Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Apache Airflow

Métiers Fonctions Pilotage de projet ou de programme Product owner Spécialités technologiquesBI Infrastructure & Cloud Devops Conduite du changement Gouvernance des données Type de facturation Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences Technologies et Outils Python (7 ans)Airflow (7 ans)Apache (7 ans)AWS (7 ans)Databricks (7 ans)SQL (7 ans)Power BI (7 ans)Méthodes / NormesAgileSAFeSoft skillsLeadership Description et livrables de la prestation Contexte de la mission : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data & Analytics dédiée au pilotage d'actifs industriels, notre client recherche un Product Owner Data & Analytics Senior pour accompagner le développement et l'adoption de nouveaux services data à destination des métiers. La plateforme a pour objectif de fournir des données fiables, industrialisées et accessibles afin de faciliter la prise de décision et l'amélioration de la performance opérationnelle. Le consultant évoluera au sein d'un environnement agile et collaborera étroitement avec les équipes métiers, data, BI, architecture et développement. Le poste s'inscrit dans une organisation produit structurée, en interaction directe avec un Product Manager garant de la vision produit, de la roadmap stratégique et de l'alignement avec les enjeux business. Missions : 1. Pilotage Produit - Recueillir, analyser et challenger les besoins des parties prenantes métiers. - Traduire les besoins en Epics, Features et User Stories. - Construire, maintenir et prioriser le backlog produit. - Garantir la cohérence fonctionnelle des évolutions développées. - Définir les critères d'acceptation et valider les livrables. 2. Coordination Agile - Animer les cérémonies Agile / SAFe : - Sprint Planning - Backlog Refinement - Sprint Review - Sprint Retrospective - Assurer la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques. - Suivre l'avancement des développements et identifier les risques. 3. Data & Analytics - Contribuer à la conception et à l'évolution de produits Data, Analytics et BI. - Participer à la définition des indicateurs de performance et des usages analytiques. - Accompagner les sujets liés à la qualité, la gouvernance et l'accessibilité des données. - Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data Science. 4. Adoption et Accompagnement - Favoriser l'adoption des nouveaux services data auprès des utilisateurs. - Recueillir les retours d'expérience et identifier les opportunités d'amélioration. - Accompagner la conduite du changement et la montée en compétence des utilisateurs. 5. Gouvernance - Contribuer aux instances de gouvernance Data. - Participer aux arbitrages de priorisation en fonction de la valeur métier. - Assurer l'alignement entre les besoins opérationnels et les objectifs stratégiques. Expertise souhaitée Environnement technique : - Databricks - Apache Airflow - Power BI - SQL - Python - AWS Expérience : - Minimum 7 ans d'expérience en tant que Product Owner. - Au moins 5 ans d'expérience dans des environnements Data, BI ou Analytics. - Expérience significative sur des plateformes Data, produits Analytics ou solutions Self-Service BI. - Une expérience dans un environnement industriel est fortement appréciée. Compétences : - Gestion et priorisation de backlog produit. - Rédaction de User Stories et critères d'acceptation. - Maîtrise des méthodologies Agile et du framework SAFe. - Bonne compréhension des problématiques Data, Analytics et BI. - Sensibilité aux enjeux de qualité et gouvernance des données. - Forte orientation valeur métier et expérience utilisateur. Soft Skills : - Excellent relationnel. - Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, techniques et managériaux. - Esprit de synthèse et capacité de vulgarisation. - Leadership transversal. - Excellentes capacités de communication et d'animation. Mobilité Non renseigné

Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.

Nature de la missionPilotage technique d'une squad (organisation, priorisation, rituels) Industrialisation CI/CD et mise en œuvre GitOps Conception d'architectures cloud, conteneurisées et data Gouvernance technique, standards et documentation Supervision performance, observabilité et sécurité Compétences / technosKubernetes, GitOps (ArgoCD, Helm, GitLab CI/CD) Cloud / infra (OpenStack, Ceph) Observabilité (Prometheus, Grafana, Loki) Data : Kafka, Airflow, Iceberg, Trino, Spark Développement : Java (Quarkus), Python Profil lead/senior avec expérience environnements critiques 📅 DémarrageAoût / septembre 2026 ModalitésLocalisation : Bordeaux (présence requise, télétravail partiel) Temps plein obligatoire Profils expérimentés / seniors attendus Missions longues durées

Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un 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

Votre missionDans le cadre d'un programme de transformation des infrastructures vers un modèle Infrastructure as Code (IaC), GitOps et SRE, vous participerez à l'industrialisation d'une plateforme cloud privée basée sur VMware Cloud Foundation. À ce titre, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des solutions d'automatisation d'infrastructure (Terraform, Ansible, Python…). Développer et maintenir des pipelines CI/CD et des workflows d'orchestration. Automatiser le déploiement des VM, bases de données, comptes de service, VIP, stockage et services middleware. Industrialiser les opérations Day-0, Day-1 et Day-2 (patching, redimensionnement, rotation des secrets...). Déployer les pratiques GitOps et renforcer Git comme source de vérité. Mettre en place les mécanismes d'observabilité (monitoring, logging, alerting). Intégrer les services d'infrastructure (DNS/IPAM, Firewall, PKI, sauvegarde, ITSM, CMDB...). Accompagner les équipes dans l'adoption des pratiques DevOps, SRE et GitOps. Produire la documentation technique, les standards et les bonnes pratiques.

Je recherche unvData Platform Engineer – DataOps / SRE (orienté Databricks & Dataiku) une prestation d'accompagnement dans l'objectif de garantir la fiabilité, la performance et l'industrialisation des solutions data au sein de l'équipe OPS (ITOps / SRE). Au-delà de la gestion des pipelines, le profil intervient en amont sur la conception et le déploiement d'architectures data complètes, de la définition des choix techniques avec les équipes Dev/Archi/Sécurité/Cloud … à la mise en production jusqu'à assurer le fonctionnement optimal des plateformes en production. Intégrer une équipe IT Ops pour assurer le déploiement et l'architecture Data autour des solutions Databricks & Dataiku. Le rôle consiste à garantir la stabilité, la performance et la sécurité des environnements, en collaboration avec les équipes techniques et métiers de la direction Data & IA Responsabilités principales : Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) Automatiser le déploiement et la configuration IaC Administrer des environnements Airflow, Starburst … Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production. Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d'incident. Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : Techniques : Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Databricks, Dataiku (connaissances avancées) Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD Scripting : Python, SQL, Shell, YAML Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) Métier & Soft skills : Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur Autonomie, sens des priorités et proactivité Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien Conception et mise en œuvre des architectures de production pour les nouveaux projets Implémentation des outils de configuration et d'automatisation pour simplifier les process de déploiement et de mise à jour sur l'intégralité de la plateforme Design et implémentation de scripts pour les besoins du DEV, en support des ingénieurs OPS affectés aux projets Agiles Gestion de la capacité des environnements de production et anticipation des évolutions (capacity planning) ; Pilotage de la mise à niveau des infrastructures et gestion des impacts Mise en oeuvre des bonnes pratiques DevOps et intégration continue Installation, configuration et divers paramétrages Alimentation du backlog des Services de production ( CI/CD, Continuous Operation, Time2fix,...) en complément des informations collectées auprès des Ingénieurs OPS Connaître les environnements de Production et Containers Apport d'expertise autours de la pratique DEVOPS Connaissance de l'intégration Continue Connaissance des Infrastructures/ serveurs / OS/Base De Donnée /Flux/firewall Connaissance en infrastructure Cloud (IaaS, PaaS) privé ou public Maîtrise de l'ordonnancement (Schedulers) Connaissance des pratiques Agile et DevOps Connaissance de l'intégration Continue (Continuous Integration) : Outil de gestion de versions, Référentiel du code source (GitLab, Bit bucket,..), référentiel binaires (Nexus, Artifactory…), orchestration (Jenkins, …). Connaissance de la Livraison Continue (Continuous Delivery) : gestion de configuration d'environnement, déploiement, Infrastucture as code (Ansible, Puppet, Chef) Connaissance des processus et Outils du Time2fix et Time2repair

🚀 Opportunité – MLOps / AI Platform Engineer (AWS | GCP | Terraform | Kubernetes) Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux plateformes IA, nous recherchons un(e) MLOps / AI Platform Engineer passionné(e) par les environnements Cloud, l'automatisation et les technologies d'Intelligence Artificielle. 📍 Localisation À définir (mode hybride selon le client) 📅 Démarrage ASAP 🎯 Vos missions En tant que MLOps / AI Platform Engineer, vous contribuerez à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme IA moderne. Vos principales responsabilités : Concevoir et faire évoluer des architectures IA robustes sur des environnements AWS et Google Cloud Platform (GCP). Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). Industrialiser les environnements IA et garantir leur cohérence entre les différents Clouds. Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD afin d'automatiser les déploiements. Administrer et optimiser les plateformes conteneurisées basées sur Docker et Kubernetes. Participer à la mise en œuvre des solutions MLOps autour de Databricks, MLflow et Airflow. Définir les standards techniques, bonnes pratiques, templates et documentations de la plateforme. Assurer une veille technologique active autour du Cloud, de l'IA et de l'IA Générative. Accompagner les équipes techniques et métiers dans l'adoption des solutions et partager votre expertise. 🛠 Stack technique Cloud AWS Google Cloud Platform (GCP) Infrastructure & DevOps Terraform Git CI/CD Docker Kubernetes Data & MLOps Databricks MLflow Apache Airflow 👤 Profil recherché Minimum 4 ans d'expérience sur un poste de : MLOps Engineer ML Engineer Platform Engineer DevOps Engineer Solide expérience sur AWS et/ou GCP. Maîtrise de Terraform et des approches Infrastructure as Code. Expérience significative avec les pipelines CI/CD. Bonne connaissance des environnements Kubernetes et Docker. Expérience des outils MLOps (MLflow, Databricks, Airflow) appréciée. Excellentes capacités de communication et de vulgarisation technique. Esprit collaboratif, autonomie et sens du service. Anglais professionnel indispensable. ⭐ Les plus Expérience sur des plateformes IA à grande échelle. Connaissances en IA Générative (GenAI). Forte culture DevOps et automatisation. Goût pour la veille technologique et l'innovation.

Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes

Ce qui vous attend : Pour le compte de l'un de nos clients grands compte, vous allez intervenir en tant que Data Engineer pour gérer un norme flux de données au sein d'une squad Data/IA, en intéraction avec la DSI et les métiers. Vos responsabilités : • Concevoir, développer, tester, déployer et maintenir des pipelines data robustes, scalables, observables et sécurisés sur Snowflake et Airflow. • Structurer les zones data de la plateforme dans Snowflake • Définir et appliquer les standards CI/CD • Appliquer les bonnes pratiques de dev • Optimiser les traitements, les requêtes, les coûts cloud et l'usage des ressources de calcul/stockage. • Travailler avec les différentes équipes ( Métiers, ML, Analytics, Gouvernance...) pour optimiser le delivery Environnement technique : Snowflake, Airflow, Python, SQL, Data Galaxy, GiLab CI, Dataiku Ce que nous vous proposons : Valeurs : en plus de nos 3 fondamentaux que sont l'audace, la bonne foi et la réactivité, nous garantissons un management à l'écoute et de proximité, ainsi qu'une ambiance familiale Contrat : en CDI ou freelance, avec un démarrage selon vos disponibilités (nous acceptons les préavis) Localisation : prestation de client grand compte sur Bordeaux avec 1 à 2 jours de télétravail par semaine Package rémunération & avantages : • Le salaire : rémunération annuelle brute incluant variable • Les basiques : mutuelle familiale et prévoyance, titres restaurant, remboursement transport en commun à 50%, avantages du CSE (culture, voyage, chèque vacances, et cadeaux), RTT (jusqu'à 12 par an), plan d'épargne, prime de participation • Nos plus : forfait mobilité douce & Green (vélo/trottinette et covoiturage), prime de cooptation de 1000 € brut, e-shop de matériel informatique à des prix préférentiels (smartphone, tablette, etc.) • Votre carrière : plan de carrière, dispositifs de formation techniques & fonctionnels, passage de certifications, accès illimité à Microsoft Learn • La qualité de vie au travail : télétravail avec indemnité, évènements festifs et collaboratifs, accompagnement handicap et santé au travail, engagements RSE Référence de l'offre : 642gfnaju9

