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

Bonjour, Nous recherchons un Lead Data Platform EXPERT Snowflake, pour intervenir chez l’un de nos clients « grand compte » DESCRIPTIF DE LA MISSION ; •Accompagner les équipes métiers dans leurs travaux d’identification et expression de leurs besoins en données et d'indicateurs décisionnels, •Capacité à concevoir des solutions innovantes et fiables nécessitant l’utilisation de technologies dites "Modern DataOps" et IA agentique pour répondre aux nouveaux cas d’usages métiers exprimés et à gérer les projets Data de bout en bout, •Piloter l'équipe de Data Engineers pour assurer la mise en oeuvre •Développer, tester, optimiser et gouverner les flux de traitement et d’ingestion de données au sein de notre Data Platform, •Avoir la capacité de créer rapidement de nouveaux Datamarts de zéro s'appuyant sur notre socle de données existant pour des usages spécifiques, •Contribuer à la mise à disposition et au partage de la donnée au travers d’outils et de processus d'export simples, rapides à mettre en œuvre et monitorables, •Déployer et optimiser au quotidien des pipelines de données (On Premise ou dans le Cloud), •Assurer la stabilité et la gouvernance technique de la plateforme Data, des applications déployées et de certaines de nos plateformes SaaS de données attenantes. Environnement technique utilisé: Snowflake, dbt Core, Linux, Cloud AWS (AWS EC2, AWS S3, AWS Serverless), Cloud CGP (Big Query, GA4), SQL, Python, Airflow, Docker, Terraform, Git, Gitlab & Gitlab CI VOUS JUSTIFIEZ DE ; · Vous êtes titulaire d’un Bac +5 en informatique, avec au minimum 7 ans d'expérience professionnelle · Vous avez de 3 à 5 ans d'expérience sur la plateforme SaaS Snowflake · Vous êtes à l'aise avec le Cloud public AWS et GCP, ses principaux services et ses méthodes de déploiements · Vous possédez des compétences avancées autour des langages et technologies suivants : SQL, Python, Airflow, Prefect, Linux, Docker, Snowflake Cortex et Snowflake Intelligence · Vous connaissez au moins un framework de développement de Web Services REST (Django, Flask, FastAPI pour Python ou éventuellement Express pour NodeJS) et l'outil Postman n'a pas de secrets pour vous · Vous connaissez bien les outils de visualisation de données (Tableau Cloud ou PowerBI) · Vous avez une bonne maîtrise de l’optimisation des déploiements et des processus d'intégration/déploiements continus (CI/CD) via des technologies du marché (comme Docker, Gitlab CI, Jenkins ou équivalent) · Vous détenez des connaissances autour des processus de gestion de la configuration et d'Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi, Cloud Formation ou CDK AWS) et des outils d’orchestration de flux de données (comme Airflow ou Prefect) · Vous êtes à l'aise avec les outils de type agents CLI (Claude Code, Codex CLI ou OpenCode) et leur méthodologie de spécifications associée pour développer et déployer des applications autour de la data pilotées en autonomie par l'IA. · Vous connaissez bien les outils Jira et Confluence LES PLUS ; · Toute connaissance du business Retail/Fashion est un plus · Toute connaissance ou compétence sur la mise en place de projets IA agentiques de type RAG ou "Text to SQL" est un plus · Toute connaissance des outils/plateformes BW/4HANA, SAP Analytics Cloud ou PowerBI est un plus · Toute connaissance des outils d'observabilité (comme Sifflet) ou d'agrégation de données de campagnes media (Supermetrics) est un plus · Toute connaissance du déploiement et de l'orchestration de containers avec Kubernetes est un plus Si cette mission correspond à vos attentes et que votre profil correspond à ce besoin, N’hésitez pas à nous adresser votre date de disponibilité, votre CV au format Word et vos prétentions financières par ce biais. Dans l’attente d’un futur échange et d’une future collaboration, L’équipe EMMA-IT.

Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) Bordeaux pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Contexte Dans le cadre de l’exploitation et de l’évolution d’une plateforme Big Data à grande échelle, un acteur majeur recherche un expert technique orienté Data Engineering / DataOps. La mission s’inscrit au sein d’un centre d’expertise dédié aux plateformes data, dans un environnement hybride combinant infrastructures on-premise et cloud public. L’objectif principal est d’assurer la disponibilité, la fiabilité et l’automatisation des environnements Datalake, tout en accompagnant les équipes projets dans leurs usages data. Missions Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Datalake Gérer les incidents, demandes d’exploitation et support aux utilisateurs Participer aux déploiements sur les différents environnements (intégration, pré-production, production) Contribuer à l’automatisation et à l’industrialisation des processus Mettre en œuvre des solutions d’orchestration et de déploiement Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques d’exploitation Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes métiers Assurer le reporting et la communication opérationnelle Livrables attendus Exploitation et supervision opérationnelle des plateformes Documentation technique et procédures d’exploitation Scripts et automatisations de déploiement Améliorations continues des processus DataOps Support technique aux équipes projets Environnement technique Cloud & Infrastructure AWS · Microsoft Azure · Environnements hybrides on-prem / cloud Big Data & Data Engineering Kafka · Kafka Connect · Spark · Starburst · Dataiku Orchestration & Automatisation Kubernetes · Helm · Terraform · Ansible · Airflow CI/CD & DevOps GitLab CI/CD · Jenkins · Pipelines d’intégration continue Systèmes & Langages Linux · Python Profil recherché Expérience confirmée en exploitation de plateformes Big Data / Datalake Solides compétences en environnements Linux et scripting Python Maîtrise des outils d’orchestration et d’automatisation Bonne connaissance des architectures cloud et conteneurisées Expérience en CI/CD et industrialisation des déploiements Capacité à gérer des environnements critiques en production Bon relationnel et esprit d’équipe Informations complémentaires Mission orientée RUN avec contribution aux évolutions Environnement technique complexe et à forte volumétrie de données Collaboration avec équipes Data, DevOps et métiers Contexte nécessitant rigueur, autonomie et réactivité

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion et l’exploitation des données au sein d’une grande organisation numérique. L’équipe intervient au cœur de la plateforme Data et collabore étroitement avec les différentes directions techniques pour transformer la data en levier stratégique et opérationnel. L’équipe actuelle est composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de deux autres Data Engineers. La mission s’inscrit dans un contexte de traitement de volumes de données importants et de projets transverses autour de la connaissance utilisateur et de la mise à disposition d’outils de pilotage internes. Missions de l’équipe Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes. Assurer la conformité, la sécurité et la qualité des données. Participer aux initiatives de gouvernance des données. Missions du Data Engineer En interaction avec les membres de l’équipe, le Data Engineer aura pour responsabilités de : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data. Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Accompagner l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données. Organiser et structurer le stockage des données pour en faciliter l’accès et l’usage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de gérer l’augmentation rapide du volume de données. Développer et maintenir les workflows de CI/CD pour les pipelines data. Partager les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétences des autres data engineers. Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements de données. Participer activement aux instances techniques de l’équipe. Contribuer à la mise à jour et à la qualité de la documentation technique. Effectuer une veille technologique proactive sur les outils et méthodes data. Stack technique Langages & traitements : Python, SQL, Spark Orchestration : Airflow Stockage : Cloud Storage, Delta Lake Cloud & services associés : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub) Infrastructure & IaC : Terraform, Terragrunt CI/CD & versioning : GitLab, GitLab CI/CD Méthodologie : Agile (Scrum ou Kanban) Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering. Expertise solide en structuration et traitement de données, code et architecture data. Expérience significative dans la conception et la maintenance de pipelines data . Expérience dans un environnement Google Cloud Platform et utilisation de BigQuery et Dataplex Universal Catalog. Maîtrise des langages Python et SQL et du framework Spark . Expérience avec Delta Lake , Terraform, Terragrunt. Maîtrise des outils GitLab et GitLab CI/CD. Capacité à vulgariser et communiquer sur des sujets techniques complexes. Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile. Qualités personnelles Esprit d’équipe et collaboration. Proactivité et sens de l’initiative. Curiosité technologique et veille active. Capacité à documenter et partager les bonnes pratiques.

CONTEXTE : L’équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Le stack technique est principalement constitué de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : • Au moins 5 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques

Dans le cadre du lancement d’un projet interne stratégique à dimension internationale, un grand groupe recherche un Business Analyst / Data Analyst pour accompagner la mise en place d’un outil de pilotage commercial centralisé, orienté data. Le projet vise à fournir aux équipes Sales et Sales Ops une vision consolidée, fiable et exploitable de la performance commerciale. Le rôle est clé et transverse , au cœur des échanges entre les équipes métiers, data et IT. Missions Recueillir, analyser et formaliser les besoins des équipes Sales / Sales Ops (KPIs, reporting, cas d’usage). Analyser les sources de données existantes (dont CRM) et comprendre le modèle de données actuel. Concevoir et faire évoluer le modèle de données dans une logique Medallion (Bronze / Silver / Gold) et Canonical / Shared Data Model . Cadrer et spécifier les pipelines de données (ETL / workflows) avec les outils en place. Définir les règles de transformation et de qualité de données (nettoyage, harmonisation, gestion des doublons, référentiels). Mettre en place et documenter l’historisation et la data lineage de bout en bout. Rédiger la documentation fonctionnelle et le dictionnaire de données. Jouer le rôle de référent data au sein de l’équipe projet (arbitrage fonctionnel, réponses aux questions). Accompagner les utilisateurs (présentation des KPIs, démonstrations, recueil de feedbacks). Contribuer à une démarche d’amélioration continue. Livrables attendus Modèle de données documenté (Medallion / Canonical). Spécifications fonctionnelles des pipelines de données. Règles de transformation et de qualité de données. Documentation data (dictionnaire, lineage, historisation). Vues analytiques et indicateurs métier. Supports de restitution et d’accompagnement utilisateurs. Environnement technique Architecture data de type Medallion Outils ETL / orchestration (exemples) : Fabric Pipeline dbt Alteryx Airflow Logic Apps / Power Automate Environnement CRM et données commerciales Outils BI / analytics (selon stack en place)

