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Dans un contexte d’accélération des projets data et de modernisation des plateformes analytiques, notre client recherche un Architecte Big Data / Expert Databricks H/F; Votre rôle sera clé pour concevoir des architectures data modernes, optimiser les performances et les coûts, tout en accompagnant les équipes dans leur montée en compétences. Vos missions Concevoir des architectures Big Data / Modern Data Stack robustes et scalables Réaliser des études techniques et cadrages des besoins data Définir et valider des architectures data sur Databricks et AWS Conduire des audits de performance et de code Produire des dossiers d’architecture (6 à 8 par an) Élaborer des supports de formation (10 à 12 par an) Animer des sessions de formation et de montée en compétences Rédiger des comptes-rendus d’audit (4 à 6 par an) Conseiller sur les bonnes pratiques d’optimisation des coûts et des performances

Contexte Rattaché(e) à l'équipe Data au sein de la R&D d'un ERP Commerce d'un groupe de grande distribution, le/la Data Analyst aura pour mission de manipuler, mettre en qualité et exposer les données aux centrales d'achat du groupe. La mission s'inscrit dans un environnement technologique Cloud (GCP) utilisant des bases de données volumineuses. Description La mission inclut l'écriture et l'optimisation de requêtes SQL complexes pour l'extraction de données. Le consultant participera à la mise en qualité des données lors du déploiement de nouvelles Centrales et assurera une veille sur les outils BI et les principes d'IA générative. Livrables Requêtes SQL optimisées, jeux de données qualifiés pour les reprises de données, et tableaux de bord de visualisation (Looker, Power BI). Compétences Maîtrise avancée de SQL, connaissance de Google Cloud Platform (BigQuery), outils de Business Intelligence, programmation Python et familiarité avec l'IA/Machine Learning.

Contexte de la mission Le Data Governance Specialist rejoint l’équipe Expertise du Centre d’Expertise (CoE) Data Governance . Cette équipe a pour mission d’élaborer des principes communs, de favoriser la transversalité des rôles et des processus de gouvernance des données, ainsi que d’industrialiser l’utilisation de l’expertise afin de résoudre les problématiques rencontrées par les Digital Units lors de l’exécution des processus de gestion des données. La mission consiste à assurer une expertise à la fois fonctionnelle et technique concernant la solution de Data Catalog de Decathlon ( Collibra ) et son intégration dans l’écosystème de la Data & Agentic Platform . Elle inclut également une participation active aux chantiers stratégiques de transformation, tels que le AI Governance Framework , la Trust AI et la Data Quality by Design . Objectifs et livrables Développement produit / Configuration du Data Catalog Collibra : Conception de solutions pour répondre aux problématiques des utilisateurs de Collibra et mise en œuvre de ces solutions dans l’outil (administration, configuration, développements spécifiques si nécessaire). Validation des spécifications, développement et déploiement des workflows. Assistance pour la collecte des demandes et des requêtes des utilisateurs, ainsi que leur tri. Intégration du Data Catalog (Collibra) avec l’écosystème technologique de la donnée : Participer à la conception, à la mise en œuvre et à l’exploitation du système d’échange de métadonnées entre le Data Catalog, les solutions composant la Data Platform de Décathlon et les différents référentiels de métadonnées de l’entreprise. Collaborer avec l’équipe d’architecture pour assurer une intégration fluide. Configurer les capacités Edge en vue de la collecte des différentes zones de données. Développer et maintenir les connexions (crawling, APIs, connecteurs), assurer l’échange d’informations entre les systèmes IT et le Data Catalog (en interaction avec le support technique de Collibra). Intégrer le Data Catalog au sein du Data Quality Metrics Store. Participer activement au programme de Data Contract.

En tant qu’Ingénieur Data / BI, vous intervenez sur un projet transverse dédié à la valorisation et à la structuration de données éditoriales issues de contenus audiovisuels (journaux télévisés, matinales, archives), afin de les rendre exploitables via des outils de reporting décisionnel. Vous êtes responsable de la maintenance et de l’évolution des flux de données (packages SSIS), de l’adaptation des requêtes SQL dans un contexte de transformation des sources, ainsi que de la modélisation des données (dimensions, faits, historisation). Vous garantissez la qualité, la fiabilité et la performance des traitements dans un environnement SQL Server, tout en documentant vos զարգements et en proposant des optimisations pour répondre à des contraintes de délais opérationnels. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes data et métiers dans une logique d’amélioration continue.