Je recherche un Ingénieur DevOps Python Terraform / Développeur IAC Python/Terraform ayant plus de 6ans d' experience Contexte de la missionLa squad Server de mon client orchestre et expose les produits de virtualisation d'OS pour l'ensemble du Groupe. Le pôle est engagé dans une refonte technologique majeure : migration vers un nouvel outil d'automatisation, rapprochement de plusieurs solutions existantes, et modernisation complète de la stack IAC. Dans ce cadre, l'équipe Automation Lab recherche un Développeur Expert Python/Terraform pour accompagner cette transformation et développer les nouvelles fonctionnalités attendues par nos clients internes. Vos missionsDévelopper les nouveaux workflows de provisionnement et de gestion d'infrastructure as code pour le projet VMware as Code Concevoir des librairies standards partagées, mutualisées entre les différents produits de la squad Piloter l'intégration vers le nouvel outil d'automatisation (Airflow/Terraform) Développer de nouvelles fonctionnalités en Python et Terraform Contribuer à la mise à disposition de l'offre sur la marketplace Profil recherchéVous êtes autonome et justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Infrastructure as Code Vous savez concevoir des chaînes de provisionnement robustes et évolutives Vous êtes à l'aise pour intervenir sur un projet de migration et de rationalisation de solutions existantes Compétences techniques indispensablesPython / Terraform 3 ans d'expérience minimum Java Spring / Ansible Maîtrise requise Airflow Expérience requise Environnement de la missionVous rejoindrez l'équipe Automation Lab, en lien étroit avec la squad Server, au cœur d'un projet à fort enjeu de transformation technologique et produit. Excellent niveau en anglais

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

The Role Technical Lead - Data Engineering and play a critical role in driving our enterprise data platform strategy. You will lead the design, development, and delivery of modern data solutions using Snowflake, DBT, Azure/AWS, Python, Airflow, and CI/CD technologies. This role combines deep technical expertise with leadership responsibilities, guiding engineering teams, defining best practices, and ensuring the successful delivery of scalable, secure, and high-performing data platforms. Your responsibilities: * Lead the design and implementation of scalable and secure data platforms using Snowflake, DBT, Airflow, Python, and Azure/AWS services. * Define technical architecture, coding standards, engineering best practices, and development frameworks for the data engineering team. * Drive the adoption of CI/CD pipelines using GitHub Actions, Azure DevOps, Jenkins, or similar tools to automate build, test, deployment, and release management processes. * Lead the development, optimization, and maintenance of complex ETL/ELT pipelines for large-scale data processing. * Establish DevOps and DataOps practices to improve deployment efficiency, reliability, and operational excellence. * Mentor and coach data engineers through technical guidance, code reviews, architecture reviews, and knowledge-sharing sessions. * Collaborate with enterprise architects and business stakeholders to translate business requirements into scalable technical solutions. * Own platform reliability, monitoring, performance tuning, and troubleshooting of production data pipelines. * Implement Infrastructure as Code (IaC) using Terraform/Terragrunt to automate cloud resource provisioning. * Drive data quality, governance, security, and compliance standards across the data ecosystem. * Lead technical discussions, solution design workshops, and project planning activities. * Evaluate emerging technologies and recommend innovative approaches to improve data engineering capabilities and delivery processes. * Support Agile delivery and provide technical leadership throughout the project lifecycle. Technical Leadership * Proven experience as a Technical Lead, Lead Data Engineer, or similar leadership role. * Experience leading distributed development teams and delivering large-scale data engineering projects. * Strong stakeholder management and technical decision-making capabilities. Python & Data Engineering * Expert-level proficiency in Python for data engineering, automation, orchestration, and application development. * Strong experience developing scalable ETL/ELT frameworks using Python and SQL. * Hands-on experience with DBT, Airflow, Snowflake, and cloud-native data services. CI/CD & DevOps * Strong experience designing and implementing CI/CD pipelines using GitHub Actions, Azure DevOps, Jenkins, GitLab CI/CD, or similar platforms. * Experience implementing automated testing, code quality checks, release management, and deployment automation. * Strong understanding of DevOps, DataOps, CI/CD best practices, and release governance. Cloud & Platform Engineering * Extensive experience designing cloud-based data solutions on Azure and/or AWS. * Strong knowledge of cloud security, networking, monitoring, and operational best practices. * Experience with Infrastructure as Code using Terraform and Terragrunt. Data Architecture * Expertise in Data Vault, dimensional modelling, data warehousing, and modern data platform architectures. * Advanced SQL development and performance optimization skills. Communication & Stakeholder Engagement Desirable Skills / Knowledge / Experience * Experience with Generative AI and AI-powered data engineering solutions. * Experience with Power BI, MicroStrategy, or other BI tools. * Knowledge of Kubernetes, Docker, and containerized deployments. * Experience with Databricks and modern lakehouse architectures. * Azure Data Factory, Synapse Analytics, or AWS Glue experience. * Experience implementing DataOps frameworks and observability platforms. * Exposure to enterprise architecture and governance frameworks. * Languages: Python (primary), SQL, Bash * Cloud: Azure, AWS * Tools: Airflow, DBT * Data: Snowflake, Delta Lake, Redis, Azure Data Lake * Infra & Ops: Terraform, GitHub Actions, Azure DevOps, Azure Monitor LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Vous intégrez une équipe en charge de l'infrastructure de gestion de la donnée d'un acteur bancaire en ligne à très forte volumétrie, sur un système d'information majoritairement construit en briques open source. L'équipe couvre l'intégralité du cycle de vie des plateformes data — conception, déploiement, administration, supervision — sans séparation build/run ni logique de procédures cloisonnées. Vous n'êtes pas administrateur de bases de données au sens classique : vous concevez, scalez, sécurisez et industrialisez les moteurs de données. L'optimisation de requêtes reste marginale. Volumétrie de référence : 180 instances MySQL avec sharding, cluster Hadoop d'environ 3 Po, stockage objet S3 de plusieurs pétaoctets. Vos missions : Traitement N3 des incidents de production sur l'ensemble des briques de gestion de la donnée Industrialisation des moteurs de données via déploiement automatisé (Terraform, sur VM pré-outillées EDR/hardening) Conception et exploitation des mécanismes de haute disponibilité, scalabilité, réplication et sharding à l'échelle Définition et exécution des stratégies de backup/restauration sur gros volumes Traitement de l'obsolescence : montée de version MySQL vers 8.x sur l'ensemble du parc Qualification et industrialisation de nouvelles briques techniques Pilotage de la couche système sous-jacente et des couches d'exposition (ex. Consul) Suivi des KPIs de production et mise en œuvre d'actions correctives Traitement des sujets de sécurité sur les plateformes data Interface quotidienne avec les équipes de développement et l'infrastructure Environnement technique : Socle commun : Linux (Debian/RHEL) niveau confirmé à avancé, Terraform/Ansible/Puppet, CI/CD, Git, Docker, Kubernetes (RKE2) en trajectoire GitOps (ArgoCD) Bigdata/Hadoop (cœur du poste) : Hadoop, Hive, Hue, Yarn, Zeppelin, Spark Streaming — niveau confirmé Autres : Cassandra, Kafka, Airflow niveau confirmé ; MySQL niveau avancé ; suite ELK Supervision : Zabbix, Prometheus, Grafana, Loki

Vous intervenez sur un projet data pour un grand compte, dans un environnement moderne orienté Data Lake et Data Warehouse. Vous prendrez en charge le développement, les tests et la maintenance de composants data, en assurant qualité et fiabilité des livrables. Développement : - Concevoir et développer des composants data avec Python et SQL - Participer à la structuration, l'optimisation et la documentation des environnements Data Lake / Data Warehouse - Contribuer au design et à la maintenance des pipelines de données - Effectuer la revue croisée des développements de l'équipe Tests et recette : - Élaborer et exécuter des jeux d'essais, tests unitaires et d'intégration - Identifier, analyser et traiter les anomalies - Vérifier la conformité des livrables et rédiger des rapports de tests Maintenance et amélioration continue : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles des pipelines - Participer à la résolution des incidents de production - Contribuer à la fiabilité et à l'amélioration des solutions data Environnement technique : - AWS S3, Kubernetes, Dataiku, Starburst, Python, SQL - Outils souhaités : Spark, dbt, Airflow Modalités : - Poste basé à Paris (Ile-de-France) - Télétravail partiel possible