Expérience5 ans minimum en Data Engineering 🚀 DémarrageDès que possible – au plus tard fin septembre 2026 🏠 Télétravail2 jours de télétravail / semaine 3 jours de présence obligatoire sur site / semaine 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction des SI Mutualisés, l'équipe DataLab intervient sur les périmètres Data & Analytics dans le cadre du programme de transformation du SI du Groupement Les Mousquetaires. Le consultant intégrera la Data Factory, qui regroupe les équipes Data de la Stime et des métiers. Cette organisation a pour objectif de concevoir et déployer des produits Data, BI, Analytics et Data Science à destination des fonctions support, des équipes logistiques, des magasins et des consommateurs. Dans un contexte de passage à l'échelle et d'industrialisation des pratiques Data, vous rejoindrez une Squad Supply / Logistique, en charge du développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Data basée sur Microsoft Azure et Databricks. 🎯 Description de la missionNous recherchons un Data Engineer Confirmé / Senior, polyvalent et opérationnel, disposant d'une solide expertise sur : Azure Databricks Apache Spark Python SQL Le consultant devra également avoir une forte appétence pour l'analyse de données et être capable d'intervenir sur les activités de QA et de testing, afin de garantir la qualité et la fiabilité des livrables de la Squad. Une expérience sur Power BI ainsi qu'une première expérience dans un environnement Supply Chain / Logistique seront fortement appréciées. 🔧 Missions principalesRecueillir et analyser les besoins Data Réaliser des analyses de données Concevoir et développer des pipelines de données Transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développer des notebooks Databricks pour les traitements avancés Concevoir et optimiser les traitements Data Mettre en œuvre des solutions de Cloud Data Warehousing Optimiser les requêtes SQL et réaliser le tuning des traitements Rédiger la documentation technique : dossiers d'analyse technique, release delivery notes, etc. Participer aux revues de code Garantir l'application des bonnes pratiques de développement Concevoir et exécuter les tests unitaires Réaliser les activités de QA / testing des pipelines développés par les autres Data Engineers de la Squad Concevoir et maintenir des tableaux de bord Power BI Livrer les développements dans un environnement DevOps / CI-CD Participer à l'amélioration continue des pratiques Data Engineering 🧩 Compétences techniques requisesCompétenceExpérience minimaleExpérience Data Engineering5 ansAzure3 ansDatabricks3 ansSpark3 ansPython5 ansSQL5 ansCI/CD – Azure DevOps3 ansAgile / JIRA1 an ⭐ Compétences appréciéesPower BI Expérience Supply Chain / Logistique Data Lake / Cloud Data Warehouse Optimisation et performance des traitements Data QA / Data Quality / Testing Environnement Agile à l'échelle
Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Data Engineer – Plateforme Data B2C AWS / Databricks Contexte Vous rejoignez un programme stratégique de refonte d'une plateforme B2C à l'échelle mondiale, dans un environnement Agile Scrum. Description du poste En tant que Data Engineer, vous jouez un rôle clé dans la conception, le développement et l'évolution de la plateforme Data. Vous intervenez à la fois comme leader technique et acteur opérationnel avec pour objectif de garantir la qualité, la performance, la fiabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme, tout en contribuant à la valorisation des données. Responsabilités principales Concevoir et développer des architectures Data cloud-native sur AWS, basées sur Databricks Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de leur cycle de vie. Participer activement au développement conception et développement de pipelines Data ; traitements batch et streaming ; optimisation des performances. Définir, mettre en œuvre et promouvoir les bonnes pratiques de Data Engineering Mettre en place des mécanismes de monitoring et de contrôle de la qualité des données Piloter l'optimisation des coûts AWS et Databricks liés aux traitements Data dans une démarche FinOps. Accompagner les Data Engineers et développeurs Collaborer étroitement avec les équipes Produit et IT, dans un environnement international et multiculturel. Stack technique Data & Cloud Databricks AWS : S3, EC2, RDS, Lambda Langages & Frameworks Java SQL Apache Spark DevOps & CI/CD GitHub Enterprise ArgoCD SonarQube Intégration & Services Kafka PostgreSQL Collaboration & Agile Jira Confluence Agile Scrum Soft Skills Leadership technique : capacité à guider, structurer et faire grandir une équipe Data. Vision transverse : compréhension des enjeux métiers, Data et Cloud, et capacité à les mettre en perspective. Communication : aptitude à vulgariser des concepts techniques et à communiquer efficacement avec différents interlocuteurs. Esprit collaboratif et interculturel : capacité à travailler efficacement avec des équipes internationales. Proactivité et adaptabilité : capacité à anticiper les risques liés à la qualité, aux coûts et aux performances, et à évoluer dans un contexte Agile.
ContexteDans le cadre du programme ITAM et la mise en place du Group Global Inventory ainsi que l'alimentation industrielle de la CMDB Group, le bénéficiaire renforce ses activités autour du produit BMC Helix Discovery. MissionsResponsable Discovery Data product : Développement des query API Discovery en regard des besoins production Construction des data sets dans l'outil de query engine Exposition du data product à la consommation opérationnelle Interfaçage au MCP pour alimenter l'IA Production MCO et optimisation des query et data sets DevOps Discovery : Configuration et paramétrage de BMC Discovery : configurer et paramétrer BMC Discovery pour collecter les données d'actifs informatiques, telles que les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Intégration des données de BMC Discovery : intégrer les données de BMC Discovery dans le système de nettoyage des données pour enrichir les données existantes. Définition des règles de correspondance : définir des règles de correspondance pour associer les données de BMC Discovery avec les données existantes dans le système. Mise en place de la synchronisation des données : mettre en place la synchronisation des données entre BMC Discovery et le système de nettoyage des données. Gestion des erreurs et des exceptions : gérer les erreurs et les exceptions qui peuvent survenir lors de la collecte, de l'intégration et de la synchronisation des données. Outils & EnvironnementBMC Helix Discovery (mandatory) Starburst (Data product, MCP, AI) Spark / Pyspark ServiceNow ITSM (change, incident, problem, request) Jira / Confluence Nice to have : Tableau Server / Tableau Desktop / PowerBI / Dataikku Talend Real Time Big Data / ESB, ETL, EAI Talend Data Catalogue PostGreSQL / Apache Kafka / S3 storage Environnement techniqueL'expert utilisera BMC Discovery et d'autres outils pour collecter et intégrer les données, pour ensuite les exposer en data products afin d'alimenter des IA. DonnéesTravail avec des données d'actifs informatiques, notamment des informations sur les périphériques réseau, les logiciels, les matériels, etc. Système de nettoyage des donnéesL'expert doit comprendre le fonctionnement du système de nettoyage des données et comment les données de BMC Discovery peuvent être intégrées pour améliorer la qualité des données.
