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Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Wavo, fintech qui construit le futur du financement de stocks pour les PME (achat et financement de stocks en amont, sans dette ni garantie personnelle), recrute un Data Engineer. La donnée est au coeur de leur modèle : elle alimente les décisions de financement, les modèles de risque et l'évaluation de la valeur et de la qualité des stocks financés. Le Data Engineer joue un rôle central dans la construction et l'évolution de la plateforme data, sur toute la chaîne de valeur : ingestion de sources externes, modélisation de datasets fiables, mise en production de pipelines et publication des données qui alimentent le produit et les opérations. C'est un rôle d'ingénierie à fort impact métier. Au quotidien, la personne travaille avec David (Founding Data Engineer) et en collaboration étroite avec les équipes Product, Software et Ops, dans une petite équipe avec beaucoup d'ownership, des boucles de feedback rapides et un périmètre technique large (conception, infrastructure, DevOps, sujets proches du produit). Les missions incluent aussi des sujets à forte valeur métier comme l'orchestration d'agents IA pour l'ingestion de données, l'analyse de documents et l'évaluation de la santé financière des clients.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

RésuméLe poste de Data Engineer est axé sur le développement et la maintenance de l'infrastructure Big Data , avec un accent sur l'expertise Hadoop pour assurer la gestion, l'optimisation et la disponibilité de la plateforme Hadoop. Responsabilités :Participer aux task forces pour résoudre des problématiques techniques complexes. Évoluer l'infrastructure et déployer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Gérer les montées de versions majeures des composants Hadoop. Mettre en place et maintenir la documentation technique destinée aux entités internes et utilisateurs. Gérer la collaboration avec l'éditeur Cloudera et les entités internes. Suivre le planning global de production. Must Haves :Expertise en Ansible. Expérience avec Apache NiFi. Compétence en Hadoop (Big Data). Maîtrise de Kafka. Connaissances en Scripting (GitHub, Ansible, AWX, shell, VBA). Compétence en Spark. Nice to Have :Certifications Cloud spécifiques (par exemple, Cloudera Certified Professional). Connaissances en Terraform et Terragrunt. Autres Détails :Catégorie: Environnement technique. Détails: Ingestion avec Kafka et Nifi, moteur : CDP 7.1.9, automatisation avec Ansible. Livrables attendus : installation et maintenance des clusters Hadoop, sécurité et performances de la plateforme. Type de prestation : Data Engineering Level 8.4.

Tes missions : L'objectif -> Faire de l'infrastructure data le socle technique sur lequel repose chaque décision produit, chaque insight client et chaque avancée IA. Architecturer et optimiser l'infrastructure data cloud pour supporter les besoins data/IA croissants du client Concevoir et faire évoluer les pipelines de données haute performance Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données Être un partenaire technique des équipes Tech, Product, Business et IA, traduire les besoins fonctionnels en solutions robustes et scalables Participer activement à la montée en maturité data de l'équipe : bonnes pratiques, documentation, revues de code, etc. Localisation : Lille, 3jours de présentiel par semaine.

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. CENISIS recrute un Data Engineer Expérimenté(e) F/H, en CDI, à Lille, pour intervenir au sein d'une équipe métier chez un grand acteur du Retail. Tes missions : En tant que Data Engineer Expérimenté(e) F/H, tu seras responsable de la conception et de l'industrialisation des flux de données afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur exploitabilité pour les usages métiers et analytiques. Tes principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, intégrer et transformer des données structurées et non structurées. Modéliser les données dans des environnements Data Warehouse / Data Lake. Optimiser la performance, la qualité et la disponibilité des flux de données. Automatiser les traitements et les déploiements dans une logique DataOps. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers. Garantir la fiabilité et la sécurité des données mises à disposition. Participer à la veille technologique sur les environnements data et IA. En rejoignant CENISIS, tu bénéficies notamment : Prise en charge à 100 % des transports en commun ou indemnités kilométriques vélo. Charte télétravail co-signée par la direction. Prime de performance. Et évidemment, les avantages classiques : Tickets restaurant. Mutuelle d'entreprise. Le processus de recrutement : Chez Cenisis, le processus de recrutement s'adapte au contexte des missions et peut être accéléré en fonction des besoins : Première rencontre avec Alexandre, Talent Acquisition, Deuxième échange avec ton futur Manager, Troisième échange avec Gilles, Head of et/ou Cédric, CEO.

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Votre mission Au sein de l'équipe Data, vous contribuez à la construction et à l'évolution de la plateforme de données qui alimente les projets d'analyse avancée, d'intelligence artificielle et de pilotage des activités de notre client. Vous garantissez la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données utilisées par les métiers et les équipes Data. Principales responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et performants Mettre en œuvre les processus d'ingestion de données provenant de multiples sources Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Administrer et optimiser les Data Lakes et Data Warehouses Automatiser les traitements et assurer leur monitoring Collaborer avec les Data Scientists et les équipes métiers Participer aux projets de migration et d'optimisation Cloud Veiller au respect des règles de sécurité, conformité et gouvernance des données

