Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Le Data Engineer est un développeur au sein de l’équipe Engineering Open Big Data du Département Data, qui regroupe l’ensemble des expertises technologiques liées à l’ingénierie de la donnée, de l’automatisation et à l’exploitation des modèles de Machine Learning. Ce déparetement est dédié au service de notre client et de ses équipes (Data office, Tribus data, Business, Transformation Office etc.), afin de fournir, en collaboration avec le Data Office, les plateformes (RPA, BI, Data, …) et les données nécessaires aux équipes chargées de délivrer les cas d’usages, puis les déployer et les maintenir en conditions opérationnelles.

Mission: Lieu : IDF (sud de Paris) Démarrage souhaité : Janvier 2026 Télétravail : 2 jours par semaine Astreintes : Oui Nous recherchons trois Administrateurs Systèmes N2/N3 pour intervenir sur une plateforme Data Lake de grande envergure. Vous rejoindrez l’équipe en charge de l’administration, du maintien en conditions opérationnelles et de l’automatisation des environnements Linux/Cloudera. Il s’agit d’une mission longue et techniquement exigeante, dans un environnement moderne mêlant Big Data, automatisation, scripting et ordonnancement. Responsabilités principales Administrer et exploiter la plateforme Data Lake (environnements Cloudera & Linux) Assurer le MCO/MCS des clusters (fiabilité, disponibilité, supervision) Implémenter et maintenir des pipelines d’automatisation via AWX / Ansible Rédiger et maintenir des scripts d’administration (Python, Shell, Ansible) Participer aux phases d’industrialisation, normalisation et sécurisation des environnements Gérer les accès et l’identité via IDM / FreeIPA Exploiter et optimiser les workflows sous Airflow Participer à la gestion des incidents (N2/N3), astreintes et interventions HNO Travailler en coordination avec les équipes Data, Sécurité et Exploitation

Nous recherchons un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior pour renforcer une équipe data travaillant sur une plateforme moderne Azure / Databricks . Votre rôle : concevoir, industrialiser et optimiser des pipelines Big Data, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Compétences indispensables Big Data : Spark, Databricks Ingestion / Streaming : Kafka, Apache NiFi Cloud : Microsoft Azure Langages : Scala ou Java + Python + SQL Orchestration : Airflow CI/CD & DevOps : Azure DevOps, Git Compétences appréciées Dataiku Ansible Connaissance Data Lake / architectures medallion Vos missions Concevoir et industrialiser des pipelines Big Data (batch & streaming). Développer des flux d’ingestion avec NiFi, Kafka, Spark. Optimiser performance, qualité et scalabilité. Participer à l’architecture et aux choix techniques. Encadrer techniquement l’équipe (guidelines, bonnes pratiques, code review). Contribuer aux automatisations et à l’orchestration (Airflow, Ansible, DevOps).

En tant que Data Engineer chez Smile, vous ferez partie de notre aventure où chaque jour est une nouvelle occasion de construire des solutions qui dépassent les attentes de nos clients (et les vôtres !)🧑‍🚀👩‍🚀 Ce que vous ferez en tant que Data Engineer chez Smile ? Conception et développement de pipelines de données (ETL/ELT). Maintenance et optimisation de l'infrastructure de données. Mise en place de solutions de stockage et de traitement de données (data warehouses, data lakes). Collaboration avec les équipes de data science et d'analyse. Automatisation des processus de gestion des données. Veille technologique sur les outils et technologies de données. Côté technique justement, vous évoluerez dans un environnement Open Source ☕: Ingénierie des données et Cloud : ETL/ELT, Big Data (Spark, Hadoop), plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), orchestration (Kubernetes, Docker). Analyse de données et Business Intelligence : Visualisation (Power BI, Tableau), reporting, analyse prédictive, bases de données SQL/NoSQL. Développement logiciel et programmation : Développement backend, langages (Python, Java, Scala, R), API, intégration continue (CI/CD). Recherche et indexation de données : Moteurs de recherche (Elasticsearch, Solr), recherche full-text, optimisation de la performance des requêtes. Vous intègrerez un environnement stimulant où votre expertise et votre passion seront reconnues 💥. Nous vous invitons à participer à des projets captivants et à contribuer à notre croissance commune🌱. Smile s’engage pour un environnement où la diversité est une force et l’inclusion, un pilier. Ici, chaque talent est reconnu, respecté et encouragé à aller plus loin.

