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Nous recherchons un(e) Lead Data Platform Engineer pour rejoindre une Digital Factory innovante et contribuer à la conception et au développement d'une plateforme d'ingestion de données moderne et évolutive. Missions principales Concevoir et développer une plateforme d'ingestion de données générique en Python sur Microsoft Fabric. Automatiser les pipelines de données et garantir leur qualité et leur fiabilité. Déployer et gérer l'infrastructure avec Docker, DBT, SQL et des outils DevOps (CI/CD, monitoring, alerting). Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA pour industrialiser les nouveaux cas d'usage. Compétences requises Expertise avancée en Python et son écosystème (Poetry, Pytest, Pandas). Maîtrise de Docker, SQL, Git, et des bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Expérience avec Microsoft Azure (Microsoft Fabric est un plus). Expérience en ingestion et transformation de données à grande échelle. Bon relationnel, esprit collaboratif et veille technologique active. Profil recherché 5 à 8 ans d'expérience en tant que Platform Engineer / Data Engineer avec une forte appétence pour la construction de plateformes de données. Expérience dans un environnement cloud (Azure idéalement). Une expérience dans la création de plateformes d'ingestion in-house serait un vrai plus.

Data Analyst – Sustainability & KPIs H/F Mission chez un grand groupe international CDI ou freelance ⚠️ Prise de poste impérative au 24 août. Merci de ne postuler que si vous êtes disponible pour démarrer à cette date — les candidatures avec une disponibilité ultérieure ne pourront pas être étudiées. Dans le cadre du renforcement de notre équipe chez un client grand compte, acteur majeur à l'international, nous recherchons un(e) Data Analyst pour rejoindre une équipe de 10 personnes au sein d'un Data Centre of Excellence (CoE), avec un focus particulier sur le pilotage des initiatives RSE/sustainability par la donnée. 🎯 Vos missions Accompagner la Tribe Business & Data dans la définition des KPIs et de leurs modalités de mesure Recueillir les besoins métiers pour cadrer des solutions data scalables (création, déploiement, support) Réaliser des analyses de données garantissant la qualité et la cohérence des données publiées Collaborer avec les Product Owners pour aligner roadmaps et besoins métiers réels Contribuer aux projets analytics validés, au niveau de la tribe comme au niveau du CoE Accompagner les développeurs dans la conception et l'amélioration des produits data Assurer un support de niveau 2 aux utilisateurs et produire une documentation claire (guides, bonnes pratiques) Participer aux tests et à l'adoption des outils internes en tant que super-utilisateur Prendre en charge le reporting associé, dans le respect des délais.

🚀 Opportunité – Expert Hadoop / Cloudera CDP / Ansible (H/F)Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Big Data stratégique d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un Expert Hadoop / Cloudera CDP pour intervenir sur des projets d'évolution, d'industrialisation et de maintien en conditions opérationnelles d'une infrastructure critique. Vos missionsAdministrer, maintenir et optimiser des clusters Hadoop (Cloudera CDP). Assurer la disponibilité, la performance et la sécurité de la plateforme Big Data. Automatiser les déploiements, patchs et configurations avec Ansible et Terraform. Participer aux montées de version des composants Hadoop. Intervenir sur des incidents complexes et contribuer aux task forces techniques. Déployer de nouvelles fonctionnalités d'infrastructure. Collaborer avec l'éditeur et les équipes techniques internes. Produire et maintenir la documentation technique. Environnement techniqueHadoop / Cloudera CDP 7.1.x Apache Kafka Apache NiFi Spark Ansible Terraform / Terragrunt Shell scripting GitHub / AWX Profil recherchéSolide expérience d'administration de plateformes Hadoop / Cloudera. Très bonne maîtrise d'Ansible et de l'automatisation d'infrastructure. Expérience sur Kafka, NiFi et Spark. Bonne connaissance des environnements Linux et des pratiques DevOps. Capacité à intervenir sur des problématiques techniques complexes et à accompagner les évolutions d'une plateforme Big Data. Informations complémentaires📍 Localisation : Île-de-France 🏢 Mission en présentiel 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée (12 mois renouvelables) 📩 Si cette opportunité vous intéresse, n'hésitez pas à me contacter en message privé ou à envoyer votre CV.

