recette, intégration, production) • La revue de code des autres .s back-end En parallèle, il.elle se démarquera par sa capacité à s’imprégner des enjeux du projet. Cela passe par : • Un intérêt marqué pour comprendre les enjeux métier du projet • L’appropriation de l’outil et du code source. • Le partage de connaissance technique pour améliorer, en équipe, l’application. • La prise d’initiative sur les sujets techniques. • L’investissement dans les activités de l’équipe projet Le Tech Lead disposera d’une grande autonomie et sera force de proposition technique pour assurer le fonctionnement de l’application et garantir son adéquation avec le cahier des charges. Nous recherchons un profil Senior, proactif dans la mise en qualité de l’outil et le travail en équipe, avec une à minima une expérience en DevOPS. Il sera également très apprécié que la candidate maitrise certains des outils de l’environnement DevOps parmi les suivants : Jenkins, AWS (S3 et RDS), Ansible, Helm, Docker, Kubernetes, Datadog. Le/la tech lead devra également maitriser la méthodologie de gestion de projet Agile – Scrum ainsi que l’outil de gestion de version GitLab. La connaissance des outils de gestion de projet Jira ou Linear sera appréciée. En termes de formation, deux types de profils peuvent également être très valorisés : • Un profil ingénieur issue de grande école française • Un profil ingénieur issue d’écoles spécialisées en développements informatiques et web en sont de bons exemples Environnement technique : Le projet fait à date appel aux technologies suivantes : • Python – FastAPI, SQLalchemy, Alembic pour les services back-end • PostgreSQL – PostGIS pour les services de base de données La bonne maitrise des technologies suivantes est donc requise : • Python 3.13 o FastAPI o SQLalchemy 2 o Pydantic 2 o Pytest • PostgreSQL 14 o PostGIS

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. Pour le compte de l'un de nos clients grands comptes du secteur transport, ous sommes à la rercherche d'un Profil Data Engineer Senior Scala/Spark (H/F) Client : Secteur d’activité Transport Poste : Architecte technique DSM Expérience : plus de 8 ans Localisation : Saint-Denis Durée : Mission très longue

Intégré(e) au sein d’une équipe Agile, vous participerez à : La conception et la mise en place de pipelines ETL performants L’ingestion, la transformation et la qualité des données La gestion et l’optimisation des flux Data dans un environnement Azure / Databricks / Spark L’automatisation des traitements et le monitoring des workflows La collaboration avec les équipes métier et Data pour répondre aux enjeux opérationnels La collaboration avec les équipes métier et Data pour répondre aux enjeux opérationnels

Localisation : Maisons-Alfort (94) Rythme : 2 jours sur site (lundi & jeudi) / 3 jours télétravail Expérience : +8 ans Démarrage : ASAP Mission longue Expérience en banque obligatoire. Python / Spark / Entrepôts de données / Data Warehouse 1. Description du poste Dans un contexte de transformation globale du SI et d'accélération autour des technologies Data & Cloud, nous recherchons un Data Engineer senior expert en Python , PySpark , traitement de données Spark et parfaitement à l’aise avec l’écosystème AWS . Le rôle implique une forte dimension d’ingénierie logicielle : développement Python , tests unitaires (pytest), participation aux tests fonctionnels automatisés, mise en place de code modulaire , robuste et industrialisé. Au quotidien, le Data Engineer devra concevoir et développer des jobs de traitement de données (notamment via AWS Glue), maîtriser l’ensemble de la stack AWS Data (S3, Athena, Secret Manager…), intervenir ponctuellement sur des instances EC2, et collaborer étroitement avec le Tech Lead afin de respecter les design patterns applicatifs et les standards d'architecture. L’objectif majeur de la mission est de modulariser et architecturer les process Data pour construire des solutions évolutives, intégrées et orientées métier. Le poste nécessite une posture proactive, autonome, dynamique, ainsi qu’un excellent relationnel avec les PM et les équipes métiers, dans un environnement Agile SAFe .

Mission Concepteur Développeur Big Data – Société de l'Énergie Localisation : Courbevoie (3 jours/semaine sur site) Tarif max : 400€/jour Démarrage : 05/01/2026 Durée : 12 mois (fin 04/01/2027) – prolongeable Expérience requise : 4-5 ans minimum Prestations principales : Analyse besoins RH/Finance + rédaction spécifications techniques Conception/développement pipelines ETL/ELT (Spark, Hadoop, Databricks, Snowflake) Intégration sources données/API + contrôle qualité Déploiement cloud (AWS/Azure/GCP) ou clusters Hadoop/Spark Optimisation performances (partitionnement, tuning clusters) Tests unitaires/intégration + revues code Maintenance évolutive, support incidents, veille techno Compétences obligatoires : Big Data, Hadoop, Spark, Python PostgreSQL, Databricks Livrables : Spécifications techniques + diagrammes Code source/scripts + tests complets Documentation exploitation + rapports performances Plan déploiement/rollback Cette mission essentielle vise à confier à un Ingénieur Data expérimenté la responsabilité complète du cycle de vie des solutions de traitement de données pour les domaines RH et Finance . Le professionnel doit maîtriser les technologies Big Data (Spark, Hadoop) , les plateformes analytiques (Databricks, Snowflake) et les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) , afin de garantir la livraison de systèmes ETL/ELT performants, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

Redlab cherche pour le compte d'un client grand compte , un ingénieur big Data /bases de données Expert des architectures data : bases de données SQL & NoSQL, Big Data, pipelines, gouvernance, performance, sécurité. Missions clés Administrer et optimiser bases SQL & NoSQL. Concevoir pipelines ETL/ELT sur données hétérogènes. Travailler sur Hadoop, Spark, Hive, Delta Lake. Mettre en place partitionnement, Mettre en place sharding, caches. Déployer en cloud (AWS/Azure/GCP). Forte maitrise des Bases de données

Almatek recherche pour l'un de ses clients un Architecte AWS sur Paris. Déjà mis en place des Landing Zone, ou les ayant exploitées. Certifications obligatoires : AWS Certified Solutions Architect ou DevOps Engineer Globalement, il faut qu'il sache : maintenir Terraform, Scripting (Shell/Python) et pipeline CI/CD ceci en Agile SAFe. Voici les techno : ***Cloud et Services AWS -Compute : EC2, Lambda, Amazon ECS and EKS -Réseau et Sécurité : Transit Gateway, Direct Connect, VPC, SCP WAF & Firewall Manager Identity access Management (IAM), Identity Center -Observabilité et Supervision : CloudWatch, CloudTrail,X-Ray et Dynatrace -FinOps / Gestion des coûts : Billing and Cost Management, Budgets & Alerts, Reservations et Savings Plans, Resource Tags et Management Groups pour l’allocation des coûts -DevEx / Automatisation : Terraform **Intégration SI et Sécurité d’Entreprise -Fédération d’identité avec Identity Center -Intégration DNS -Centralisation des logs -Supervision et monitoring **CI/CD et Infrastructure as Code -Infrastructure as Code : Terraform -Pipelines CI/CD (Gitlab...) -Scripting et Automatisation : PowerShell, Python pour intégration avancée Localisation : Paris + TT

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