Client final : secteur paiement – mission longue – environnement Cloudera CDP Nous recherchons un Administrateur Lakehouse / Administrateur Cloudera confirmé ou senior pour accompagner l’un de nos clients grands comptes dans la gestion et l’exploitation de son écosystème Big Data. 🎯 Compétences OBLIGATOIRES (critères majeurs) 👉 Maîtrise parfaite des composants Lakehouse suivants : Apache Ranger (Data Security) Apache Atlas (Gouvernance & Lineage) Spark + Apache Zeppelin (Processing) NiFi (Ingestion) Apache Impala (Analytics) Hadoop (HDFS) + Apache Kudu (Data Lake) Hue (Serving / SQL UI) ➡️ Ces compétences sont indispensables : seuls les profils maîtrisant ces briques seront retenus. 🧩 Vos responsabilités Administrer et maintenir l’écosystème Cloudera / CDP (Cloudera Manager, HDFS, Yarn, Zookeeper…). Assurer le MCO/MCS : disponibilité, performances, sécurité, supervision. Documenter les procédures d’exploitation & rédiger des rapports synthétiques. Respecter les SLA et intervenir en cas d’incident. Travailler en environnement ITIL (gestion incidents, problèmes, changements). Automatiser les déploiements via Ansible (certificats, keystores, configurations). Utiliser les outils DevOps : GitHub , Jenkins . Exploiter les environnements Linux (analyse de logs, diagnostic). Participer aux réunions d’équipe, aux projets et aux comités. Être force de proposition sur l’amélioration continue et la supervision. 🌍 Environnement technique Cloudera CDP • Cloudera Manager • HDFS • Yarn • Zookeeper Apache Ranger • Apache Atlas • Spark • Zeppelin • NiFi • Impala Hadoop • Kudu • Hue Ansible • GitHub • Jenkins • Linux 📌 Profil recherché 5 à 7+ ans en administration Big Data / Hadoop / Cloudera impératif. Très forte expertise sur les briques Lakehouse listées ci-dessus. À l’aise en production, ITIL, sécurité, automatisation. Bon niveau d’anglais (échanges éditeurs Cloudera & fournisseurs). Consultant autonome, structuré, capable de rendre compte et d’améliorer l’existant. 🚀 Disponibilité immédiate ou rapide Si vous maîtrisez Cloudera + Ranger + Atlas + Spark + NiFi + Impala + Kudu , contactez-moi directement.

Contexte L’entreprise recherche un expert Talend capable de concevoir, industrialiser et optimiser des flux de données dans un environnement moderne orienté cloud. Le rôle consiste à renforcer l’équipe Data dans un contexte d’industrialisation, de migration ou de modernisation des pipelines existants. Missions Conception et développement Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT sous Talend (Open Studio ou Talend Data Integration). Mettre en place des jobs complexes (gestion d’erreurs, reprise, optimisation des performances). Définir et structurer les modèles de données selon les bonnes pratiques. Industrialisation et optimisation Optimiser les performances des jobs existants. Mettre en place les bonnes pratiques de versioning, CI/CD, automatisation des déploiements. Assurer la qualité, la traçabilité et la robustesse des flux. Intégration Cloud / Écosystème Intégrer Talend à un environnement cloud (Azure, AWS ou GCP, selon le client). Exploiter les services de stockage et de traitement du cloud (exemples : Azure Data Lake, AWS S3, BigQuery). Implémenter des orchestrations via Airflow, Talend TAC, ou équivalent. Support et expertise Accompagner les équipes internes dans l'utilisation de Talend. Diagnostiquer et résoudre les incidents sur les chaînes de traitement. Documenter les processus et assurer la mise en production. Compétences techniques attendues Indispensables Talend Data Integration (niveau expert, minimum 5 ans). Maîtrise des jobs complexes : tMap, tFlowToIterate, tJava, tREST, tFileInput/Output, etc. ETL/ELT avancé : transformations, normalisation, gestion des erreurs, optimisation. SQL avancé (PostgreSQL, Oracle, SQL Server ou autre). Connaissances solides en architectures Data (Batch, temps réel, Data Lake, Data Warehouse). Versioning Git. Méthodologies CI/CD (Jenkins, GitLab CI ou équivalent). Souhaitables Connaissances cloud (Azure / AWS / GCP). Orchestration Airflow, Control-M ou équivalent. Talend Administration Center (TAC). Notions en API, microservices, REST. Connaissances en Data Quality / Data Governance (optionnel). Soft skills Capacité d’analyse précise et rigoureuse. Autonomie et fiabilité. Capacité à challenger les besoins métier de manière factuelle. Communication claire avec l’équipe Data. Profil recherché Minimum 5 à 7 ans d’expérience sur Talend. Expérience dans des environnements Data complexes. Capacité à intervenir comme référent ou expert technique.