***Data Quality Analyst - Ile-de-France - Hybride*** RED Global est à la recherche d'un Data Quality Analyst pour rejoindre l'un de ses clients en région Parisienne dans le cadre de leur projet de migration vers SAP S/4 Hana. Détails de la mission : Démarrage : ASAP Localisation : Région Parisienne - Hybride Durée : 3 mois renouvelable Langues : Français courant, Anglais professionnel Si vous souhaitez recevoir de plus amples informations sur le poste , n'hésitez pas à nous envoyer votre candidature.

Contexte de mission En tant que Data Engineer vous rejoignez l'équipe Data Engineering responsable de la mise en place, de l'évolution et de la maintenance de la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP). Cette plateforme a pour objectif de : • Collecter les données provenant des différents systèmes de paiement et outils métiers. • Transformer et structurer ces données pour les rendre exploitables. • Les mettre à disposition des différents métiers (pilotage, reporting, analyses, data science, conformité, lutte contre la fraude, etc.). Vous participez ainsi à la construction et à l'industrialisation de la plateforme data, dans un contexte de forts volumes de données et d'exigences élevées en matière de performance, disponibilité, sécurité et qualité des données. L'équipe Data Engineering est une équipe transverse au sein de la Direction Data : les Data Engineers sont assignés aux équipes par projets et périmètres fonctionnels (monétique, finance, lutte contre la fraude…), au sein de équipes pluridisciplinaires comprenant un chef de projet et d'autres profils (Business Analyst, Data Viz, Data Analyst, etc.). Peu importe l'équipe ou le projet, l'ensemble des Data Engineers s'appuie sur un socle technique commun et des pratiques de développement standardisées (outillage, pipelines, CI/CD, qualité, sécurité), assurant cohérence, industrialisation et maintenabilité des solutions.

En tant qu'architecte fonctionnel / AMOA vous contribuerez sur des projets de la phase de cadrage jusqu'au déploiement en production au sein du périmètre Data Gouvernance Usage. Vous travaillerez en collaboration avec les chefs de projets, les urbanistes fonctionnels, la MOA et les métiers. Les périmètre concernés sont les suivants :Décisionnelle et BI, Bureau Etudes des Projets Décisionnel, Projet de mise en place des nouvelles briques décisionnels, Pilotage des projets, Projet de refonte du datawaharouse existant. Vos missions consisteront à contribuer: Etude des besoins Participer à la tenue à jour de la cartographie applicative du SI Décisionnel et opérationnel Participer à la définition de la trajectoire urbanistique du SI Décisionnel & opérationnel à court et moyen terme Analyser les expressions des besoins, des modèles de données, Assister la MOA et le métier durant les phases de cadrage des besoins Assurer l'affinage avec la MOA Identifier et Instruire les demandes d'évolutions et/ou les nouveaux projets et s'assurer de la faisabilité de la solution proposée en coordination avec les chefs de projets, les éditeurs, les Ingénieurs Data et les experts solutions Concevoir et porter les solutions technico- fonctionnelles Proposer une trajectoire Contribuer au macro- chiffrage et participer aux comités de projets Réaliser la modélisation de donnée Apporter son expertise fonctionnelle lors de l'élaboration de la stratégie de test. Co -construire les spécifications fonctionnelles avec les ingénieurs Data Accompagner l'équipe sur les aspects fonctionnels tout au long du projet Participer à la recette avec la MOA Faire le lien avec les urbanistes Etre en support aux développeurs Travailler sur les parties données (Oracle) et le volet QLIK (Tableau de bord

