Concevoir, développer et maintenir des Data Products batch et temps réel. Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes métier, Produit et Data. Participer à la migration Cloud et à la réduction de la dette technique. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de testing, documentation et monitoring. Promouvoir l'utilisation responsable des outils d'IA (Copilot, Claude Code, etc.). Participer aux code reviews et au partage de connaissances.
Mission de l'équipe : Au sein de l'équipe Stress Testing and Data Analytics, la mission consiste à renforcer les capacités de développement et d'industrialisation des traitements de données utilisés dans les exercices de stress testing réglementaires. L'équipe est responsable de la collecte, de la structuration, de la transformation et de la mise à disposition des données nécessaires aux projections réglementaires, aux exercices de stress testing et aux productions associées. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, le consultant interviendra sur le périmètre Credit Risk afin de contribuer à la fiabilisation des données, à l'automatisation des traitements et à la sécurisation des livrables réglementaires dans un environnement Big Data. La mission s'inscrit dans un contexte international impliquant une collaboration étroite avec les équipes Data, IT, Finance, Risque et Modèles. 1. Développement et industrialisation des traitements de données_ _L'équipe est responsable du développement, de l'évolution et de la maintenance des pipelines de données nécessaires aux exercices réglementaires. Elle conçoit des traitements robustes et industrialisés sous Dataiku DSS v14, en s'appuyant sur Python, PySpark et SQL, afin d'assurer la production de données fiables, reproductibles et auditables. Les traitements développés doivent répondre à des exigences élevées de qualité, de performance et de traçabilité conformément aux principes BCBS 239. 2. Intégration et contrôle de la qualité des données_ _L'équipe assure l'intégration de données provenant de différentes sources réglementaires et internes. Elle est responsable de la transformation des données, de la mise en œuvre des contrôles de qualité, des contrôles de cohérence ainsi que des rapprochements entre les différentes sources. Les écarts détectés doivent être analysés puis faire l'objet d'actions de remédiation afin de garantir la fiabilité des livrables réglementaires. 3. Contribution aux exercices réglementaires_ _L'équipe contribue directement à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Elle participe à la préparation des datasets réglementaires, à l'alimentation des templates attendus ainsi qu'à la sécurisation des différentes phases de production jusqu'aux livraisons. Une forte implication est attendue durant les périodes critiques de préparation, de validation, de re-run et de remédiation. 4. Documentation et traçabilité_ _L'équipe est responsable de la documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Elle garantit la traçabilité complète des données, des règles de transformation et des contrôles mis en œuvre afin de répondre aux exigences d'audit et de conformité réglementaire. Prestations demandées : La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Développer et maintenir les pipelines de données sous Dataiku DSS v14. Concevoir, optimiser et exécuter des traitements en Python, PySpark et SQL. Contribuer à la construction du Credit Starting Point dans le cadre de l'EBA Stress Test 2027. Intégrer, transformer et contrôler des données réglementaires et internes. Automatiser les contrôles de qualité et les contrôles de cohérence des données. Réaliser les analyses d'écarts et participer aux actions de remédiation. Produire une documentation technique et fonctionnelle des traitements développés. Garantir la traçabilité et l'auditabilité des données conformément aux principes BCBS 239. Collaborer avec les équipes Data, IT, Finance, Risque, Modèles et les différentes parties prenantes du programme. Participer aux phases de recette, validation, re-run et sécurisation des livrables réglementaires. Expertises : Data Engineering Dataiku DSS v14 Développement de pipelines de données Python PySpark SQL Big Data Data Quality Data Lineage Data Transformation Data Remediation Stress Testing BCBS 239
Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe dédiée au Stress Testing et à la Data Analytics, la mission consiste à concevoir, industrialiser et fiabiliser les traitements de données utilisés dans le cadre des exercices réglementaires de stress testing, des projections prudentielles et des reportings associés. L'équipe évolue dans un environnement Big Data et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'intégration des sources jusqu'à la production de livrables conformes aux exigences réglementaires, avec un niveau élevé de qualité, de traçabilité et de reproductibilité. Dans le cadre de la préparation de l'EBA Stress Test 2027, l'équipe renforce sa capacité d'exécution sur le périmètre Credit Risk, notamment pour la construction du point de départ réglementaire, l'automatisation des traitements et la sécurisation des livraisons.
Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missionsEn tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.
Nous recrutons plusieurs profils IT en CDI pour des projets basés sur la région de Nantes. Toutes ces opportunités proposent un rythme de travail hybride avec environ 2 jours de télétravail par semaine. Voici les postes à pourvoir : Lead Développeur Java / Angular Développeur Java / Angular Senior Data Engineer (Spark, SQL) Ingénieur DevOps (Kubernetes, Docker) Business Analyst / AMOA (avec dimension pilotage) Business Analyst (spécialiste flux EDI) Testeur Technique / QA Performance (NeoLoad) Intéressé par l'un de ces postes ? Envoyez-moi un message privé ou votre CV pour qu'on en discute. Merci de partager ce message à votre réseau nantais !
Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.
Contexte de la mission : Dans le cadre d'un programme de transformation digitale et data, notre client recherche un(e) Senior Data Engineer afin de renforcer une équipe en charge du développement de produits data stratégiques au sein d'un Cloud Center of Excellence et d'un Digital Accelerator. La mission se déroule dans un environnement international et vise à concevoir, développer et faire évoluer une plateforme data ainsi que les produits associés, tout en contribuant à l'amélioration continue des pratiques d'ingénierie et d'industrialisation des données. Objectifs et livrables : Le/la consultant(e) aura pour principales missions de : · Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT. · Développer et industrialiser les traitements de transformation de données. · Concevoir et faire évoluer des Data Lakes, Data Warehouses, Data Marts et cubes de données. · Intégrer différentes sources de données (API, fichiers, traitements batch et temps réel). · Optimiser les performances des traitements et des requêtes SQL. · Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, d'intégration et de déploiement. · Collaborer avec les équipes Produit, Data, Plateforme et Product Owners. · Participer aux phases de cadrage et de Data Discovery. · Mettre en place et maintenir les chaînes CI/CD dédiées aux workflows data. · Évoluer dans un environnement Agile. Livrables attendus : · Développement et déploiement des composants data. · Documentation technique et fonctionnelle. · Documentation des modèles de données. · Rapports d'audit et de contrôle qualité. · Rapports de tests d'acceptation. · Support technique et transfert de compétences. Compétences requises : · Solide expérience en Data Engineering. · Maîtrise des architectures ETL/ELT. · Excellente maîtrise de SQL. · Expérience sur Microsoft SQL Server (SSIS, SSAS, PBIRS). · Connaissance des architectures Data Warehouse et Data Lake. · Développement de pipelines de données. · Optimisation des performances (Performance Tuning). · Maîtrise d'outils ETL tels que Talend, Azure Data Factory (ADF) ou SSIS. · Expérience des chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitLab. · Expérience en environnement Agile.
