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Nous recherchons un(e) Senior Data & AI Engineer pour concevoir et opérer une plateforme data cloud-native sur Google Cloud Platform. Vous interviendrez à l’intersection de l’ingénierie des données à grande échelle et de l’IA générative appliquée : pipelines BigQuery, services IA GCP (Vertex AI, Gemini) et déploiement de systèmes RAG / agents LLM permettant de rendre les données business intelligibles et actionnables. Mission hands-on à fort impact pour un(e) expert(e) maîtrisant aussi bien le socle data que l’IA appliquée. Responsabilités : Data Engineering & BigQuery Concevoir et maintenir des pipelines ELT scalables : BigQuery, Cloud Workflows, Pub/Sub Écrire et optimiser du SQL avancé : window functions, CTEs, procédures stockées, partitionnement Modéliser les données pour les usages BI et ML Piloter l’optimisation des coûts BigQuery : clustering, vues matérialisées, gestion des slots, tuning Mettre en place la qualité, la traçabilité et l’observabilité des données Gérer l’infrastructure as code avec Terraform Automatiser le déploiement des pipelines data via CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions) IA Générative & Services GCP Architecturer et déployer des systèmes RAG connectés aux données internes (structurées et non structurées) Utiliser des LLMs (Gemini, GPT-4o, open-source) pour des cas d’usage analytiques, RAG et agents autonomes en production Construire des agents autonomes capables d’interroger et d’analyser les données business Concevoir des stratégies de prompt engineering et de gestion de contexte pour agents LLM Productioniser des modèles ML via Vertex AI Pipelines, Model Registry et Feature Store Mettre en place l’évaluation et le monitoring de la qualité des modèles en production Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour connecter des agents LLM à des sources de données externes (bases de données, APIs, outils internes) Gouvernance & Collaboration Définir et appliquer les politiques de gouvernance des données et les garde-fous d’usage de l’IA Participer aux revues d’architecture et contribuer aux décisions de plateforme Collaborer avec Data Scientists, Analystes BI et Software Engineers en équipes Agile

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique de migration vers le Cloud (« Data Move To Cloud »), vous rejoignez une entité majeure du secteur du transport aérien. Votre rôle sera d’évaluer et d’accompagner l’adoption de Looker Core comme futur standard de Dataviz du groupe. Missions principales Accompagnement de POCs : Piloter le développement technique et soutenir les équipes métiers dans la réalisation de leurs preuves de concept. Expertise Conseil : Apporter un regard critique et structurant sur l'architecture, la sécurité et l'optimisation FinOps liées à l'outil. Acculturation & Pédagogie : Former les utilisateurs finaux et assurer l'interface technique avec les équipes IT (Ops, Architectes). Étude Stratégique : Évaluer la capacité de Looker à répondre aux nouveaux enjeux (analyses ad-hoc, IA conversationnelle) et sa pertinence pour remplacer les solutions legacy (SAP BO, Spotfire). Informations pratiques Lieu : Paris (Rythme hybride : 2 à 3 jours de télétravail / semaine). Démarrage : ASAP. Durée : Jusqu’au 11/11/2026 (Visibilité long terme). TJM : Selon profil (séniorité et expertise) Note : Looker Studio est hors périmètre. Le client cherche un profil expert en Looker Core/ LookML. Looker Studio et ses dérives ne rentrent pas en perspective.