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Data Scientist titulaire d'un Master et disposant d'au moins 5 ans d'expérience en data science. Le consultant interviendra sur des projets de valorisation de la donnée et d'intelligence artificielle, depuis la conception des modèles jusqu'à leur mise en production. Une solide expertise des services cloud est indispensable, ainsi qu'une excellente maîtrise des principales techniques de data science, de machine learning et d'intelligence artificielle. Le profil devra justifier d'une expérience concrète dans l'industrialisation et le déploiement de modèles ML/IA en environnement de production, en collaboration avec les équipes techniques et métiers. La maîtrise de l'anglais est indispensable. Une présence sur site à Bruxelles est requise au minimum les mardis et jeudis. Merci de communiquer votre TJM tout compris. Seuls les CV rédigés en anglais seront étudiés.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une plateforme data moderne, l'entreprise recherche un Data Engineer capable de concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de données robustes dans un environnement cloud. Le poste s'inscrit dans une logique d'industrialisation de la donnée, de fiabilisation des traitements et d'amélioration continue des pratiques DevOps et DataOps. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants en environnement cloud. Développer les traitements de transformation et d'automatisation avec SQL et Python. Modéliser les données dans Snowflake et mettre en œuvre les transformations avec dbt. Orchestrer et superviser les workflows de données avec Airflow. Mettre en place des pratiques CI/CD et de versioning avec GitLab afin d'industrialiser les déploiements data. Gérer et automatiser l'infrastructure via Terraform dans une approche Infrastructure as Code. Exploiter les services AWS, notamment S3 pour le stockage et ECS / EC2 pour l'exécution et le déploiement des composants techniques. Collaborer avec les équipes métiers, produit, data et DevOps pour traduire les besoins en solutions data fiables et maintenables. Documenter les pipelines, modèles et traitements afin d'assurer la maintenabilité et la qualité des livrables. Environnement technique Domaine Technologies Langages SQL, Python Data Warehouse Snowflake Transformation dbt Orchestration Airflow Cloud AWS Services AWS S3, ECS, EC2 IaC Terraform DevOps / Versioning GitLab, CI/CD

Langues : Français courant, Anglais professionnel Contexte de la Mission Le client opère une plateforme Data Lakehouse pour ses activités de banque et d'assurance à travers 9 pays européens. L'architecture "médaillon" repose sur une stack moderne et code-centric (Snowflake, DBT, Airflow MWAA, AWS, Collibra, Elementary). Aujourd'hui, la qualité des données est assurée par des tests techniques (DBT tests, Elementary). L'enjeu de cette mission est de pallier le manque d'un framework structuré couvrant l'ensemble des dimensions de qualité, les besoins métiers et les fortes exigences d'audit. Le consultant devra notamment adresser deux recommandations d'audit : définir des KPIs centraux croisés sur l'ensemble des pays (JV) et évaluer/déployer un outil central de monitoring de la Data Quality. Objectifs & Phases du Projet La mission s'articule autour de la structuration d'un Data Quality Framework Cadrage et Définition : Récupération du framework historique, inventaire des pistes d'audit, définition des KPIs centraux cross-JV et évaluation de l'Open Data Contract Standard (ODCS). Structuration & Outils : Benchmark et recommandation d'outils DQ (Elementary, Snowflake DMF/Cortex, Dataiku, Great Expectations). Implémentation : Mise en place de data contracts sur 3 couches (Standard, Target, Business) et développement de contrôles métiers auditables. Industrialisation : Déploiement de tableaux de bord DQ cross-JV (Power BI), gestion structurée des rejets et implémentation de quality gates dans le CI/CD. Innovation & Transfert : Exploration de solutions IA pour la Data Quality (Snowflake Cortex, Dataiku), documentation complète et transfert de compétences aux équipes internes. Environnement Technique Le socle technique est orienté "code-centric". La solution DQ proposée devra s'aligner sur ce principe (Git, DBT, Airflow, CI/CD). Technologie Usage dans le cadre du projet Snowflake Data warehouse, métriques DQ, DMF (complément IA) DBT + Elementary Tests DQ, observabilité, détection d'anomalies Apache Airflow (MWAA) Orchestration, alerting, SLA AWS Ingestion multi-sources (S3, Glue, DMS, AppFlow) Collibra Gouvernance, catalogage des règles DQ Power BI Dashboards qualité (IT et métier) Git / CI-CD TeamCity, GitHub Actions, Quality gates Python Scripts, intégrations API Profil Recherché Nous recherchons un profil Senior (5 ans d'expérience minimum en Data Engineering / Data Quality) doté d'une forte vision architecturale et d'une rigueur liée aux contextes réglementaires. Compétences techniques exigées : Expertise : Data Quality (frameworks, dimensions DAMA, data contracts, scoring). Niveau Avancé : DBT (tests, macros, Elementary, dbt-expectations) et Snowflake (SQL avancé, monitoring, DMF). Niveau Confirmé : Apache Airflow (DAGs, sensors, SLA, alerting), Python, Git et CI/CD. Les petits plus (Nice-to-have) : Expérience pratique avec les Data Contracts (idéalement ODCS). Connaissance des solutions Snowflake Cortex Data Quality / DMF, ou d'outils comme Great Expectations / Soda. Connaissance de Collibra (module data quality). Expérience des exigences réglementaires bancaires (BCBS 239, DORA) et/ou environnement multi-pays.

Contexte L'équipe est Agile, composée de 14 personnes dont 2 Data Scientists, et intégrée à un Train SAFe synchronisé avec d'autres Trains et équipes Data. Missions Mettre en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraîner et industrialiser des modèles de machine learning et optimiser leur performance Mener des analyses pour interpréter les comportements de consommation des clients et soutenir des prises de décision au développement de nouvelles fonctionnalités Conduire des transformations et mises en qualité de données Outils & Environnement Python, SQL Spark / PySpark Databricks AWS Git et gestion du versioning Livrables Développements informatiques (correctif, évolutif, adaptatif) Mise en œuvre des algorithmes de prévision de consommation ou de rebouchage de données Entraînement et industrialisation des modèles de machine learning Analyses comportementales des clients pour soutenir le développement fonctionnel Transformations et mises en qualité de données Compétences à évaluer Expertise en Data Science, Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python, SQL et des bibliothèques d'analyse de données (Scikit-Learn, PyTorch Forecasting, Darts, PySpark, MLflow) Séries temporelles et prévision de consommation Industrialisation des modèles & MLOps IA générative et Large Language Models (LLM) – un plus Frameworks IA : LangChain et LangGraph – un plus

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Contribuer à la recherche, au prototypage et à la mise en production de nouvelles fonctionnalités d'IA et de ML au sein de notre portefeuille de produits. Collaborer avec les chefs de produit et les équipes d'ingénierie pour concevoir et déployer des améliorations à fort impact fondées sur les données. Acquérir une compréhension approfondie des produits et des actifs de données existants afin d'identifier des opportunités d'amélioration grâce à l'IA. Concevoir et mener des expérimentations pour valider de nouvelles pistes de recherche et évaluer les performances des modèles. Entraîner, affiner (fine-tuning) et optimiser des modèles de LLM et de ML à partir de données structurées et non structurées issues d'API et de flux de travail clients. Élaborer des stratégies pour l'inférence de modèles en temps réel et un déploiement à grande échelle. Collaborer avec des prestataires externes pour la collecte de données, l'annotation et les initiatives de recherche. Échanger avec les clients et les équipes régionales de services professionnels pour comprendre l'évolution des schémas de fraude et intégrer ces enseignements au développement des produits.

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

Junior Data Engineer London (Hybrid, 2 days per week in-office) £35,000 - £50,000 + Holiday + Hybrid Working + Technical Development Are you a technically minded graduate or early-career engineer looking to develop your skills across software engineering, data, cloud infrastructure and live sports technology while working with real-world systems and datasets that directly support professional sports environments? This is an exciting opportunity to join a growing technology-focused organisation operating within the sports and betting sector. You will gain hands-on experience across software development, data processing, cloud platforms and production systems, working with modern technologies including Python, Go, TypeScript, AWS, SQL and Docker. In this varied role, you will help develop and maintain software applications, process and validate sports data, support cloud-based infrastructure and investigate technical issues across live environments. You will work closely with experienced engineers and contribute to both day-to-day operations and longer-term technical projects. The ideal candidate will hold a degree in a technical or numerate discipline and have a solid understanding of programming fundamentals, databases and software systems. This role would suit someone who enjoys problem solving, learning new technologies and understanding how complete systems operate in production environments. The Role: Develop, test and maintain software using Python, Go and TypeScript Process, analyse and validate live and historical sports datasets Support cloud infrastructure, applications and production systems Write SQL queries and work with relational databases Troubleshoot software, data and infrastructure-related issues Contribute to technical projects, documentation and system improvements The Person: Degree qualified in Computer Science, Mathematics, Engineering, Data Science or similar Understanding of programming principles and software development Experience with at least one programming language Knowledge of SQL and relational databases Reference Number: BBBH277322 Rise Technical Recruitment Ltd acts an employment agency for permanent roles and an employment business for temporary roles. The salary advertised is the bracket available for this position. The actual salary paid will be dependent on your level of experience, qualifications and skill set and will be decided by our client, the employer. Rise are not responsible or liable for any hiring decisions made by the end client. We are an equal opportunities company and welcome applications from all suitable candidates.

Bonjour à tous, Mon client recherche un Product Owner Data pour intervenir sur le BUILD d'un produit de cybersécurité, sur une dataplateforme Snowflake / Power BI. Il n'est pas necessaire d'avoir des connaissances en cybersécurité. Les infos clés : Démarrage : 1ère ou 2ème semaine de septembre Lieu : mission à Paris Rythme : 3 jours de télétravail par semaine, le reste sur site Langue : anglais courant minimum, c'est la langue de travail au quotidien Les responsabilités : Rédaction du cahier des charges Définition des plannings Définition et analyse fonctionnelle des KPIs avec le métier Analyse technique et optimisation du calcul des KPIs Analyse des sources nécessaires pour construire les KPIs Data modélisation dans Power BI et Snowflake Définition des règles de gestion des accès et de data gouvernance Suivi et revue de l'ordonnancement des sources Définition des règles d'historisation des données Garantie de la qualité des performances Gestion du backlog dans JIRA Suivi des cérémonies Agile Tests unitaires dans Snowflake Tests end to end sur Power BI Rédaction de la documentation fonctionnelle et utilisateur Suivi de la documentation technique Suivi du monitoring / alerting des sources et de la qualité de la donnée Communication / Formation / Support auprès des utilisateurs Suivi du run Les compétences attendues : Connaissance des stacks Azure Data Factory, Snowflake, Power BI Expérience forte sur des projets de type data & business intelligence Culture générale Digital IT (sécurité, protocoles, API, réseau, …) Maîtrise de la méthodologie Scrum et de son application dans Jira Maîtrise du langage SQL pour effectuer des analyses de données Langues : anglais indispensable À bientôt,

La golden source des moteurs régaliens du groupe est une brique vieillissante basée sur une techno DataStage et une BDD Exadata Oracle montre quelques limites qui nécessitent une refonte, comprenant une sortie de l'ETL Datastage. Un cadrage doit être lancé pour porter cette ambition de refonte qui va concerner plusieurs parties-prenantes en plus des acteurs DSI. Nous avons besoin de nous renforcer avec un profil de directeur de projet technique avec des compétences de tech lead data.