Dans le cadre d’un projet digital dans le secteur pharmaceutique, nous recherchons un Tech Lead spécialisé SAP Commerce Cloud afin d’accompagner une équipe projet sur des sujets de développement et d’évolution de la plateforme e-commerce. Le consultant interviendra en tant que référent technique sur le périmètre Commerce Cloud, avec pour mission de structurer les travaux, sécuriser les choix techniques et garantir la qualité des livrables. Il participera également à l’encadrement et à la montée en compétence de consultants, tout en contribuant activement aux activités de conception et de delivery.

Contexte de la mission Dans le cadre de ses programmes de transformation stratégique, notre organisation souhaite renforcer la mise en œuvre de ses initiatives « data ». À cet effet, nous recherchons un PMO expérimenté afin d’assurer l’animation opérationnelle des équipes plateformes. La mission consiste à coordonner et suivre l’ensemble des travaux liés à la mise en œuvre des attendus « data », en veillant à la conformité avec les enjeux de gouvernance et d’architecture data. Le candidat idéal devra posséder une solide expertise en architecture data et gouvernance , afin d’accompagner efficacement les équipes dans la réalisation des objectifs stratégiques. Type de mission : Temps plein Démarrage : Dès que possible Objectifs et livrables Management de la backlog d'évolution : Assurer la priorisation, la gestion et la coordination des évolutions nécessaires pour la plateforme data en alignement avec les objectifs du programme. Animation des rituels de suivi par plateforme : Organiser et animer les réunions régulières afin de faire le point sur l’avancement, identifier les risques et coordonner les actions correctives. Reporting au directeur de programme : Élaborer des rapports synthétiques et précis pour suivre l’état d’avancement, les enjeux et les résultats des travaux en cours auprès de la direction.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Ingénieur DevOps / AWS sur Plaisir. Contexte de la mission Dans le cadre de la mise en place d’une dataplateforme d’entreprise, la DSI du client souhaite intégrer un expert Data Ingénieur & DevOps AWS afin de : Mettre en place l’ingestion de différents types de données (structurées, semi?structurées, non structurées) Industrialiser l’ingestion des données depuis un datalake existant vers la nouvelle dataplateforme Automatiser l’intégration des données dans la couche standardisée AWS (RAW DATA vers STANDARDIZED) Réaliser la documentation et assurer le transfert de connaissances L’objectif principal est de finaliser un premier use case incluant l’ingestion de plus de 100 tables issues d’un ERP, tout en accompagnant la montée en compétences des équipes internes (équipe data et Data Engineer). Environnement Technique Data Engineering & Cloud AWS Services AWS Data : S3, Glue, Redshift, Athena, EMR, Lambda Pipelines et orchestration : Step Functions, Airflow, Lambda Python Patterns d’architecture data : Data Lake, ETL / ELT, Data Mesh Transformation data : dbt DevOps & Industrialisation Infrastructure as Code : Terraform CI/CD : GitLab CI/CD Gestion des environnements DEV / PREPROD / PROD Versionning du code et de la data : Git, DVC, LakeFS Sécurité & Gouvernance IAM, gestion des accès, chiffrement Gouvernance et catalogage : Glue Data Catalog, Collibra ou équivalent

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

vous interviendrez dans une Business Unit transverse couvrant plusieurs domaines : ✈️ Airline – 🏨 Hospitality – 🚆 Rail La mission s’inscrit dans un programme stratégique autour de la Data Platform (création et structuration d’outils data à grande échelle). 🧩 Missions Recueil et analyse des besoins métiers Rédaction des spécifications fonctionnelles Interface entre équipes techniques et métiers Contribution à la construction de la plateforme data Participation aux ateliers et cadrage fonctionnel Accompagnement des équipes sur les sujets data

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un outil interne de pilotage de données financières (type cube décisionnel), une organisation recherche un consultant BI expérimenté pour accompagner la transformation technique et fonctionnelle de cette plateforme. L’outil permet le suivi d’indicateurs clés liés à l’activité (notamment des données financières et opérationnelles) et est utilisé par plusieurs départements métiers. Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur plusieurs axes : Migration d’une architecture décisionnelle existante vers des technologies plus modernes Transition vers une plateforme cloud (Microsoft Azure) Enrichissement fonctionnel de l’outil Mise en place de mécanismes d’alerte automatisés Support opérationnel et maintenance évolutive Responsabilités principales 1. Modernisation de l’architecture Migration d’un modèle SSAS multidimensionnel vers un modèle tabulaire Optimisation des performances et des modèles de données Adaptation et migration des flux d’intégration de données (SSIS) Refonte et migration des rapports (SSRS) Déploiement de la solution sur Azure (Analysis Services, Data Factory, SQL Database, etc.) Intégration de nouvelles sources de données via API 2. Évolutions fonctionnelles Développement de nouveaux indicateurs et KPI Amélioration des règles de gestion et des calculs existants Intégration de nouvelles sources de données Extension du modèle de données 3. Mise en place d’un système d’alerting Définition des événements déclencheurs (seuils, anomalies, etc.) Développement de mécanismes d’alertes automatisées (emails, dashboards…) Intégration fluide avec l’écosystème existant 4. Support et maintenance Support applicatif de niveau 2/3 Analyse et résolution des incidents Collaboration avec les utilisateurs métiers Garantie de la stabilité et de la performance de la solution

Contexte de la mission Au sein d'une grande entité du secteur de l'énergie, vous interviendrez en tant qu' Architecte Data transverse avec une double expertise DevOps et FinOps . Votre rôle sera stratégique : concevoir des architectures cloud robustes, définir les standards d'urbanisation (Data, IA, MLOps) et piloter l'optimisation des coûts dans un environnement hybride et multi-cloud, avec un focus majeur sur GCP . Missions principales 1. Architecture & Urbanisation Définir les standards d'architecture et les règles d'urbanisation pour les domaines Data, IA, DevOps et MLOps. Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données cloud performantes. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques (Data, On-Premise, Cloud et DevOps). Assurer la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM tout en gérant les risques éthiques et réglementaires. 2. Expertise DevOps & MLOps Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning (ML Pipelines). Superviser l'orchestration et la conteneurisation des services. Garantir la mise en œuvre des principes CI/CD et GitOps dans des environnements complexes. 3. Stratégie FinOps & Performance Intégrer les principes FinOps dès la conception (Architecture by design). Optimiser spécifiquement les coûts liés au Cloud et aux ressources GPU (Plan FinOps dédié à l'IA). Définir des modèles de refacturation interne et préconiser les outils de suivi de performance pour superviser les pipelines. Expertise Technique Requise Cloud : Maîtrise avancée de Google Cloud Platform (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Infrastructure as Code & CI/CD : Terraform, Ansible, Git, Jenkins, GitLab-CI, GitOps, Helm. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Observabilité : ELK, Grafana, Prometheus, Google Monitoring. Environnement : Expérience significative en environnements hybrides (On-premise / Cloud). Modalités pratiques Lieu : Paris – Présence sur site obligatoire 2 à 3 jours/semaine . Date de démarrage : 01/06/2026. Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme). Prix d’achat max : 650 € HT / jour.

Contexte de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information (DSI), le service "systèmes connectés" pilote un portefeuille de projets liés à plusieurs applications, dont certaines en phase de BUILD et d'autres en phase de RUN . Dans ce cadre, nous recherchons un profil expérimenté pour assurer la responsabilité technique d’un projet existant. Ce projet, récemment mis en production, vise à fournir des indicateurs via une interface Grafana, permettant un suivi précis des modules de télérelève et de radio-relève. Il comprend notamment une couche d'ingestion qui permet d'enregistrer les données dans une base ElasticSearch, avec un format adapté. L'ingestion est pilotée par du code Java. Les indicateurs ainsi produits permettent au métier de suivre environ 1 million de modules clients, avec des index quotidiens sur une période de 3 ans. La mission principale consiste à : Maintenir l’existant en assurant la stabilité et la performance du système Analyser et résoudre les incidents ainsi que répondre aux questions remontées par le métier, en expliquant et en corrigeant les résultats affichés Ajouter de nouveaux objets en fonction des besoins métiers Le projet "Supervision Télérelève" s’appuie sur un socle technique composé de Java, ELK (ElasticSearch, Logstash, Kibana) et Grafana, visant à fournir une solution de reporting performante pour les experts et les collectivités. Bien que le socle technique soit en place, il nécessite un maintien ainsi que le développement de nouveaux objets. Une collaboration avec d’autres équipes sera nécessaire pour travailler sur des questions d’authentification, en intégrant la solution dans d’autres projets. Par ailleurs, une migration vers Databricks peut être envisagée à moyen terme, ce qui impliquera une adaptation technique future. Le candidat retenu occupera un rôle de TechLead / Développeur : il devra analyser l’existant, assurer le débogage, suivre le backlog, et échanger avec le métier, le Product Owner (PO) et, éventuellement, avec les architectes. En tant que seul acteur technique sur ce projet, il doit faire preuve d'une grande autonomie et d’une capacité à gérer l’ensemble des sujets techniques. Profil recherché : Expérience confirmée en gestion de projets techniques similaires Maîtrise de Java, ELK Stack et Grafana Capacité à analyser, diagnostiquer et corriger les incidents Autonomie et initiative dans la gestion de projet Bonnes qualités de communication pour échanger avec différentes équipes techniques et métiers

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée