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En tant que Data Engineer (F/H), vous jouez un rôle central dans la construction, la maintenance et l'optimisation de l'architecture data de l'entreprise. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines ETL pour le traitement de données. Optimiser les bases de données et les flux de données. Faire transiter et intégrer les données dans le Cloud (AWS, Azure, GCP). Gérer la qualité et la sécurité des données (gouvernance). Collaboration avec les équipes transverses : Participer aux projets en interagissant avec les experts métiers, les architectes techniques et les chefs de projet. Stack technique : Solide expérience en conception et développement de pipelines ETL/ELT. Maîtrise de langages tels que Python, SQL, Spark… Bonne connaissance des environnements cloud (AWS, Azure ou GCP) et services associés (ex : Glue, BigQuery, Data Factory…). Maîtrise d'outils de traitement de données distribuées (Spark, Databricks, etc.). Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB…). Pratique des outils de versioning (Git) et d'intégration continue (CI/CD). Compréhension des problématiques de sécurité, de qualité et de gouvernance des données.

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)

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

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

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle, notre client dans le domaine bancaire, souhaite renforcer ses équipes avec un Expert IA capable d'intervenir de bout en bout sur les projets IA, depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production des solutions. Vous participerez à la structuration d'un programme IA ambitieux, en collaboration étroite avec les équipes métiers, Data et IT. Votre rôle sera d'identifier les opportunités à forte valeur ajoutée, de concevoir les architectures adaptées et de développer des solutions robustes, industrialisées et pérennes. Vos missions Analyse & cadrage des cas d'usage IA Vous accompagnez les métiers dans la définition de leur stratégie IA : Animer des ateliers avec les équipes métier afin d'identifier les opportunités d'utilisation de l'IA Analyser les besoins fonctionnels et les traduire en solutions techniques Évaluer la faisabilité, les risques et la valeur métier des cas d'usage Prioriser les initiatives IA selon leur impact Formaliser les cahiers des charges fonctionnels et techniques Élaborer les feuilles de route IA Conception & développement des solutions IA Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir les architectures techniques adaptées Préparer, nettoyer et valoriser les données Développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning ou IA Générative Entraîner, évaluer et optimiser les modèles Construire les pipelines de traitement des données Déployer les modèles en production Mettre en place les dispositifs de monitoring et de supervision Garantir la qualité, la robustesse et la performance des solutions Industrialisation & MLOps Vous contribuez à l'industrialisation des projets IA : Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps Automatiser les cycles d'entraînement et de déploiement Assurer le versioning des modèles et des données Participer à l'amélioration continue des plateformes IA Conseil & accompagnement Vous apportez votre expertise sur les sujets IA : Conseiller les équipes sur les architectures et technologies les plus adaptées Participer à la définition de la stratégie IA Assurer une veille technologique permanente Accompagner la montée en compétences des équipes internes Transférer les connaissances afin de garantir la pérennité des solutions Environnement technique Intelligence Artificielle Machine Learning Deep Learning IA Générative NLP Vision par ordinateur Systèmes de recommandation Classification, régression, clustering Frameworks & bibliothèques TensorFlow PyTorch Scikit-learn Keras Hugging Face LangChain Cloud & MLOps AWS SageMaker Azure Machine Learning Google AI Platform MLflow Kubeflow DVC Data Engineering Collecte et préparation des données Pipelines de données Industrialisation des traitements Déploiement et monitoring des modèles

TON CHALLENGE: Prendre part à des projets stimulants dans le secteur du retail ou banque assurance en travaillant avec une équipe soudée, expérimentée et méthodique sur les tâches suivantes : Concevoir et développer des interfaces utilisateur interactives en utilisant Python, SQL Collaborer avec les concepteurs et les développeurs back-end Optimiser les performances de l'application Optimiser les performances de l'application Effectuer des tests et assurer la qualité du code

Vous souhaitez rejoindre un projet innovant dans le domaine de la data et travailler au sein d'un environnement dynamique ? Rejoignez Soors pour intervenir sur des missions de Data Engineering autour de technologies cloud et data avancées. Missions principales : - Participer à la rénovation des solutions data de la Supply Chain. - Intervenir en maîtrise d'œuvre DATA sur des développements de couche basse et des sujets Data as a Product (DaaP). - Concevoir, déployer et industrialiser des workflows complexes dans Dataiku. - Exploiter les services Google Cloud Platform, BigQuery et Cloud Storage pour construire des architectures performantes, robustes et sécurisées. - Optimiser les traitements et requêtes sur de gros volumes de données. - Automatiser les déploiements et mettre en œuvre les pratiques DevOps et CI/CD. - Identifier et résoudre les goulets d'étranglement, assurer la qualité des données exposées aux équipes métiers et aux outils de restitution BI. Environnement technique : - Dataiku, Google Cloud Platform, BigQuery, Cloud Storage, ETL, SQL, Python, Airflow, Docker, Kubernetes, DevOps, CI/CD. Collaboration et modalités : - Travail en équipe pluridisciplinaire, interaction avec les équipes métiers. - Mission basée à Eysines avec possibilité de télétravail partiel. - Autonomie et rigueur sont attendues dans la gestion des tâches fonctionnelles et techniques, ainsi qu'un bon esprit d'analyse et de synthèse.

