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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.

Bonjour, Je suis à la recherche d'un Lead Data Engineer : Missions principales : • Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle • Réduire les coûts d'exploitation et améliorer les temps de résolution d'incidents • Renforcer la robustesse et la résilience de la plateforme Data • Mettre en place l'observabilité de bout en bout, l'alerting et le monitoring avancé • Définir et appliquer les politiques de gestion et rotation des secrets • Concevoir des mécanismes de reprise automatique et d'isolation des flux • Étudier les alternatives à AWS MWAA (Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, etc.) • Réaliser les recommandations d'architecture et piloter les migrations si nécessaire • Faire évoluer les DAG Factories existantes et industrialiser les processus d'orchestration • Mettre en œuvre les bonnes pratiques de résilience (DLQ, retry strategies, circuit breakers) • Définir et faire respecter les standards techniques, patterns et conventions de développement • Former et accompagner les équipes Dev et Ops vers une autonomie opérationnelle complète • Assurer le suivi des plans d'amélioration, le reporting et la priorisation des chantiers techniques

Bonjour à tous 😀 🚀Nous avons une nouvelle opportunité au sein de notre client. Nous recherchons un(e) Data Engineer BI confirmé(e) pour rejoindre son équipe data. L'objectif : consolider les données de l'entreprise à des fins analytiques et statistiques, sur des projets stratégiques comme les lancements de produits, la consolidation des données et le suivi d'activité. Tu travailleras en lien étroit avec les équipes métiers, dans un contexte agile. Vos missions : Challenger, cadrer, chiffrer et prioriser les besoins métiers Développer et optimiser des traitements ETL et SQL Explorer et analyser les données Industrialiser et déployer les flux de données Assurer le suivi du run et améliorer en continu la qualité des livrables Participer à des POC sur de nouvelles technologies Maintenir la documentation et présenter tes travaux à l'équipe Environnement technique : SSIS SQL Server / Transact-SQL IBM Cognos Analytics Tableau SSAS multidimensionnel Java (un plus)

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 : e8bdkh2n2v

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

La mission consiste à intervenir sur des projets de Data Engineering et de développement de plateformes Data, avec pour objectif de concevoir, développer, industrialiser et optimiser des pipelines de traitement de données dans un environnement Cloud AWS et Databricks. Le consultant sera notamment chargé de : Développement Data : concevoir et développer des pipelines de données en Python et PySpark afin de collecter, transformer et traiter des volumes importants de données Expertise SQL : rédiger des requêtes SQL complexes, assurer la modélisation et la transformation des données, et optimiser les performances des traitements et des requêtes Databricks & DBT : développer et maintenir des traitements de données, structurer les transformations et garantir la fiabilité ainsi que la qualité des données Orchestration des workflows : mettre en place et gérer l'ordonnancement des pipelines et des traitements avec Airflow / Astro Scheduler Industrialisation & CI/CD : mettre en œuvre les processus de déploiement continu et d'intégration continue avec GitHub CI/CD, en veillant à la qualité, à la maintenabilité et à la fiabilité du code Environnement Cloud AWS : intervenir sur une architecture Data Cloud et exploiter les services AWS nécessaires au stockage, au traitement et à la gestion des données Développement assisté par IA : utiliser GitHub Copilot pour accélérer le développement, améliorer la productivité et optimiser la qualité du code Méthodologie Agile : participer aux cérémonies Agile, collaborer avec les différentes équipes techniques et fonctionnelles et contribuer à l'amélioration continue des solutions