Le contexte Nous accompagnons une grande organisation financière dans la structuration et la montée en compétence de sa filière Data autour d'une modern data stack. Dans ce cadre, nous recherchons un Analytics Engineer pour rejoindre une équipe de 3 personnes, avec une mission à double dimension : technique et pédagogique. La mission Au sein d'une équipe data structurée, vous jouez un rôle clé dans l'industrialisation des pratiques et la montée en compétence collective : Développer et maintenir des modèles dbt en suivant les standards de l'équipe Contribuer à la création de templates, conventions de nommage et bonnes pratiques de développement Participer à l'élaboration et à l'animation de parcours de formation à destination d'une centaine de collaborateurs internes (data analysts, métiers, équipes tech) Produire des supports pédagogiques clairs et accessibles (tutoriels, wiki, best practices) Travailler en lien avec les pipelines Airflow et les workflows GitLab CI Profil recherché Le profil recherché Maîtrise de dbt, idéalement en environnement professionnel ou sur projet personnel significatif Connaissance d'Airflow et d'un environnement data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift ou autre) Notions de GitLab et de bonnes pratiques de versioning Réelle appétence pour la transmission et la pédagogie : vous aimez expliquer, documenter et former À l'aise à l'oral, capable d'adapter votre discours selon le niveau technique de votre audience Les conditions Localisation : Roubaix — 3 jours sur site, 2 jours de télétravail par semaine Profil junior à confirmé accepté selon l'expérience sur dbt Début de mission en septembre 2026 Durée : 1 an

Nous recherchons un(e) data engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : f21xio6jiw

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d'intégration et d'exploitation de données, contribuant à rendre l'information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d'intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l'organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

Nous recherchons un(e) Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : kn2wmrcxlj

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer chargé(e) de concevoir, développer et maintenir les flux de données permettant d'alimenter les différents usages analytiques de l'entreprise. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données : collecte, transformation, modélisation et mise à disposition auprès des équipes métiers, BI et IA. Vos principales missions seront : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) à partir de sources multiples. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données (Data Warehouse, Datamarts, schémas en étoile). Mettre en œuvre et maintenir une couche sémantique commune facilitant l'exploitation des données par les utilisateurs. Contribuer à la production d'indicateurs, tableaux de bord et cas d'usage avancés liés à l'analytique et à l'intelligence artificielle. Participer à l'automatisation et à l'industrialisation des traitements dans une démarche CI/CD.

En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données utilisées par les collaborateurs de l'entreprise. Vous concevez, développez et maintenez les pipelines (ETL/ELT) qui collectent, transforment et acheminent les données brutes. Votre objectif principal est de bâtir une architecture de données robuste et une couche sémantique unifiée. Votre modélisation de données sera directement consommée pour la construction d'indicateurs, la mise à disposition de tableaux de bord ou l'alimentation de modèles et d'agents IA. MissionsPipelines de données : Construire, optimiser et maintenir les flux de données (ETL/ELT) permettant la collecte, l'extraction et la transformation depuis diverses sources hétérogènes. Modélisation orientée Analytics & IA : Concevoir et optimiser des architectures de données cibles (schémas en étoile, Data Warehouse, Datamart) adaptées aux besoins de volumes et de rapidité de l'entreprise. Couche sémantique & DataViz : Mettre en place et animer la couche sémantique pour garantir des définitions métiers uniques, tout en apportant des notions solides en datavisualisation afin de faciliter la consommation finale de la donnée. Objectifs et livrablesDéveloppementMaîtrise incontournable des langages Python et SQL (requêtage, optimisation). Architecture DataExcellente maîtrise des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, Data Warehouse, Datamart). ETL / ELTExpérience confirmée sur Informatica. Restitution & GouvernanceBonnes notions en DataViz et forte sensibilité à la mise en place de couches sémantiques (ex. : Strategy ou outils équivalents). Outillage CI/CDGitHub Jenkins Terraform Cloud (atout)Une expérience sur Google Cloud Platform (GCS / BigQuery) est un véritable plus.

Contexte : Pour un acteur majeur de la grande distribution, nous recherchons un Data Engineer senior pour rejoindre une task force de Data Engineers intervenant en transverse sur plusieurs projets stratégiques : pricing, assortiment, planogrammes personnalisés et négociation augmentée. L'équipe compte 5 à 8 personnes, avec un Tech Lead en place, et travaille dans un environnement data à fort volume sur GCP. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les applications data en production Concevoir les architectures cibles des nouveaux projets data (scalabilité, sécurité, maintenabilité) Construire, optimiser et orchestrer des pipelines ETL/ELT sur de gros volumes Apporter un support technique aux Data Scientists sur l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles Garantir les bonnes pratiques de développement (CI/CD, revues de code, tests automatisés) Participer à la communauté Data interne : partage de connaissances, tech talks, veille

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Profil recherché Compétences indispensables • Services managés AWS (Glue, Step Functions, API Gateway, S3…) • Orchestration API • Expertise avancée Databricks, incluant Delta Lake, Unity Catalogue, Spark et workflows • Solide expérience AWS en environnement data, incluant S3, Glue, Kinesis ou Flink, IAM et sécurité cloud • Mindset IA natif avec usage actif de GitHub Copilot ou équivalent comme outil principal de développement • Maîtrise experte de Python, notamment PySpark, pandas et APIs • Expérience de conception d'une data platform from scratch • Culture DataOps : tests automatisés, CI/CD data, observabilité des pipelines • Approche lean et responsabilité end-to-end • Leadership et capacité à embarquer et structurer une équipe data Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Conditions • Type de contrat : Freelance (indépendant) • Démarrage : ASAP • Durée prévisionnelle : 3 ans minimum • Localisation : Colombes • Télétravail : environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie • TJM : à préciser selon profil Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entitésInformations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie