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L'équipe que vous allez rejoindre est en charge d'accompagner les équipes métiers et IT dans la conception, le développement et l'industrialisation de solutions autour de la Data et de la GenAI. Dans un contexte de forte croissance des usages data et des volumes traités, l'équipe joue un rôle clé dans l'accélération des initiatives data du Groupe, en s'appuyant sur l'écosystème technologique (notamment AWS, Dataiku, Collibra, Databricks) et en garantissant l'alignement avec les standards de sécurité, de gouvernance et de performance. Les activités de l'équipe couvrent l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis sa collecte et son ingestion jusqu'à sa transformation et sa valorisation, en intégrant les enjeux d'optimisation des performances et des coûts. En parallèle, l'équipe conçoit et développe des outils, frameworks et solutions visant à simplifier l'expérience des utilisateurs, à industrialiser les pratiques et à accélérer le développement et le déploiement de cas d'usage Data et GenAI au sein de l'écosystème.

Vos missions Concevoir et faire évoluer une architecture de streaming pour la collecte, le traitement et l'analyse des données Développer des pipelines de traitement temps réel et batch avec Apache Flink, Apache Spark et Apache Iceberg Déployer les pipelines d'ingestion et de traitement en CI/CD et Infrastructure as Code, pour les environnements batch et streaming Participer à la migration et au refactoring de l'architecture historique vers AWS (Move to Cloud, ETL/ELT, batch et streaming) Contribuer à l'implémentation d'algorithmes de maintenance prédictive et de routage Industrialiser et exposer des modèles de Machine Learning sous forme d'API, en lien avec les équipes data science Assurer le monitoring, la fiabilité et la performance des traitements en production Environnement technique Streaming et traitement : Apache Flink, Apache Kafka (MSK), Kinesis, Apache Spark, Apache Iceberg Orchestration : Apache Airflow (MWAA) Cloud AWS : S3, Lambda, EKS, ECS, EC2, ECR, IAM, IoT Core IoT : MQTT, données capteurs remontées par satellite Data warehouse : Snowflake DevOps / IaC : Terraform, Docker, CI/CD Langages : Python, SQL Profil recherché Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou master) en informatique, data ou télécommunications Au moins 5 ans d'expérience en data engineering, dont une part significative sur AWS Expérience solide des architectures streaming à forte volumétrie (Flink, Kafka ou Kinesis) Maîtrise de Terraform et des pratiques CI/CD appliquées aux pipelines de données Une expérience d'industrialisation de modèles ML (MLOps, mise en API, monitoring) est un vrai plus Une connaissance des données IoT ou industrielles (maintenance prédictive, capteurs) est appréciée Une certification AWS (Solutions Architect, Data Engineer) est un atout Anglais professionnel Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités sur des systèmes critiques en production Capacité à dialoguer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques Rigueur, goût de la performance et de la qualité de la donnée Esprit d'équipe et envie de partager ses pratiques Informations pratiques Contrat : CDI chez Visian Azur Lieu : Marseille, présence régulière sur le site du client Démarrage : à définir ensemble Rémunération : selon profil et expérience

Dans le cadre de l'évolution d'une Data Platform Cloud déjà en production, nous recherchons un Data Engineer AWS confirmé/senior. La mission s'inscrit dans un environnement Data à forte volumétrie et porte principalement sur l'évolution de la plateforme, l'industrialisation des pipelines de données et l'intégration de solutions AWS. Vos missionsParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data Platform / Lakehouse Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données Développer des traitements PySpark sur AWS Glue Intégrer les services Data AWS, notamment S3 Participer au développement d'API en Java / Spring Boot Contribuer à la mise en place d'un environnement Data Lab Mettre en œuvre et améliorer les processus CI/CD Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Garantir la maintenabilité et la sécurité des solutions Participer aux mises en production Assurer le support de production en cas d'incident majeur Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de tests et d'industrialisation

Recherche : Data Engineer. Mission longue, localisation : Lille (hybride). Dans ce rôle, vous implémenterez des solutions à partir des règles fonctionnelles établies par le Product Manager / Data Owner. Vous documenterez les règles de qualité décrites dans Collibra pour valider les datasets. Vous partirez des templates génériques pour construire des pipelines scalables de données structurées et transformerez la stack legacy vers la nouvelle stack recommandée par les équipes de la Data Platform. Vous répondrez aux questions des utilisateurs ainsi qu'à l'équipe de datavisualisation sur les données mises à disposition, serez capable d'intervenir sur l'ensemble des flux de l'équipe, documenterez les flux implémentés et contribuerez à l'amélioration des bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe (Mob programming, Test Driven Development, ...). Vous contribuerez également à la communauté de data engineers. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

En tant que Data Engineer, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de de développeurs, de DevOps, de Scrum masters et de Product Owners, travaillant en méthodologie Agile : o Nos défis : Fiabiliser et industrialiser les flux de données du catalogue de contenus : métadonnées éditoriales, programmes, saisons, droits et disponibilités. Construire des pipelines performants, rejouables et scalables pour fournir des données fraîches et cohérentes. Méthode de travail : Agile / Scrum, intégration et déploiements continus, revue de code. o Environnement technique : Apache Spark, Apache Iceberg, Amazon S3, AWS, Python et/ou Scala, SQL, Git, CI/CD, monitoring et alerting.

Contexte Dans le cadre de notre croissance, Hexateam recrute deux Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d'ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l'amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Engineer confirmé. Vous rejoignez une équipe qui construit un hub de données de marchés sur AWS, avec Apache Iceberg comme format de stockage central. Un projet structurant, qui s'inscrit dans la stratégie SI du client et interagit avec plusieurs grands programmes. Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les pipelines d'ingestion depuis les référentiels de données de marchés. - Structurer et modéliser des datasets cohérents à partir des référentiels sources. - Exploiter Apache Iceberg : partitionnement, time travel, évolution de schéma, compaction. - Développer les traitements de transformation et de chargement en Python / PySpark (EMR ou Glue ETL). - Garantir la qualité et la traçabilité des données : lineage, contrôles de cohérence, gouvernance. - Assurer la fiabilité en production : monitoring, alertes, reprises et gestion des incidents. - Échanger avec les équipes métier, data et infrastructure. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance et rejoignez notre communauté d'experts data. Ref : O-LPXHD

RECHERCHE – DATA PLATFORM ENGINEER AWS / DATA & IA Je recherche un Data Platform Engineer expérimenté pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation d'une plateforme Data & IA basée sur AWS, notamment autour de Amazon SageMaker Unified Studio. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, en lien étroit avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et métiers. 🔹 Expérience : Confirmée en Data Platform / Cloud AWS 🔹 Environnement : AWS / Data & IA 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🔹 Anglais : courant 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ AWS / Data Platform : • Excellente maîtrise des services AWS orientés Data & Analytics • Expérience significative sur des plateformes Data Lake / Lakehouse • AWS Glue • Amazon SageMaker Unified Studio • Amazon Redshift • Amazon S3 • AWS Lake Formation • Intégration, catalogage et partage des données 🏗️ Infrastructure & DevOps : • Terraform / Terragrunt • CI/CD • GitLab / Jenkins • Industrialisation et automatisation des environnements 🔐 Gouvernance & sécurité : • Gouvernance et qualité des données • Gestion des accès et politiques de sécurité • Publication et consommation des actifs Data • Partage et valorisation des données 🎯 Missions principales : • Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS • Participer au cadrage et à la conception des solutions Data & IA • Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio • Administrer et faire évoluer les environnements de la plateforme • Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services • Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques • Assurer un support de niveau expert et analyser les incidents • Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage Data, Analytics et IA • Animer des ateliers techniques et produire la documentation associée ⭐ Soft Skills recherchés : • Très bonne capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers • Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes • Esprit d'équipe et sens du service • Autonomie et force de proposition • Capacité à transformer les besoins métiers en solutions techniques Cordialement

Data Engineer SENIOR AWS / SPARK/PYTHON 500 e par jour Data Engineer Senior – Data Services Profil très orienté AWS / Spark / Python / DBT / Iceberg / Airflow, avec une bonne maîtrise des architectures Big Data / Lakehouse et de la modélisation Médaillon. REcherchent quelqu'un de t senior, avec 8 ans d'expérience minimum. Mission à temps plein, avec 3 jours de remote par semaine. AWS, Python, Spark et modélisation Médaillon. Terraform et Datadog sont également appréciés. Mission Asap 500 e par jour

Dans le cadre du déploiement d'une plateforme Data sur AWS, nous recherchons un Data Analyst Senior / Analytics Engineer AWS pour intervenir sur des sujets Data Achats, Data Products et Power BI. Vos missions : Vérifier la présence, la qualité et la complétude des données dans AWS Identifier et corriger les écarts ou données manquantes Construire les Data Products dans AWS Traduire les règles métiers en modèles de données Réaliser les contrôles de cohérence entre SAP, AWS et Power BI Contribuer à la reconstruction des reportings Power BI Achats Documenter les règles de gestion, sources et contrôles Collaborer avec le Product Owner, Data Manager, Digital Factory et équipes Achats

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons Deux Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d'ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l'amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la construction et à l'évolution d'une plateforme Data alimentant des produits et services à forte volumétrie. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, développeurs, DevOps, Scrum Masters et Product Owners, vous évoluerez dans un environnement Agile / Scrum. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark. Modéliser et faire évoluer des tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en garantissant performance, évolutivité et gouvernance. Fiabiliser et industrialiser les flux de données afin de garantir leur fraîcheur, cohérence et disponibilité. Mettre en place des contrôles de qualité des données : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité. Développer des traitements robustes et résilients : rejouabilité, gestion des erreurs, retries, backfill et gestion des données en retard. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des pipelines : métriques, logs, dashboards et alertes. Participer aux phases de tests : tests unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge. Documenter les pipelines, modèles de données, procédures d'exploitation et choix techniques. Participer aux pratiques de CI/CD et aux revues de code. Environnement techniqueApache Spark – Apache Iceberg – AWS – Amazon S3 – Python et/ou Scala – SQL – Git – CI/CD – Monitoring & Alerting Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data ou ingénierie. Première expérience en Data Engineering. Bonne maîtrise de Spark et SQL. Expérience en Python ou Scala appréciée. Bonne connaissance des architectures Data sur AWS, notamment S3. Connaissance d'Iceberg ou de technologies de tables/stockage analytiques similaires. Sensibilité aux enjeux de qualité des données, résilience et observabilité. Autonomie, curiosité, esprit d'équipe et intérêt pour les environnements techniques modernes.

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes