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Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence 3 ans Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants. Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes. En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.