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En tant qu'ingénieur·e data, vous contribuerez à la modernisation d'une plateforme analytique, avec pour objectif d'accélérer la migration des traitements existants de Dataiku vers dbt et Snowflake. Vous développerez et maintiendrez des modèles dbt conformes aux standards de nommage, de tests, de documentation et d'intégration continue. Vous structurerez les différentes couches de données — raw, staging et marts — et concevrez des pipelines ELT robustes et évolutifs. Vous analyserez les flux Dataiku à convertir, optimiserez les requêtes Snowflake et contribuerez à la maîtrise des ressources de calcul, du stockage et des coûts. Vous mettrez en œuvre les tests de qualité, documenterez les modèles et participerez au suivi de la traçabilité des données. Vous prendrez également part aux revues de code, au monitoring et à l'alerting des pipelines, en vous appuyant sur des outils de développement assistés par l'IA. Le poste est basé à Saint-Denis, en mode hybride, avec jusqu'à 10 jours de télétravail par mois et une présence minimale de deux jours par semaine.

L'équipe Une équipe moderne et ambitieuse, au cœur de la transformation de Signe+. Nous portons la transformation digitale de l'entreprise, avec des technologies actuelles, et nous avançons vite sans transiger sur la qualité. Chacun a un vrai périmètre, de l'autonomie et un impact visible sur l'activité. Missions • Concevoir, fiabiliser et superviser les flux de données de nos plateformes • Faire vivre nos référentiels et la qualité des données • Construire des pipelines modernes • Mettre les données au service des équipes métier : indicateurs, exports, tableaux de bord • Intégrer la conformité (RGPD, sécurité) dès la conception Référence de l'offre : 0icyexe7bt

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Engineer Senior / Tech Lead Data H/F afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation des solutions de traitement et d'exposition des données de consommation clients dans un environnement Cloud moderne basé sur Databricks et AWS. Missions principales : Architecture Data & conception des solutions Participer à la conception des architectures techniques en collaboration avec les équipes Data et Métiers. Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions de la plateforme. Concevoir et faire évoluer des architectures de données basées sur la Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). Comprendre les besoins fonctionnels afin de proposer les solutions les plus adaptées. Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, refinements, rétrospectives, chiffrages). Conception & développement Data Engineering Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données via Databricks. Modéliser les données dans Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de performance et de gouvernance. Concevoir, développer et maintenir des APIs d'exposition et de consommation des données. Assurer la documentation technique des solutions développées. Performance, qualité & exploitation Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production. Optimiser les traitements Spark et Databricks. Mettre en place des mécanismes de Data Quality, monitoring et alerting. Analyser et corriger les incidents de production. Contribuer à l'amélioration continue des processus d'exploitation. Industrialisation & leadership technique Développer, tester et déployer les composants via des pipelines CI/CD. Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques Data Engineering. Participer aux orientations techniques et aux choix d'architecture. Promouvoir les approches d'AI-Augmented Data Engineering. Contribuer à l'innovation et à l'optimisation continue de la plateforme.

Le client est une grande enseigne de la distribution spécialisée. VOTRE MISSION : Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données qui servent aux dashboards, modèles IA et data analyses Construire et modéliser la semantic layer de domaine métier (supply chain et production) ; Définir la stratégie de nos stacks techniques et garantir la qualité des données exposées ; Maintenir et repenser les datasets et pipelines existants pour servir une plus large variété de use cases ; Permettre de l'analytique intelligente en construisant des datasets robustes, fiables et pertinents ; Contribuer activement à notre communauté d'analytics engineers et de data engineers ; Le périmètre technique : Data-platform : Amazon Web Services, Databricks, Glue, S3 Code Programming : SQL, Python, Scala Data orchestration : Airflow Data modeling : dbt Data quality : great_expectations Software Delivery : Git, Github, Make

Missions principales ■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l'équipe ■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels ■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc. ■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) ■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API ■ Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations Activités ■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers ■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks ■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance ■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d'exécution ■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD ■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l'exposition et la consommation des données ■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d'alerting ■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives ■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre ■ Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering

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

Au sein de l'équipe Data et en étroite collaboration avec le Head of Data, vous intervenez à la jonction du développement applicatif et de l'ingénierie des données. Votre rôle consiste à concevoir, orchestrer et optimiser les flux de données, la gestion des API et l'alimentation des différentes briques du Data Hub. MISSIONS: Ingénierie Data et Orchestration Gestion et automatisation des flux de données en batchs et temps réel (Pub/Sub), orchestration via Azure Data Factory et intégration dans l'environnement Data Fabric. Développement et Connectivité Développement et maintenance d'API et de connecteurs pour alimenter les architectures BFF, Dynamics et les applications du Data Hub. Pratiques DevOps et Innovation Mise en place de scripts d'automatisation (bash) et exploration des usages de l'Intelligence Artificielle pour optimiser les développements et l'intégration des données.