Vous rejoindrez un acteur majeur du secteur bancaire pour participer à la conception et la mise en œuvre d'une stratégie complète de gestion et de valorisation des données. Dans un environnement hybride alliant infrastructure On Premise et Cloud, vous piloterez les différentes étapes du cycle de vie des données : ingestion, transformation, optimisation et mise à disposition pour les besoins analytiques des clients internes et externes. Cette mission s'inscrit dans un contexte de modernisation technologique et de conformité renforcée, où la qualité, la sécurité et la gouvernance des données sont des enjeux critiques. Vous travaillerez au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists) en méthodologie Agile, en vous appuyant sur les meilleures pratiques du secteur. Responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes, scalables et performants, capables de traiter des volumes importants et des sources hétérogènes - Assurer l'ingestion, la transformation et l'optimisation des données selon les normes de qualité et de sécurité en vigueur - Implémenter et administrer des architectures de données : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts, en optimisant la performance et la maintenabilité - Modéliser les données de manière à répondre aux besoins analytiques spécifiques et aux exigences réglementaires du secteur - Collaborer étroitement avec les Data Analysts et métiers pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques adaptées - Contribuer à la conception des dashboards et outils de dataviz en assurant la fiabilité et la pertinence des données sous-jacentes - Piloter en autonomie les projets confiés, de la phase de conception à la mise en production et au support - Mettre en place et documenter les bonnes pratiques en matière de gouvernance, de qualité, de sécurité et d'industrialisation des traitements - Assurer le RUN des processus et modèles en production, gérer les évolutions et optimiser les performances - Développer et tester des prototypes basés sur des algorithmes de Machine Learning pour exploiter des modèles prédictifs - Conduire une veille technologique active et proposer des évolutions d'architecture alignées avec la stratégie data de l'organisation Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Guyancourt

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, un acteur du secteur des services numériques recherche un Data Engineer expérimenté sur DBT afin d'intervenir sur des projets de transformation et de modélisation de données. Vous participerez à la conception et au développement de modèles de données avec DBT, notamment dans une architecture organisée en différentes couches : staging, intermediate et marts. Vos missions porteront sur : La modélisation et la transformation des données avec DBT. La création et la maintenance des tests de données. La documentation des modèles et des traitements. Le déploiement des développements DBT. Le développement et l'optimisation de traitements SQL. L'exploitation d'un entrepôt de données cloud tel que Snowflake, BigQuery, Redshift ou un environnement équivalent. La gestion des versions avec Git. L'intégration des développements dans un pipeline CI/CD. L'application et la garantie du respect des standards techniques et des bonnes pratiques d'architecture Data. La contribution aux démarches de gouvernance et de qualité des données. La connaissance d'un orchestrateur de données comme Airflow, Dagster ou un outil équivalent sera appréciée.

Nous recherchons un(e) data engineer Databricks 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 : ydz1qjgta5

Bonjour à tous 😀 🚀 Nous avons une nouvelle opportunité au sein de notre client. Nous recherchons un(e) Data Engineer Snowflake pour rejoindre son équipe data, dans un projet porté par l'équipe CRM / digital. L'objectif : connecter l'outil de CRM marketing Braze, déjà en production, à Snowflake, dans les deux sens, puis faire vivre ces flux. Tu seras au cœur des échanges entre la data et le marketing, avec un rôle à la fois technique et en lien direct avec les équipes CRM. Vos missions : Alimenter Braze depuis Snowflake : audiences, segments et attributs clients Remonter les événements Braze dans Snowflake pour les rendre exploitables Concevoir et industrialiser ces flux d'intégration (API, connecteurs, reverse ETL) Assurer la maintenance et les évolutions des flux Échanger avec les équipes CRM et marketing pour comprendre leurs besoins et les traduire en solutions data Environnement technique : Snowflake Braze SQL avancé API, connecteurs, reverse ETL dbt, Airflow, Fivetran (un plus) Cloud

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data Engineer / Data Consultant expérimenté – Snowflake H/F Description de la mission : Contexte Dans le cadre d'un programme majeur de transformation du système d'information, la plateforme data est modernisée et la cible décisionnelle migre vers Snowflake pour l'activité France. Les usages opérationnels et analytiques existants doivent être maintenus pendant leur migration, tandis que de nouveaux projets data et IA continuent d'émerger. La mission implique des interactions avec un chef de projet, les équipes IT et infrastructure, un centre de services, le Data Management Office et les directions métiers, notamment marketing et réglementaire, répartis sur plusieurs sites et dans un contexte international. Mission Concevoir, développer, piloter et livrer des usages décisionnels à forte valeur métier, participer à la migration vers Snowflake et industrialiser les datamarts. Le consultant contribue également à définir la trajectoire de migration des usages de Talend vers dbt et veille à la qualité, à la conformité et à la maintenabilité des solutions. Principales responsabilités Comprendre et challenger les besoins métiers, échanger avec les utilisateurs et formaliser des solutions adaptées Concevoir les solutions techniques, les modèles, les flux et les patterns d'architecture data ; identifier les sources, dépendances, charges et risques Alimenter Snowflake en données brutes, construire des datamarts décisionnels et développer de nouveaux usages Migrer les usages Talend existants vers dbt et proposer des solutions pour accompagner cette trajectoire Développer les pipelines et usages, et encadrer ou suivre les développements réalisés par le centre de services Appliquer les bonnes pratiques de qualité, performance et sécurité Réaliser les tests unitaires, d'intégration et de recette, contribuer aux mises en production et assurer le suivi post-déploiement Produire les spécifications fonctionnelles et techniques, dossiers d'architecture et de conception, documentation d'exploitation et d'installation, ainsi que du code versionné et validé de l'intégration à la production Documenter les usages, contribuer à la gouvernance des données et optimiser les solutions existantes Être référent fonctionnel et technique sur son périmètre, prendre des décisions en autonomie et les présenter au socle technique pour validation Remonter les alertes accompagnées de propositions de solutions et assurer une veille sur les outils data et Snowflake Environnement technique Data et bases de données : Snowflake, SQL, Talend, dbt Temps réel et intégration : Kafka, API REST Outils data et supervision : Control-M, Dynatrace Développement et intégration : Git, SVN, Maven, Jenkins, Sonar, Eclipse Architecture et infrastructures : architectures data, cloud public, architectures SI Méthodes de livraison : méthodologie CAPFM (cycle en V) ou agile selon les projets Livrables attendus Spécifications fonctionnelles et techniques Dossiers d'architecture et de conception Documentation d'exploitation et d'installation Code source versionné et validé, de l'intégration à la production Usages décisionnels et datamarts développés, industrialisés et documentés Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine Bureaux à Roubaix

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Senior Data Engineer H/F Description de la mission : ContexteNotre client recherche un Senior Data Engineer pour accompagner sa transformation Data, développer de nouveaux pipelines et industrialiser les flux existants sur un environnement Azure / Databricks. Missions :Concevoir, développer et déployer des pipelines Data pour le reporting et l'analytics Auditer, refondre et optimiser les pipelines existants Accompagner l'intégration des flux sur la plateforme Data Groupe Garantir la fiabilité, la performance et la maintenance des pipelines en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps, CI/CD, monitoring et SRE Diagnostiquer les incidents et assurer leur résolution Collaborer avec les équipes Data, Architecture et Produit Documenter les solutions et accompagner la montée en compétences des équipes Compétences requises :Azure et Databricks : expertise confirmée Certification Databricks PRO obligatoire Python et SQL : niveau avancé Data Engineering : pipelines, architecture Lakehouse, Medallion et modélisation dimensionnelle Kafka : traitement de données événementielles DataOps / SRE : CI/CD, tests automatisés, monitoring et gestion des incidents Anglais courant obligatoire Compétences / Qualités indispensables : Azure, Databricks, Certification Databricks PRO, Python, SQL, Data Engineering, Kafka, DataOps / SRE , Anglais Compétences / Qualités qui seraient un + : /Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

- Analyser les besoins fonctionnels et contribuer aux choix de conception technique. - Développer et maintenir des traitements distribués en Java avec Apache Spark. - Concevoir des pipelines de transformation et d'agrégation de données volumineuses. - Optimiser les performances des traitements : partitionnement, jointures, gestion de la mémoire et utilisation des ressources. - Développer les tests et garantir la qualité du code à travers les revues et les bonnes pratiques. - Participer à l'industrialisation des développements et aux déploiements via les pipelines CI/CD. - Diagnostiquer les anomalies et contribuer au maintien en conditions opérationnelles des applications. - Rédiger la documentation technique et collaborer avec les équipes métiers, Data et infrastructure. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Java, Apache Spark, Spark SQL, SQL, Git, Maven ou Gradle, CI/CD, Linux.

Dans le cadre du développement de ses activités Data, notre client recherche un Data Engineer pour rejoindre une équipe spécialisée dans l'ingénierie de la donnée, l'automatisation et l'exploitation des modèles de Machine Learning. Vous intégrerez une équipe technique intervenant auprès de différents métiers et directions, avec pour objectif de mettre à disposition les plateformes et les données nécessaires à la réalisation de cas d'usage Data, ainsi qu'à leur déploiement et leur maintien en conditions opérationnelles. Vos principales missions seront : Développer et mettre en œuvre des projets Big Data répondant aux besoins métiers. Transformer les données brutes en données exploitables et structurées, accessibles sous forme de tables interrogeables au sein du Data Lake. Consolider et enrichir les données au fil de leurs alimentations récurrentes dans le Data Lake. Exploiter les données afin de répondre aux objectifs métiers : création de vues métiers (Business Views), réintégration des résultats dans le système d'information ou mise en place de services de scoring. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement et d'intégration de données. Mettre en place et garantir l'application durable des processus qualité tout au long du cycle de développement. Assurer la qualité et la fiabilité des livrables à travers la documentation, les tests unitaires, les tests d'intégration et les tests fonctionnels, les commentaires de code et le versioning. Accompagner les autres Data Engineers de son périmètre afin de garantir la qualité des développements et des livrables

Rejoignez une grande organisation du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Engineer pour contribuer à la modernisation de son écosystème data et digital. Vous intègrerez une équipe pluridisciplinaire au sein d'une usine digitale bancaire, chargée de concevoir et développer les services digitaux financiers innovants pour une expérience client fluide, personnalisée et intégrée. Vous serez responsable de la mise en œuvre et de la maintenance des flux de données complexes entre une plateforme CRM multicloud (Marketing Cloud et Financial Cloud) et la plateforme Data d'entreprise (datamesh). Votre mission s'inscrit dans un projet d'alimentation et d'orchestration de données à grande échelle, combinant ingestion, transformation métier et automatisation des pipelines. Vos principales responsabilités porteront sur trois axes : - Concevoir et développer des connecteurs API robustes pour l'extraction de données depuis des environnements CRM complexes, en garantissant la fiabilité, la performance et la monitoring des flux en continu - Concevoir et implémenter des transformations ETL (nettoyage, normalisation, enrichissement) pour structurer des données métier hétérogènes destinées aux équipes d'analyse, de marketing et de connaissance client dans une architecture datamesh - Industrialiser et automatiser les processus de synchronisation des données afin d'assurer une mise à jour régulière et fiable des indicateurs de performance commerciale, marketing et financière - Produire une documentation technique complète : mapping des objets source-cible, architectural decisions, runbooks de maintenance et guides de troubleshooting - Concevoir des tableaux de bord de suivi des flux incluant alerting, logging et audit trail pour garantir la transparence et la traçabilité des données en transit - Collaborer étroitement avec les équipes de données, d'analyse, de gouvernance et les product owners pour affiner les spécifications et valider les livrables L'environnement technique s'articule autour de Google Cloud Platform (BigQuery comme entrepôt de données, Pub/Sub pour la gestion événementielle), Data Cloud pour la gouvernance et l'orchestration, avec une méthodologie Agile/Scrum. Le contexte métier est celui d'une banque numérique intégrée à un écosystème retail complexe, où la qualité, la latence et la fiabilité des données sont critiques pour la performance commerciale et l'expérience client. Télétravail : 3 jours par semaine sur site Localisation : Massy

Pour le compte d'un grand acteur international du retail basé à Paris, nous recherchons plusieurs profils pour renforcer une équipe travaillant sur des projets GenAI et Agentic AI. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser des agents IA capables d'interagir avec les données, applications et outils métiers de l'entreprise. Vous interviendrez notamment sur : Le développement d'agents IA et de workflows agentiques La conception de solutions avec LangGraph, MCP et Tool Calling Le développement et l'industrialisation de solutions RAG L'intégration de LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Llama…) aux applications et outils métiers Le développement d'API et de services d'orchestration en Python / FastAPI La gestion du contexte, de la mémoire et des interactions entre agents et outils L'intégration de bases vectorielles (PGVector, Elasticsearch / Vector Search…) Le cadrage et le prototypage de nouveaux cas d'usage GenAI Les tests, le monitoring et la documentation des solutions développées L'industrialisation et le déploiement des solutions dans des environnements Cloud