Almatek recherche pour l'un de ses clients,Un Data Scientist Sénior sur Massy. DESCRIPTION DE LA MISSION. Au sein du pôle Data Science Customer, vous rejoignez une feature team dédiée à l'un des piliers stratégiques de l’entreprise :le moteur de recherche de produit. Votre mission est de transformer l'intention d'achat de millions de clients en une expérience fluide, pertinente et performante. Vous serez le référent technique sur l'évolution de notre moteur de recherche, en passant d'une approche textuelle classique à une expérience de recherche sémantique et personnalisée. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. - En intervenant à toutes les étapes des projets, vous pourrez : - Stratégie Search : Collaborer avec les Product Managers pour définir la roadmap de pertinence (recherche textuelle, sémantique, hybride). - Architecture Vectorielle : Concevoir et déployer des solutions de Vector Search (Embeddings, ANN) pour capturer l'intention client au-delà des mots-clés. - Optimisation du Ranking : Implémenter et itérer sur des modèles de Learning to Rank (LTR) et de Reranking pour arbitrer entre pertinence métier, mix marge et préférences utilisateur. -Évaluation de la pertinence : Mettre en place des protocoles d'A/B testing rigoureux et des frameworks d'évaluation (nDCG, MRR, Click-through rate). -Expertise Elasticsearch : Optimiser les configurations, les analyseurs et les requêtes complexes pour garantir des performances temps réel à grande échelle. -Mentorat : Guider et élever le niveau technique des data scientists juniors sur les thématiques de NLP et de Search.? Compétences techniques clés : - Moteurs de recherche : Maîtrise avancée d'Elasticsearch, incluant le tuning de pertinence et la gestion des index. - Recherche Vectorielle : Expérience concrète dans l'utilisation de bases de données vectorielles et de modèles d'embedding. - Reranking : Solide expérience dans la conception de modèles de reranking (XGBoost/LightGBM pour le LTR, ou approches Deep Learning). - Stack Data : Maîtrise de Python, SQL et de l'écosystème GCP (BigQuery, Vertex AI). - Les petits plus - Expérience sur des problématiques de Personalized Search (intégration des signaux utilisateurs temps réel). - Contributions à des projets Open Source dans le domaine du Search ou du NLP. - Connaissance des problématiques de recherche multilingue ou de traitement des synonymes par IA. - Notre environnement technique - Python, SQL, Terraform, Docker, Gitlab, Jenkins, GCP (Cloud Composer / Airflow, Cloudrun, BigQuery, Cloud Batch, Kubernetes Engine, Vertex AI, Cloud Storage) Votre séniorité vous permet de naviguer entre la rigueur scientifique et les impératifs business du e-commerce. Vous savez vulgariser des concepts de "Neural Search" auprès d'interlocuteurs non-techniques tout en garantissant une qualité de code (Clean Code, CI/CD) irréprochable.

Prestations demandées Le rôle que nous Recherchons demande une combinaison de plusieurs qualités : excellence technique, posture d’accompagnement, et plaisir à coder pour les autres. Votre savoir-faire (Compétences Techniques) : Compétences Indispensables : C'est le socle non négociable. Nous attendons une maîtrise solide ou un niveau expert sur ces sujets. Expertise approfondie et pratique de Python. Excellente maîtrise de Pytest et de son écosystème. Solide expérience en automatisation de tests d'API REST. Maîtrise de Git et des pipelines CI/CD, notamment GitLab CI. Maîtrise des commandes de base Linux et du scripting shell. Maîtrise des pratiques BDD (Gherkin). Compréhension des principes d'ingénierie logicielle (DRY, Abstraction, Idempotence). Compétences Appréciées (Les plus) : Une connaissance pratique ou théorique de ces sujets est un avantage certain. Une connaissance d'Apache Airflow. Une connaissance des pratiques de Test-Driven Development (TDD). Une bonne connaissance des environnements de conteneurisation (Docker/Kubernetes). Une connaissance des outils modernes de gestion de dépendances Python (Poetry, pip). Une expérience sur Terraform ou Ansible.

Intégration au sein de l'équipe Data Event Management Intégration au sein de l'équipe Data Event Management qui gère les trois offres de services suivantes : Offre Infra. Kafka sur ITCloud OnPremise Offre Infra. Kafka sur IBMCloud/dMZR Activités principales Construction/Déploiement/Support/MCO des offres autour de la technologie de messaging kafka Méthodologie de Travail ITIL Agile/Scrum à l'échelle Product Based Projets principaux en cours Transition vers un Nouvel Orchestrateur sur l'Offre Infra Kafka IBMCloud/dMZR basé sur Python et Airflow, Terraform Extension de l'offre Kafka sur IBMCloud/dMZR avec l'intégration du produit Lenses Migration du monitoring de l'infrastructure OnPremise de Splunk vers une solution Dynatrace combinée avec ELK Technologies Utilisées Outils administratifs: ServiceNow, Jira, Confluence Infrastructure as Code: Ansible, Terraform Langages: Bash, Java (Spring/JHipster), Python Repository: Artifactory Database: SQL Server, PostgreSQL Conteneurisation: Docker/Kubernetes Provider Cloud: ITCloud, IBMCloud Orchestration: Airflow, Autosys, BPM Versionning: Git Messaging: Kafka CI/CD: GitLab CI Operating system: Redhat Monitoring: ELK, Dynatrace, LogDNA, Sysdig Sécurité: HashiCorp Vault, Cyberarc

CONTEXTE Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Consultant DevOps Spécialités technologiques : Big Data, gitOps, API Nous recherchons un profil orienté DevOps afin d’intégrer le projet Data de notre client. MISSIONS - Participer au déploiement et à l’exploitation des composants applicatifs sur des environnements Kubernetes / OpenShift - Mettre en œuvre et maintenir les déploiements via Helm, dans une logique GitOps à l’aide de ArgoCD - Développer et maintenir des scripts d’automatisation en Python - Intervenir sur les environnements liés aux stacks Data (Spark, DigDash, Dremio, Airflow, NiFi) en support des besoins du projet Expertise souhaitée Environnements et outils DevOps : - Bonne connaissance de Kubernetes / OpenShift - Maîtrise de Helm - Compréhension et mise en œuvre des principes GitOps - Utilisation de ArgoCD Automatisation : - Connaissance de Python pour l’implémentation de scripts d’automatisation Écosystème Data (premier niveau) : - Spark - DigDash - Dremio - Airflow - NiFi Méthodologie et outils : - Maîtrise des pratiques Agiles (Scrum) - Utilisation de l’outil Jira

Data Engineer senior/expert DBT ET IICS (Informatica Intelligent Cloud Services) Bordeaux pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration). 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Le Datahub est la plateforme centrale du système d’information d’un acteur majeur de l'épargne. Il centralise, normalise et expose l’ensemble des données pour des usages métiers critiques : calcul des commissions, génération de documents clients, finance, marketing et écosystème partenaires. En tant que Data Engineer (Renfort) , vous rejoignez une équipe de 3 personnes pour accélérer le développement, l’industrialisation et la fiabilisation des pipelines de données dans un environnement en pleine transformation. 🛠️ Stack Technique Cloud & Stockage : Azure (Azure SQL, Cosmos DB). Orchestration & ETL : Azure Data Factory (ADF). Langages : SQL (Expertise requise), Python (Azure Functions). DevOps / IaC : Terraform, Azure DevOps, SonarCloud, Snyk. Évolution : Migration vers Airflow prévue prochainement. 🎯 Vos Missions Développement de Pipelines : Concevoir, maintenir et optimiser les flux d'intégration (ingestion, transformation, normalisation) via Azure Data Factory. Expertise Data : Réaliser des transformations et agrégations de données complexes en SQL, avec un focus sur la performance et la qualité. Industrialisation : Automatiser les processus via Python (Azure Functions) et gérer l'infrastructure via Terraform. Collaboration Métier : Travailler en direct avec les équipes Finance, Marketing et Relation Client pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualité & Sécurité : Garantir la fiabilité des données et la propreté du code (CI/CD, tests, revues de code). 👤 Profil Recherché Expérience : Data Engineer confirmé (3 à 5 ans d'expérience minimum). Maîtrise SQL : Capacité à gérer des traitements de données volumineux et complexes. Expertise Azure : Expérience solide sur ADF et l'écosystème Cloud Microsoft. Culture Dev : Bonne connaissance de Python et des principes DevOps (Git, CI/CD, Terraform). Soft Skills : Force de proposition, capacité d’adaptation et aisance pour échanger avec des interlocuteurs non techniques. Langue : Anglais professionnel (un vrai plus pour l'environnement international). 💼 Modalités Pratiques Démarrage : Sous 1 mois (disponibilité immédiate ou courte). Durée : Visibilité sur l'année 2026. Lieu : Paris (Locaux haut de gamme). Rythme : 3 jours de présence sur site / 2 jours de télétravail (pas de full remote).