📌 Mission Freelance – Développeur ETL / Data Engineer (DataStage, Unix, Control-M) 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre d’un programme stratégique d’industrialisation et de modernisation de nos chaînes de traitement data, nous recherchons plusieurs Développeurs ETL / Data Engineers maîtrisant DataStage, Unix et Control-M. Un des profils recherchés devra assurer un rôle de Lead Technique sur le développement (pas de gestion projet — un encadrement existe déjà). 🛠️ Compétences techniques requises Obligatoires : Expertise IBM DataStage (développement, optimisation, debugging, bonnes pratiques ETL) Très bonne maîtrise Unix/Linux (bash/ksh, scripts, automatisation) Compétence avérée Control-M (ordonnancement, dépendances, troubleshooting) SQL avancé (optimisation, analyse de performances) Pratique d’outils de versioning (Git, RTC), CI/CD, intégration & déploiements Souhaitées Python ou Java pour automatisation / outils internes Connaissances Data Lake / Data Warehouse Notions Cloud (Azure, AWS ou GCP) 🎯 Rôle & Responsabilités Pour les développeurs : Concevoir, développer et maintenir des jobs ETL sous DataStage Implémenter des scripts Unix et automatisations Intégrer et opérer les chaînes de traitement sous Control-M Analyser les performances, optimiser et fiabiliser les pipelines Participer aux déploiements et aux revues de code Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de développement Pour le Lead Développement : Encadrer techniquement les autres développeurs ETL Assurer la qualité du code, des jobs et des livrables Être point d’escalade pour les problématiques techniques DataStage/Control-M Réaliser des revues techniques, challenger les designs et améliorer les patterns ETL

Contexte Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), incluant : Industrialisation et CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes). Infrastructure et automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…). Data Engineering & Spark : Développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle. MLOps / Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, , monitoring Datadog). Collaboration transverse : Interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles. Veille et amélioration continue : Participation active à l’optimisation des pipelines et à la montée en maturité technique de l’équipe. Description de la mission Le profil sera en charge de : Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, , MLflow). Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS. Contribuer au suivi de la production et aux mises en production (MCO). Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques Data/IA. Documenter les bonnes pratiques techniques et partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts. Compétences techniques attendues Obligatoires (Must Have) : CI/CD (GitLab) Docker Terraform Kubernetes Spark Python AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…) Souhaitables (Nice to Have) : MLflow Airflow API / FastAPI Datadog Suivi de production / MEP Autres compétences : Expérience de collaboration avec des Data Scientists Veille technologique et amélioration continue Soft Skills recherchés Esprit d’équipe et forte culture du delivery Rigueur technique, curiosité et autonomie Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, staff) Sens du partage et de la documentation Livrables et responsabilités principales Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD et d’industrialisation Participer aux mises en production et au suivi des modèles IA Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité AWS Contribuer à l’optimisation continue des outils et pratiques Documenter et partager les bonnes pratiques techniques

Assurer l’ administration , l’ exploitation et l’ optimisation de la plateforme Data Lake du client. Garantir la supervision , la disponibilité , la performance et la sécurisation des environnements. Gérer les opérations courantes : monitoring, capacity planning, maintenance, correctifs, évolutions. Participer au support N2/N3 , analyse et résolution d’incidents, gestion des problèmes. Mettre en place des automatisations via AWX/Ansible, scripts Python & Shell. Contribuer au maintien en condition opérationnelle des services Airflow et des composants de la stack Cloudera. Participer aux changements , mises en production, et aux tâches d’amélioration continue. Assurer la gestion et la maintenance des accès via la solution IDM / FreeIPA . Collaborer avec les équipes DevOps, Data et Sécurité pour garantir la cohérence globale de la plateforme

Opportunité : Expert Collibra - Transformation Data (Secteur Énergie) Rôle : Expert Collibra (5-7 ans d'expérience) Lieu : Paris (mode hybride 2-3 jours/semaine) Durée : 3 mois (démarrage ASAP, fin 31/03/2026) Budget Max : 500 €/jour Le Contexte : Grande entité du secteur de l'énergie, en pleine migration vers une architecture Data Cloud moderne (AWS, Databricks). L'enjeu est de garantir une Gouvernance de la Donnée infaillible pour piloter la performance. La Mission Stratégique : L'expert Collibra est au cœur de la sécurisation et de la traçabilité des données entre deux plateformes critiques : AWS (SMUS) et Databricks Unity Catalog (DBX) . L'objectif est de s'assurer que Collibra est non seulement un catalogue, mais le moteur de la politique d'accès et de traçabilité inter-systèmes . Responsabilités Clés : Métadonnées & Traçabilité (Lineage) : Définir les connecteurs et les mécanismes d'ingestion des métadonnées et de la traçabilité des transformations Data entre AWS et Databricks. Gestion des Accès : Concevoir l'intégration de Collibra avec les mécanismes de sécurité Cloud (AWS IAM/IDC, Lake Formation) et Databricks (Unity Catalog). Il s'agit d'évaluer l'automatisation de l'octroi/révocation des accès et de mettre en place des workflows d'audit robustes. Profil Recherché : Un architecte pratique et un expert de l'implémentation Collibra, maîtrisant les enjeux de sécurité dans les écosystèmes AWS et Databricks .