Contexte de la mission : Le consultant intégrera l'équipe Data & AI Procurement, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : # Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier ; # Dashboards Tableau — visualisation et pilotage de la performance achats # Reporting — production de rapports structurés ; # Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier Description de la mission : L'équipe Data & AI Procurement poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : DataHub (outil interne) pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources via DataHub jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : - Business Data Analysts : Expression et Cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. - Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.

Dans le cadre du développement d'une société innovante spécialisée dans les solutions SaaS dans l'industrie, nous recherchons un Data Platform Engineer / Analytics Architect capable de piloter la modernisation complète d'une plateforme analytics stratégique. Basée à Toulouse, cette entreprise développe des solutions permettant de digitaliser les opérations industrielles, automatiser les tests complexes et exploiter les données de production afin d'améliorer la qualité, les coûts et les délais de développement de systèmes critiques. Vous prendrez la responsabilité de la refonte d'une plateforme de données exploitant plusieurs années d'historique industriel. Vos missions : Migration vers ClickHouse Concevoir le nouveau modèle de données. Définir les stratégies de partitionnement et de rétention. Sélectionner les moteurs adaptés (MergeTree, ReplicatedMergeTree, etc.). Mettre en œuvre les Materialized Views. Organiser la migration depuis InfluxDB sans interruption de service. Garantir la performance et la scalabilité de la plateforme. Refonte de l'architecture Data Auditer l'ETL existant. Identifier les composants à conserver, simplifier ou remplacer. Mettre en place une architecture pérenne et maintenable. Optimiser les flux d'ingestion et de transformation. Gouvernance et qualité des données Cartographier les différentes sources de données. Définir les règles de qualité et de conservation. Produire la documentation technique associée. Mettre en place les bonnes pratiques de gestion des données. Grafana & Observabilité Migrer les tableaux de bord existants. Créer de nouveaux dashboards adaptés aux besoins métiers. Optimiser les requêtes et la visualisation des données. Déployer l'alerting et le provisioning as code. Accompagnement des équipes Formaliser les choix d'architecture. Rédiger la documentation technique. Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Les compétences techniques Data, ClickHouse, SQL avancé, Modélisation de données temporelles, Kafka, Vector, Telegraf, ETL / ELT, Visualisation, Grafana, Infrastructure, Kubernetes, Infrastructure as Code, Cloud, dbt, InfluxDB, Prometheus

Missions principales : Développer et maintenir des flux sous Informatica Intelligent Cloud Services (IICS) ; Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes ; Implémenter les spécifications fonctionnelles ; Analyser et corriger les anomalies ; Optimiser les performances des traitements ; Gérer les versions et les livraisons via GIT ; Suivre les tâches et incidents sous JIRA ; Rédiger la documentation technique en anglais ; Participer aux rituels de l'équipe. Compétences obligatoires Expérience confirmée sur IICS ; Maîtrise avancée de SQL : jointures complexes, optimisation et performance ; Bonne pratique de GIT et JIRA ; Capacité à comprendre et rédiger en anglais technique. Compétences appréciées

Contexte L'équipe ODA (Operational Data & Analytics) fait de la donnée un levier de pilotage opérationnel réel pour mon client. Elle couvre à la fois la qualité de la donnée (CMDB, référentiels), l'analytics ITSM, et l'outillage data au service des équipes opérationnelles. L'équipe est en pleine transformation technique : nous développons et déployons des applications internes destinées à la production, et nous avons besoin de renforcer notre capacité d'architecture et de déploiement, tout en gardant un lien fort avec les besoins métier ITSM. Ce poste convient à un profil technique confirmé, capable de peser sur des choix d'architecture data et système, tout en restant à l'aise pour dialoguer avec des parties prenantes métier et comprendre rapidement un besoin d'analyse. Mission Architecture & Déploiement • Être le binôme technique de notre tech lead : contribuer aux choix d'architecture data et système, et en assumer la responsabilité en son absence • Déployer et industrialiser des applications internes destinées à la production, en autonomie sur nos outils de déploiement internes • Garantir la fiabilité et la maintenabilité des pipelines et applications développés par l'équipe Data Engineering • Construire et maintenir des workflows de données (Dataiku, Airflow ou équivalent) • Contribuer à des projets de données à enjeu métier, notamment la refonte d'un algorithme de priorisation des incidents basé sur le revenu, actuellement en phase de choix d'architecture • Évaluer, cadrer et implémenter de nouvelles intégrations de sources de données Analyse & Réactivité métier • Répondre rapidement à des besoins d'analyse ad-hoc sur des données incidents, changes et autres datasets ITSM, en s'appuyant sur les outils d'IA générative pour accélérer la production de requêtes et de résultats, et en challengeant leurs résultats • Monter en compétence sur les concepts et processus ITSM (incidents, problems, changes, requests, event management) au fil des projets Outillage IA • Utiliser les outils d'IA générative pour accélérer les livrables : vibe-coding d'applications internes, génération de requêtes, documentation • Relire, challenger et corriger les productions de l'IA plutôt que de les valider sans recul • Être force de proposition sur l'intégration de l'IA dans les pratiques de l'équipe

Nous recherchons un Data Engineer Référent pour rejoindre les équipes Data d'un grand groupe industriel leader du secteur automobile. Vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance des architectures d'intégration de données, en soutien direct aux équipes d'Analytics et de Research & Development dans un environnement agile structuré à l'échelle (SAFe). En tant que référent technique, vous piloterez la transformation des données brutes en données exploitables pour les produits numériques d'innovation et serez le point d'appui des Data Engineers du domaine pour l'adoption des meilleures pratiques de développement. Votre rôle combine développement avancé, mentorat technique et maintien de standards élevés au sein de l'équipe. L'environnement technique repose sur une stack moderne combinant Python, Talend et Java Spring Boot pour les traitements ETL, avec une intégration continue stricte et une gouvernance des données centralisée. Vous évoluerez dans une organisation matricielle en collaboration étroite avec les équipes métier (feature teams) et le Tech Lead du domaine, dans un contexte de transformation digitale en R&D. Responsabilités : - Concevoir et développer les traitements d'intégration et de transformation de données en Python et Talend, ainsi qu'en Java Spring Boot selon les besoins - Assurer la modélisation des données, l'optimisation des flux ETL et le respect des normes de qualité et de sécurité des données - Piloter l'intégration des développements dans les chaînes CI/CD, de l'automatisation des tests à la mise en production - Définir et valider les plans de tests, conduire les tests unitaires automatisés et les tests de qualification fonctionnelle - Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, API, processus) et fonctionnelle pour garantir la traçabilité et le transfert de connaissance - Encadrer et accompagner les Data Engineers du domaine dans l'adoption des nouvelles pratiques, méthodologies et outils - Assurer le support de niveau 3 sur les traitements d'alimentation du lac de données et résoudre les incidents critiques - Collaborer activement en environnement agile (SAFe/Scrum), en étroite coordination avec les feature teams et les parties prenantes métier - Participer à l'amélioration continue des processus, de l'architecture et des standards au sein de l'équipe Data Télétravail : 3 jours par semaine minimum sur site Localisation : Clermont-Ferrand

🚀 Data Engineer Senior – Big Data / Lakehouse / AWS Niveau : Senior Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering Démarrage souhaité : ASAP Durée : 12 mois, renouvelable Rythme : 5 jours/semaine Télétravail : 3 jours/semaine 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, notre client recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions Data. Le consultant interviendra sur des sujets à forte dimension Data Engineering, Big Data et Lakehouse, avec notamment des problématiques d'architecture, de modélisation, d'optimisation des pipelines et d'industrialisation des traitements. Il contribuera également à l'évolution de la stratégie Lakehouse du client et devra être capable d'accompagner techniquement des profils plus juniors. 🔎 Missions Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API Structurer les données selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Développer et industrialiser les transformations avec DBT, Spark et Iceberg Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS Orchestrer les workflows ETL / ELT via Airflow Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform Participer à la mise en place et au maintien de l'observabilité et de la supervision des traitements Définir et mettre en œuvre les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations automatisées Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue Documenter les architectures, pi

• Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion et de transformation de données (batch et temps réel), robustes et scalables. • Développer et maintenir les flux ETL Talend qui alimentent le datalake et les systèmes consommateurs. • Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks et mettre en œuvre les modèles de données cibles. • Automatiser les transformations, la documentation et les tests de données avec dbt. • Configurer les pipelines d'acheminement des données, y compris les flux CDC. • Mettre en place les bonnes pratiques de qualité de données, de monitoring, d'alerting et de logging. • Développer des modules réutilisables (templates de pipelines, librairies communes, CI/CD) et exploiter les modules existants dans les nouveaux projets. • Réaliser les développements et les tests associés, et accompagner les mises en production.

Informations mission : Localisation / Site : Ladoux – Clermont-Ferrand Organisation : Présence sur site et flexibilité avec possibilité de télétravail (jusqu'à 2 jours par semaine) TJM : 430 € HT/jour Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Longue durée (3 ans minimum), incluant une période d'essai initiale de 3 mois Langue de travail : Français Synthèse de la mission : Nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté pour intervenir au sein d'un environnement industriel de premier plan. Le profil retenu aura pour principales responsabilités la conception, le développement, l'industrialisation et l'optimisation des flux de données, garantissant ainsi la fiabilité et la performance des architectures data en place. Missions et responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables. Mettre en œuvre et administrer des solutions d'intégration de données complexes. Assurer le traitement et le streaming des données en temps réel. Garantir la qualité, la cohérence et la sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. Collaborer activement avec les équipes techniques et métiers pour répondre aux besoins d'exploitation et d'analyse.

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L'enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.