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

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 : q2760gj6i0

Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme analytique, nous recherchons actuellement un.e Expert ClickHouse / Data Platform Engineer pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur des télécommunications. Vous rejoindrez une équipe en charge de la chaîne de valorisation des données télécom, dont le cœur repose sur une plateforme ClickHouse alimentée par des pipelines d'ingestion Kafka. Votre mission consistera à faire évoluer cette plateforme, optimiser ses performances et accompagner les équipes dans leur montée en compétence. 🎯 Votre rôle En tant qu'Expert ClickHouse, vous prenez en charge l'administration, l'optimisation et l'évolution de la plateforme analytique. Au-delà de votre expertise technique, vous jouez un rôle de référent auprès des ingénieurs de l'équipe en assurant le transfert de compétences, la documentation et la pérennisation des bonnes pratiques. Vos missions📊 Administration & évolution de la plateforme ClickHouse Vous intervenez sur le cœur de la plateforme de valorisation des données. À ce titre, vous serez amené.e à : Reprendre en main la configuration et l'exploitation de la plateforme ClickHouse. Administrer et optimiser les bases de données analytiques en production. Concevoir et faire évoluer les modèles de données. Optimiser les performances des requêtes sur des volumes de données importants. Gérer les stratégies de partitionnement, les moteurs MergeTree et les vues matérialisées. Participer à la refonte des schémas de données et des pipelines d'alimentation. ⚙️ Data Engineering & industrialisation Vous contribuez à l'évolution de l'architecture de données. Vos principales responsabilités seront de : Maintenir et faire évoluer les pipelines développés en Python. Participer aux flux d'ingestion de données via Kafka. Mettre à jour les scripts SQL associés aux traitements analytiques. Participer à l'industrialisation de la plateforme. Assurer la qualité, la fiabilité et les performances des traitements. 🤝 Mentorat & accompagnement technique Vous accompagnez les équipes dans leur montée en compétence. Dans ce cadre, vous serez chargé.e de : Former et accompagner les ingénieurs de l'équipe sur ClickHouse. Documenter les architectures, procédures et bonnes pratiques. Assurer le transfert de connaissances afin de garantir la pérennité de la plateforme. Participer aux réflexions d'architecture et aux choix techniques. 🧭 Environnement technique🛠 Technologies ClickHouse Python SQL Kafka Grafana Apache Superset Pipelines de données Modélisation analytique MergeTree Vues matérialisées Connaissances appréciées : C Lua

Nous recherchons un/e Data Engineer pour renforcer des équipes de Data Factory. Les activités à couvrir : · Compréhension de l'activité et des besoins de vos clients, en dialogue avec la MOA · Compréhension du SI de production, en dialogue avec les équipes MOE · Modélisation du Système d'Information Décisionnel · Conception et réalisation des traitements d'alimentation des datamarts · Diagnostic des dysfonctionnements rencontrés · Maintenances correctives et évolutives · Support auprès des différents métiers · Documentation technique · Suivi des traitements Pas d'activité de reporting (Business Object ou autre outil BI). Uniquement de l'alimentation de datamarts via un ELT

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l'industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l'aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l'écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📑 Portage / Freelance - 🏠 2.5 jours de télétravail / semaine - 📍 Nantes - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour accompagner l'un de nos clients, issu du bancaire, intervenant sur des applications critiques liées au risque de crédit. 💻💼 Contexte : Vous participerez au développement et à l'évolution d'un Datawarehouse central qui alimente les processus métiers et le reporting réglementaire. Votre rôle : Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Analyser les besoins fonctionnels en lien avec les équipes métier Concevoir et développer les composants techniques Participer à la mise en place et à l'évolution des Datamarts Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données Développer et maintenir les pipelines de traitement et d'intégration des données Réaliser les tests, les recettes et accompagner les mises en production Participer aux activités de maintenance corrective et évolutive ainsi qu'au RUN Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de l'environnement technique Travailler au sein d'une équipe organisée en Agile (rituels, collaboration, amélioration continue) Environnement technique : Teradata SQL Linux / Shell Unix (ksh) Big Data / Datawarehouse / BI décisionnelle SAS IBM DB2 Mainframe (des connaissances sont un plus) Cloud (une première expérience est appréciée mais pourra être acquise durant la mission) Votre profil : Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience sur des projets Data, BI ou Big Data, et avez déjà travaillé avec Teradata (idéalement dans le cadre de migration) Une expérience sur des projets liés au secteur bancaire ou au risque de crédit serait un véritable atout, sans être indispensable.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📑 CDI (36-42K€) - 🏠 2.5 jours de télétravail / semaine - 📍 Nantes - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour accompagner l'un de nos clients, issu du bancaire, intervenant sur des applications critiques liées au risque de crédit. 💻💼 Contexte : Vous participerez au développement et à l'évolution d'un Datawarehouse central qui alimente les processus métiers et le reporting réglementaire. Votre rôle : Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Analyser les besoins fonctionnels en lien avec les équipes métier Concevoir et développer les composants techniques Participer à la mise en place et à l'évolution des Datamarts Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données Développer et maintenir les pipelines de traitement et d'intégration des données Réaliser les tests, les recettes et accompagner les mises en production Participer aux activités de maintenance corrective et évolutive ainsi qu'au RUN Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de l'environnement technique Travailler au sein d'une équipe organisée en Agile (rituels, collaboration, amélioration continue) Environnement technique : Teradata SQL Linux / Shell Unix (ksh) Big Data / Datawarehouse / BI décisionnelle SAS IBM DB2 Mainframe (des connaissances sont un plus) Cloud (une première expérience est appréciée mais pourra être acquise durant la mission) Votre profil : Vous disposez d'au moins 3 ans d'expérience sur des projets Data, BI ou Big Data, et avez déjà travaillé avec Teradata (idéalement dans le cadre de migration) Une expérience sur des projets liés au secteur bancaire ou au risque de crédit serait un véritable atout, sans être indispensable.