Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.
Freelance – Data Engineer / Data Analyst Confirmé (Snowflake, Airflow, dbt) Contexte Notre client recherche un Consultant Data Engineer / Data Analyst confirmé pour renforcer son équipe Data et accompagner les évolutions de sa plateforme décisionnelle. Missions Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Participer à la modélisation et à la transformation des données. Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Collaborer avec les équipes métier afin de répondre aux besoins d'analyse et de reporting. Participer aux bonnes pratiques de développement et à l'optimisation des traitements. Compétences requisesIndispensables Excellente maîtrise de Snowflake. Solide expérience sur Apache Airflow. Bonne maîtrise de dbt (Data Build Tool). Expérience significative en environnement Data Engineering et Data Analytics. Anglais professionnel impératif (échanges réguliers dans un contexte international). Informations complémentaires Démarrage : 19 juillet 2026 Mission jusqu'à fin d'année avec possibilité de prolongation.
Notre client, basé à Nantes (44), est à la recherche d'un Tech Lead Spark Scala (H/F) pour intervenir dans le cadre d'une migration de xDI vers Spark Scala. MISSIONS - Piloter et coordonner les travaux de migration vers Spark/Scala - Définir les choix techniques et accompagner les équipes de développement - Garantir la conformité des traitements migrés avec l'existant - Mettre en place et superviser les stratégies de tests et de validation des données - Assurer la qualité du code, les bonnes pratiques de développement et les processus CI/CD - Participer à l'industrialisation des déploiements dans un environnement Cloud AWS - Contribuer à l'utilisation de solutions d'IA mises en oeuvre pour automatiser une partie des travaux de migration - Collaborer avec les différentes parties prenantes techniques et fonctionnelles afin de sécuriser la réussite du projet ENVIRONNEMENT TECHNIQUE - xDI - Spark, Scala - AWS, GitLab CI/CD, Kubernetes, Docker, Airflow (DAG), jobs Glue Notre client, basé à Nantes (44), est à la recherche d'un Tech Lead Spark Scala (H/F) pour intervenir dans le cadre d'une migration de xDI vers Spark Scala. MISSIONS - Piloter et coordonner les travaux de migration vers Spark/Scala - Définir les choix techniques et accompagner les équipes de développement - Garantir la conformité des traitements migrés avec l'existant - Mettre en place et superviser les stratégies de tests et de validation des données - Assurer la qualité du code, les bonnes pratiques de développement et les processus CI/CD - Participer à l'industrialisation des déploiements dans un environnement Cloud AWS - Contribuer à l'utilisation de solutions d'IA mises en oeuvre pour automatiser une partie des travaux de migration - Collaborer avec les différentes parties prenantes techniques et fonctionnelles afin de sécuriser la réussite du projet ENVIRONNEMENT TECHNIQUE - xDI - Spark, Scala - AWS, GitLab CI/CD, Kubernetes, Docker, Airflow (DAG), jobs Glue
Contexte & Environnement Au sein d'une cellule Data de premier plan dans le secteur de l'énergie, vous intervenez sur la conception, le développement et le déploiement de solutions d'analyse et de restitution de données à forte valeur ajoutée. Localisation : Saint-Denis (2 à 3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 500 € Démarrage : ASAP Durée : Long terme (visibilité jusqu'au 15/11/2027) Vos MissionsConception & Delivery : Identifier, concevoir et livrer des solutions Data et de restitution d'architecture complexes (environnements hybrides et On-Premise). Craftsmanship & Standards : Contribuer activement à la définition des Guidelines (bonnes pratiques de développement, d'intégration et de déploiement). Industrialisation & Documentation : Rédiger les dossiers de conception et d'exploitation des solutions délivrées pour garantir la maintenabilité. Innovation : Assurer une veille technologique constante et proposer des solutions innovantes. Compétences RequisesExpertise Data & Cloud (GCP) : Maîtrise approfondie de la stack GCP (BigQuery, Composer/Airflow, Dataproc, Dataflow). Conception de pipelines de données robustes et optimisés. Développement Fullstack & DevOps : Backend / Frontend : Solide maîtrise de Python couplée à une expérience sur les frameworks modernes (Vue.js ou Angular). CI/CD & Infrastructure (IaC) : Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps (GitLab CI, Terraform, Ansible, GitOps, Helm). Conteneurisation & Orchestration : Expérience avancée de Docker et Kubernetes (K8s). FinOps & Observabilité : Culture de l'optimisation des coûts et de la supervision (ELK, Grafana, Prometheus, Google Cloud Monitoring).
Consultant Data Finance – Gestion d'Actifs & Migration Cloud GCP Nous recherchons un consultant Data Finance spécialisé en gestion d'actifs pour le compte d'un de nos clients du secteur de l'assurance dans le cadre d'un projet de transformation des outils d'investissement et de migration vers une architecture Cloud. Vous interviendrez à l'interface des équipes métiers, comptabilité et IT afin d'accompagner la définition des besoins, la mise en œuvre de solutions data et la sécurisation des processus liés aux portefeuilles d'actifs. Rôles et responsabilitésAccompagner les équipes métier dans la migration des outils de gestion d'actifs vers une architecture Cloud. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques sur les sujets liés aux données financières. Participer à la conception des référentiels et des processus de tenue de position. Contribuer aux travaux de réconciliation entre les données de gestion et la comptabilité. Participer à la mise en œuvre des bonnes pratiques de gouvernance des données. Développer et maintenir des traitements de données en Python et SQL. Reprendre et faire évoluer des développements existants en VBA lorsque nécessaire. Collaborer avec les équipes métiers et techniques afin de garantir la qualité des livrables. Compétences requises6 à 9 ans d'expérience en gestion d'actifs, idéalement dans un environnement assurantiel. Expérience de projets de migration d'outils vers des architectures Cloud, idéalement Google Cloud Platform (GCP). Maîtrise de l'écosystème GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Functions/Run, Airflow/Composer ou technologies équivalentes). Excellentes compétences en Python et SQL. Capacité à reprendre et convertir des développements VBA. Bonne connaissance des instruments financiers, notamment des produits de taux (obligations, duration, taux actuariels, coupons variables et structurés, obligations indexées inflation), ainsi que des actions, de l'immobilier et du private equity. Compréhension des enjeux comptables et prudentiels d'un assureur ; une connaissance de Solvabilité II est appréciée. Autonomie, rigueur et capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et IT. Détails de la missionDémarrage : 1er septembre 4 mois minimum Expérience requise : 6 à 9 ans Secteur : Assurance Freelance
Contexte de la mission L'équipe Data du client est au cœur de nos stratégies d'investissement, exploitant un large éventail de sources de données pour générer des prédicteurs diversifiés qui génèrent de solides rendements pour nos clients. En tant que contributeur de l'équipe Data Platform, votre mission consistera à contribuer et à optimiser notre plateforme de données cloud, en garantissant une intégration transparente des données. Objectifs et livrables Dans le cadre de cette mission d'Ingénieur Senior Cloud Data Platform, vous aurez les tâches suivantes : Concevoir et développer des modèles d'infrastructure as code (IaC) avancés et réutilisables afin de provisionner et de gérer efficacement les ressources cloud, en suivant les meilleures pratiques et des directives architecturales solides. Concevoir des blueprints d'application complets permettant des workflows d'ingénierie de données robustes et scalables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers dans l'ensemble utilisant notre plateforme, avec l'aide de l'équipe Data Support. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence ANACONDA Expert AWS S3 Expert AWS Lambda Expert AWS Athena Expert CDK Expert SONARQUBE Confirmé Collaboration interne Expert AWS Fargate Confirmé Apache Iceberg Expert PYSPARK Confirmé Ruff Confirmé AWS EMR Confirmé Parquet Expert AWS Glue Expert Programmation Python Confirmé AWS Cloudwatch Expert JENKINS Confirmé AWS Lake Formation Expert Apache Airflow Expert AWS Cloud Formation Expert
Ingénieur de production Vitrolles Septembre Minimum 2-5 ans d'expérience en Ops sur du support N2 / N3 Contexte de la mission Le prestataire étant orienté big data et ayant des compétences dans les domaines listés ci-dessous, le Client fait appel à son expertise pour le Centre d'Expertise Data Ingénierie Ops : Partie WareHouse Teradata • SQL : bon niveau • Shell : bon niveau • Lecture et compréhension de la structure de fichiers XML, JSON, YAML • Control-M : Création de jobs simples, calendriers, dépendances, connexion profile • ETL Informatica : Création de mappings simples, transformations basiques, analyse de logs sql • OS : Unix / Linux / Putty / Pagent • Jenkins • TeraData Studio apprécié • Utilisation de Power BI appréciée Partie Lake • Administration Dataiku • Administration DBT • Starburst/Trino : Administration, Troubleshooting, Optimisation perfs. • Kubernetes, Gitlab • Control-M : Création de jobs simples, calendriers, dépendances, connexion profile • Airflow - Création de DAGs simples, operators basiques, gestion des retries, logique de scheduling, xcoms, gestion des dépendances • Kafka / Kafka connect/ Monitoring Kafka • Grafana SoftSkills et autres • Principes Agile et bases de Scrum (rôles, rituels, artefacts) • Gestion d'incidents / changements • Culture DEVOPS : Participer aix instances et temps d'échange entre Dev, Test et Ops (rituels, comités, retours d'incidents, préparation des mises en production) • Culture Produits : Compréhension des principes du mode produit • Anglais : courant et technique • Capacités rédactionnelles Minimum 2-5 ans d'expérience en Ops sur du support N2 / N3 Objectifs et livrables L'expert technique sur le Lakehouse devra s'affranchir des mission suivantes : • Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes • Gestion des incidents et des demandes effectuées par les projets ou les utilisateurs finaux • Contribuer à l'implémentation/automatisation des solutions • Effectuer les actions de déploiement sur les environnements (int, preprod et prod) • Contribuer à l'amélioration continue des outils d'exploitation et de déploiement • Communication auprès du product owner
ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data & IA, notre client recherche un Data Engineer / Administrateur Plateforme Data pour assurer l'administration, l'exploitation et l'évolution des infrastructures Data basées sur Cloudera CDP et les technologies Open Source. Vous interviendrez sur des plateformes critiques en collaboration avec les équipes applicatives, infrastructures, métiers et internationales afin de garantir la disponibilité, les performances et l'évolution des environnements Data. MissionsAdministration & ExploitationAdministrer et maintenir les plateformes Data Cloudera CDP. Garantir le maintien en condition opérationnelle des infrastructures. Superviser les plateformes et assurer le traitement des incidents. Participer aux astreintes et aux interventions hors horaires ouvrés. Optimiser les performances et la capacité des plateformes. Data EngineeringConcevoir les solutions d'ingestion de données (API). Mettre en œuvre des architectures de stockage (Hadoop, Ozone, Druid, ClickHouse...). Développer et automatiser les traitements de données. Mettre en place les tests unitaires et d'intégration. Industrialiser les traitements de nettoyage et de transformation des données. Évolution des plateformesParticiper aux migrations des clusters Hadoop Cloudera. Contribuer au déploiement des nouvelles plateformes Cloudera Data Services sous OpenShift/Kubernetes. Être force de proposition sur les évolutions techniques. Participer au design des infrastructures Data. Support & ExpertiseRésoudre les incidents complexes (Hive, Spark, Yarn...). Accompagner les équipes applicatives et métiers. Assurer un support technique de haut niveau. Participer à la documentation et au partage de connaissances. Environnement techniqueImpératifCloudera CDP 7.1.x RedHat Enterprise Linux 8 & 9 Python Java Ansible DevOps Très bonnes connaissancesHadoop Hive HBase Kafka Spark Solr Knox Ranger ZooKeeper Kerberos LDAP AppréciéesOpenShift Kubernetes Trino / Starburst Airflow Flink Maven Gradle ClickHouse Ozone Druid Profil recherchéFormation Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience significative sur des plateformes Big Data Cloudera. Expertise Linux RedHat. Bonne maîtrise des environnements Open Source Data. Solides compétences en automatisation (Ansible). Connaissances DevOps. Capacité à analyser et résoudre des incidents complexes. Esprit d'équipe, autonomie et bonnes capacités de communication. ConditionsCouverture de l'équipe : 8h00 – 19h00 Astreintes et interventions hors horaires ouvrés selon un planning de rotation. Niveau attendu : Confirmé / Senior (N4). Compétences clés : Cloudera CDP 7.1.x, RedHat 8/9, Hadoop, Spark, Hive, Kafka, Python, Java, Ansible, DevOps, OpenShift, Kubernetes.
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.
Contexte de la missionNotre client, un acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Consultant Senior Finance & Data Asset Management pour accompagner la transformation de ses outils de suivi et de gestion des actifs financiers vers un environnement Cloud moderne. La mission s'inscrit dans un programme stratégique de migration vers une plateforme hébergée sur Google Cloud Platform (GCP), avec un focus particulier sur les portefeuilles obligataires et les problématiques de données financières, comptables et prudentielles. Vos missionsDéfinition et spécification des donnéesDéfinir les usages de la donnée nécessaires à la production d'inventaires financiers fiables. Concevoir les règles d'alimentation et de réconciliation entre les référentiels métiers et les inventaires comptables. Participer à la définition et à la documentation des algorithmes de calcul liés aux :Prix de Revient Comptable Amortis (PRCA) Taux Actuariels à l'Achat (TAA) Durations Revenus financiers Migration des outils vers un environnement CloudAnalyser les outils existants développés sous Excel, VBA et Access. Identifier les fonctionnalités à migrer et proposer une architecture cible adaptée. Participer à la transformation des traitements vers des technologies compatibles GCP. Produire des prototypes et exemples de code démontrant la faisabilité de la migration. Accompagnement projetParticiper à la définition de la cible technologique. Construire un jeu de données de test et les scénarios de validation. Contribuer aux tests, à la recette et au suivi post-migration. Accompagner les équipes métiers et techniques dans la conduite du changement. Rédiger une documentation fonctionnelle et technique pérenne. Livrables attendusSpécifications fonctionnelles et techniques détaillées. Documentation des règles de gestion et modèles de données. Recommandations d'architecture cible. Jeux de tests et scénarios de validation. Exemples de développements pour les calculs financiers. Documentation des processus de migration. Profil recherchéExpertise métierExpérience significative en gestion d'actifs financiers. Bonne compréhension des activités d'investissement d'un assureur ou d'un institutionnel. Maîtrise des portefeuilles obligataires. Connaissance des problématiques de rapprochement comptabilité/gestion. Bonne compréhension des enjeux prudentiels (Solvabilité II appréciée). Compétences techniquesTrès bonne maîtrise de Python et SQL. Expérience dans la reprise ou la traduction de développements VBA. Connaissance des environnementsGoogleCloudPlatform :BigQuery Cloud Storage Cloud Functions / Cloud Run Airflow / Composer ou outils d'orchestration équivalents Expérience sur des projets de migration vers le Cloud. Connaissances financièresMaîtrise des concepts suivants : Obligations et produits de taux Duration Taux actuariels PRCA Coupons variables et structurés Obligations indexées inflation Risque de crédit Actions Immobilier Private Equity Soft skillsForte autonomie. Excellentes capacités d'analyse et de synthèse. Aisance rédactionnelle. Capacité à interagir avec des équipes métiers, comptables et IT. Esprit de collaboration et orientation solution. Points forts de la missionProjet stratégique de transformation Finance & Data. Forte exposition aux problématiques Asset Management. Environnement Cloud moderne. Interactions avec des acteurs Finance, Investissements et IT. Mission à forte valeur ajoutée mêlant expertise métier et technologique.
Participer à l'installation et l'évolution des éléments matériels et logiciels du SI sur des principes forts d'IaC Assurer la cohérence du SI notamment vis-à-vis de la résilience, de la scalabilité et de la sécurité Administrer et maintenir les infrastructures et les applications, notamment en assurant le support de production niveau 3 Contribuer à l'élaboration et à la diffusion des tableaux de bord Partager au sein de l'équipe le rôle de correspondant pour la sécurité opérationnelle Réaliser tout ou partie de projets techniques internes Réaliser tout ou partie du traitement de l'obsolescence logicielle Réaliser tout ou partie des actions de patching non automatisées sur les systèmes critiques Participer aux projets transverses BONUS (SI VOUS AVEZ EGALEMENT UNE EXPERIENCE DANS UNE DE CES VARIANTES): Variante spécialisation/expérience MySQL : mysql, postgresql Variante spécialisation/expérience Hadoop : hadoop, airflow, nifi, zeppelin, spark
Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer DBT sur Grenoble. Contexte Dans le cadre du renforcement de nos équipes data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) sur DBT (Data Build Tool) pour intervenir sur nos projets de transformation et de modélisation de données. Compétences techniques requises • Maîtrise de DBT (Data Build Tool) : modélisation, tests, documentation et déploiement • Bonne maîtrise du langage SQL (Structured Query Language) • Expérience sur un entrepôt de données cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent) • Connaissance des bonnes pratiques d'architecture data (modèle en couches : staging, intermediate, marts) • Utilisation de Git (gestion de versions) et d'un pipeline CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) Compétences appréciées • Connaissance d'un orchestrateur de données (Airflow, Dagster ou équivalent) • Sensibilité à la gouvernance et à la qualité des données Profil recherché • Minimum 2 ans d'expérience confirmée sur DBT (Data Build Tool) • Autonomie, rigueur et capacité à s'intégrer rapidement dans une équipe existante • Bon niveau de communication en français - Démarrage : juillet 2026 - Rythme : 3 jours par semaine - Lieu : Greno
Au sein des équipes Data & Infrastructure, vous interviendrez sur la conception, le développement et le maintien de la plateforme de données qui alimente les modèles de recherche et de trading. L'objectif : industrialiser l'ingestion, le stockage et la mise à disposition de volumes de données massifs (données de marché, alternatives, internes) de manière fiable, scalable et performante. Missions principales Concevoir et faire évoluer les pipelines de données (ingestion, transformation, exposition). Développer et maintenir les composants de la data platform en Python. Déployer et opérer l'infrastructure data sur AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, etc.). Garantir la qualité, la robustesse et l'observabilité des flux (monitoring, alerting, tests). Optimiser les performances et les coûts de la plateforme. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et les data scientists. Stack technique Langage : Python (impératif) Cloud : AWS Data : SQL, formats columnar (Parquet), orchestration (Airflow ou équivalent) DevOps : Docker, CI/CD, IaC (Terraform un plus)
Contexte Le bénéficiaire souhaite 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 d'une grande entreprise du secteur assurance. Missions 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 définition 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
Data Engineer Senior (H/F) – Full RemoteDans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack techniqueSnowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. ConditionsMission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.