Contexte et environnement de travail : Localisation : Paris (Rythme : 3 jours par semaine sur site / 2 jours de télétravail). Démarrage : ASAP (Processus de sélection urgent, profils étudiés dès réception). Durée : Mission longue (visibilité jusqu'au 31/12/2026). Tarif : Budget maximum de 680 € HT/jour. Le Projet Dans le cadre du développement et de la modernisation de son écosystème Data, le client recherche un(e) System Architect BI pour prendre en charge la conception et l'évolution d'une partie de son patrimoine d'assets Data & BI. L'environnement technologique repose sur une Data Platform Google BigQuery connectée à l'écosystème Microsoft ( Fabric / Power BI ). L'objectif majeur de cette mission est de garantir la cohérence technique, la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions BI déployées à l'échelle du département. Le profil retenu interviendra comme le référent de l'organisation sur les choix d'architecture applicative BI. Missions et responsabilités au quotidien 1. Architecture BI & Écosystème Microsoft (Power BI / Fabric) Concevoir une architecture BI découplée, scalable et sécurisée, tout en faisant évoluer les standards de l'entreprise pour favoriser le data-sharing et le "Self-Service BI" gouverné. Définir l'architecture applicative des espaces de travail (Workspaces & Applications) et structurer logiquement les environnements (DEV, UAT, PROD) pour faciliter les déploiements. Standardiser les processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD / ALM) via les pipelines Fabric, l'intégration Git et la transition vers le format TMDL. Intégrer les principes de gouvernance et de classification de la donnée dès la phase de design (étiquettes de sensibilité, gestion stricte du principe de moindre privilège et automatisation des revues d'accès). Assurer la gestion de la dette technique sur l'ensemble du périmètre. 2. Conception d'Architectures de Données Robustes Rédiger les contrats d'interface ( data contracts ) pour fiabiliser les interactions entre les systèmes sources (BigQuery) et la stack analytique (Fabric / Power BI). Mettre en place des processus de reprise sur incident pour sécuriser la continuité des opérations. Rationaliser et optimiser les standards de rafraîchissement des données (Refresh Power BI). Veiller au respect des exigences non fonctionnelles : performance, observabilité et fiabilité. 3. Modélisation et Optimisation des Données Concevoir des modèles de données adaptés aux besoins métiers (modélisation en étoile, Kimball, etc.) en tirant parti de la puissance de calcul combinée de BigQuery et des moteurs de Fabric. Définir les bonnes pratiques de modélisation à l'échelle de l'organisation pour garantir la qualité des structures. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers et les équipes infrastructure pour assurer la mise en œuvre efficace des flux.

Contexte de la mission Au sein de la Direction du Digital et des Systèmes d'Information . Avec l'équipe en charge de la collecte, de la transformation et de la restitution des données collectées sur les canaux digitaux. Nous recherchons une prestation sur la suite Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery). Objectifs et livrables Exploitation des données Le fonctionnement en mode SAFe implique des livraisons à fréquences régulières. Dans ce cadre, de nouvelles données sont créées en permanence et nécessitent d’être mises à disposition pour répondre aux besoins de reporting. Les missions sont : Collaborer avec les autres membres de l’équipe sur les données nécessaires à la mesure des features : définition des objectifs / KPI’s Accompagner dans la définition des besoins en tracking Recetter les données lorsque la feature est en phase de test Recetter les données après la mise en production de la feature Préparer et ingérer des données dans Big Query (en Node JS) Mise à disposition des données fiabilisées dans Looker Studio Participer à l’analyse des données produites, en tirer des enseignements En complément : Veiller au bon fonctionnement de l’ingestion de données quotidiennes, appliquer un correctif si nécessaire Ingérer de nouvelles sources de données nécessaires au monitoring global des KPI’s du train Gérer et optimiser Les notions d’analyse et d’amélioration sont centrales pour accompagner le développement du train, ainsi il est aussi demandé de : Participer à l’analyse des données issues des monitoring afin d’en tirer des enseignements Participer à l’amélioration continue (dans les tracking, les process ou le fonctionnement de l’équipe) Communiquer et proposer Les déploiements en mode agile nécessite une organisation pluri-métier autour de la roadmap du train, la communication avec les autres est une notion clé. Nous recherchons un profil qui : Communiquer avec les autres corps de métier (PO, UX, testeurs, architectes, développeurs) dans la construction des features Pour les compétences demandées, il faut créer Piano Analytics à la place de Adobe Analytics

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

Bonjour, Nous recherchons pour notre client un Data Engineer BI / Big Data disposant d’une solide expérience sur les environnements GCP, Spark Java et Teradata, pour intervenir au sein d’un programme data d’envergure dans le secteur du transport aérien. Localisation Toulouse – présence sur site requise 2 jours par semaine Budget 400€/jour selon expérience Démarrage 08/06/2026 Fin de mission 12/03/2027 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe Agile SAFe d’une dizaine de personnes dédiée aux sujets BI et gestion de la donnée client. L’environnement technique combine à la fois des architectures BI traditionnelles et des plateformes Big Data, avec une migration progressive vers GCP actuellement en cours. La mission s’articule autour de deux volets : participation aux évolutions et projets de transformation data, maintien et amélioration des solutions existantes. Vous travaillerez en proximité avec le Product Owner, les Business Analysts ainsi que les différentes équipes métiers impliquées dans la gestion des données clients. Compétences requises Java / Spark SQL GCP (BigQuery) Terraform ➕ Compétences appréciées Kafka Spotfire Power BI Control-M Jira

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. Votre Mission : En tant que Data Analytics Engineer Senior, vous interviendrez au cœur des enjeux de modélisation analytique, de structuration de data products et de valorisation des données dans un contexte Risques (liquidité). Vous jouerez un rôle clé dans la transformation des données transactionnelles en modèles analytiques robustes, performants et exploitables par les équipes Risques, Finance et Data. Concrètement, vous allez : · Dé‑normaliser les transactions et les transformer en modèle en étoile adapté aux usages analytiques. · Concevoir et structurer un data product permettant le partitionnement et le clustering selon les axes d’analyse métiers. · Collaborer étroitement avec les équipes Risques pour comprendre les enjeux de liquidité, les indicateurs clés et les contraintes réglementaires. · Mettre en place des pipelines de transformation fiables, documentés et industrialisés. · Garantir la qualité, la performance et la gouvernance des données exposées. · Contribuer à l’amélioration continue des workflows DataOps et des bonnes pratiques d’ingénierie analytique. · Participer à la définition des standards de modélisation et d’architecture analytique au sein de l’équipe. Votre futur environnement technique : • Google Cloud Platform • BigQuery – entrepôt de données & moteur analytique • DBT – transformation & modélisation analytique • Airflow – orchestration • DataProc – traitements distribués • Cloud SQL – stockage & bases relationnelles • DataOps, CI/CD, bonnes pratiques d’ingénierie analytique

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir au cœur d’une plateforme data stratégique. Tu rejoindras une équipe en charge de la collecte, la centralisation et la transformation de données issues de sources hétérogènes , avec des enjeux forts de volumétrie, de performance et de qualité. Tes principales missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes et scalables Assurer l’ ingestion et la transformation de données multi-sources Optimiser les performances des traitements (Spark / SQL) Orchestrer les flux de données via Airflow Structurer et organiser le stockage des données Participer à l’ industrialisation des traitements (CI/CD, infrastructure) Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données Contribuer aux échanges techniques et à l’amélioration continue des pratiques

Contexte de la mission La Direction du Numérique dispose d'une Direction Data dont l'objectif est de faire de la donnée un levier de croissance des offres numériques. Ses activités couvrent la maximisation de la collecte de données dans le respect des réglementations en vigueur, le développement de la connaissance et de l'expérience utilisateur, ainsi que la mise à disposition d'outils de pilotage et d'aide à la décision. La prestation s'inscrit au sein de l'équipe Bronze, composée d'un Product Owner, d'un Data Steward et de deux Data Ingénieurs. La stack technique repose sur Python, Spark, SQL, Airflow, Delta Lake, Cloud Storage, et les services GCP (BigQuery, Dataproc, PubSub). L'infrastructure est gérée via Terraform et Terragrunt. Rôle et responsabilités principales Construire et maintenir des pipelines data robustes et scalables Participer aux phases de conception, planification et réalisation des tâches en équipe Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables adaptées à la croissance des volumes Construire et maintenir les workflows CI/CD (GitLab CI/CD) Assurer la conformité, la sécurité et la stabilité des environnements Partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe et participer aux instances des Data Ingénieurs Contribuer à la mise à jour de la documentation et assurer une veille technologique active Livrables attendus Pipelines data opérationnels et maintenus Infrastructure scalable mise en place et documentée Workflows CI/CD fonctionnels Documentation technique à jour Collecte et centralisation des sources de données non homogènes Contribution aux initiatives de gouvernance des données

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) DevOps à double casquette Data Engineer. Volet Data Engineering : maîtrise du développement de de l'analyse de données. Développement de traitement d’intégration , transformation et exposition de données Volet DevOps : Automatiser, déployer et maintenir nos infrastructures. Afin de garantir la scalabilité, la sécurité et la haute disponibilité de nos environnements. Attentes : Une expérience solide de 5 ans minimum Data & Développement : Maîtrise de Python et forte appétence pour l'analyse de données. La maîtrise de Git est indispensable. Culture Ops & Automatisation : Excellente maîtrise des outils d'Infrastructure as Code (Terraform) et de gestion de configuration (Ansible). Les "Plus" qui feront la différence : Une expertise sur Google Cloud BigQuery ou l'ETL Informatica. Une solide culture de l'écosystème Linux (RedHat / Debian). Stack Technique Cloud Provider : Google Cloud Platform (GCP) Data & Stockage : GCP BigQuery, Kafka, SQL Outils DevOps : Terraform, Ansible, Git, Cloud Run, Redhat/Debian Développement : Python/Vuejs/Shell/Informatica

Dans le cadre de ses activités DATA, la DSI du Groupe recherche un profil consultant Data pour l'aider à répondre aux différentes sollicitations de ses métiers. Nous attendons ici une expérience significative en Big Query / Data Studio (ex Looker Studio) / Talend. Objectifs et livrables Au sein des équipes Echanges, Data Architecture et Datavisualisation du pôle Data de la DSI du Groupe, les tâches de la mission sont : - Développer des flux de données Talend (DI/ESB) - Participer à la migration Talend vers la version supérieure - Développer des IHM en Java - Concevoir et mettre en oeuvre le modèle de données décisionnel à partir des données applicatives remontées dans BigQuery - Préparer et transformer les données dans BigQuery - Concevoir et mettre à disposition des Objets Métier - Définir et mettre en oeuvre des règles de Data Quality - Développer des rapports Google Data Studio (ex Looker Studio) - Rédiger des spécifications techniques - Participer à la recette technique et fonctionnelle - Assurer une maintenance et un support des solutions mises en oeuvre

Dans le cadre d’un programme de modernisation des outils de gestion financière, nous recherchons un Expert SAP Datasphere pour accompagner la transformation des processus de pilotage de la performance. Vous interviendrez sur la conception, l’implémentation et l’optimisation de solutions basées sur SAP Datasphere , SAP Analytics Cloud (SAC) , et SAP S/4HANA , en intégration avec des plateformes cloud comme GCP BigQuery . Votre mission consistera à garantir la cohérence entre les besoins métiers et leur implémentation technique, tout en assurant la qualité des données, leur traçabilité et leur gouvernance.

Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation des systèmes d’information Finance, notre client recherche un(e) Expert SAP Datasphere pour accompagner la mise en œuvre de solutions de pilotage de la performance et de contrôle de gestion. La mission s’inscrit dans un environnement SAP moderne et cloud, autour de SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud Planning, SAP S/4HANA, SAP BTP et GCP / BigQuery . Missions Le consultant interviendra sur les activités suivantes : Cadrage des besoins data et analytiques avec les équipes Finance / IT Conception et modélisation dans SAP Datasphere Création de modèles sémantiques, vues, data products et espaces Datasphere Mise en œuvre des flux de données : Data Flows, Replication Flows, virtualisation Intégration avec SAP Analytics Cloud Optimisation des performances, volumétrie et requêtes Gestion de la qualité, traçabilité et gouvernance des données Gestion des rôles, autorisations et Data Access Control Documentation technique et contribution aux livrables projet Tests unitaires, tests d’intégration et support RUN Participation aux rituels projet en mode Agile Compétences requises Expertise confirmée sur SAP Datasphere / Business Data Cloud Bonne maîtrise de SAP Analytics Cloud Planning Connaissance de SAP BTP Expérience sur les intégrations avec S/4HANA, ECC, SAC, GCP / BigQuery Maîtrise des concepts de data modelling, data flows, replication flows, virtualisatio

🧾 Lead Data Engineer GCP – Migration Hadoop → GCP🎯 Contexte Dans le cadre de la modernisation de la plateforme Data , le client engage une migration d’un environnement Hadoop on-premise vers GCP . L’équipe existante (≈6 ingénieurs GCP) nécessite un référent technique senior pour structurer et sécuriser la migration. 🧩 Rôle👉 Référent technique de la migration Data Définir la stratégie de migration Hadoop → GCP Analyser les workloads existants (Hive, Spark, batch/stream) Orienter les choix techniques (BigQuery, Dataflow, Dataproc, GCS) 👉 Leadership technique Encadrer et accompagner les ingénieurs GCP Challenger les choix d’implémentation Mettre en place les bonnes pratiques (data engineering, CI/CD, infra as code) 👉 Contribution opérationnelle Participer à la migration des pipelines (Spark → GCP) Optimiser performance et coûts Industrialiser les flux data 🧠 Profil recherchéCompétences clés Expertise GCP Data (BigQuery, Dataflow, GCS…) Solide expérience Hadoop / Big Data Maîtrise Data Engineering (Spark, SQL, Python) Bon niveau en architecture data & cloud Expérience Migration Hadoop → Cloud (idéalement GCP) Rôle de lead technique / référent Contexte grands comptes / environnements complexes ✅ Livrables Stratégie de migration Architecture cible data Standards & bonnes pratiques Contribution aux pipelines migrés ⚠️ Enjeux clés Performance & coûts (FinOps) Qualité & gouvernance de la donnée Coexistence temporaire Hadoop / GCP 🏷️ Positionnement 👉 Lead Data Engineer GCP (orienté architecture) 👉 Profil hybride : hands-on + vision stratégique

INGENIEUR DATA BI GENIO / SQL / BIG QUERY / TERADATA / GCP nous recherchons un Data Engineer entre 3 et 7 ans d'expérience qui aura la capacité de gérer à la fois les aspects MCO/TMA mais également la partie projets pour les différentes directions du groupe en collaboration avec le reste de l'équipe. À la suite d'une passation avec notre centre de service, il devra également être en mesure d'innover et d'améliorer les processus existants pour perfectionner l'efficience de l'équipe au quotidien dans ses différentes tâches. DESCRIPTION DE LA MISSION • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du PPO ou Manager et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et anime la recette fonctionnelle avec les utilisateurs • Rédaction des documents associés au projet (Spécification Fonctionnelles, Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de notre stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe ENVIRONNEMENT TECHNIQUE L'environnement Data dans le cadre de cette mission est actuellement constitué principalement d'une base de données Teradata (Cloud) ainsi qu'un environnement BigQuery. • Langages/Framework : SQL, BigQuery, Python, Java, Shell • Outils : OpenText GENIO, Talend • Base de données : Teradata, BigQuery, SQL Server, IBM DB2 PLANIFICATION ET LOCALISATION Démarrage ASAP / PARIS

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un profil Analytics Engineer / Data Engineer GCP pour intervenir sur la transformation, la modélisation et l’industrialisation de données à destination des équipes métiers. Le profil attendu doit être à l’aise à la frontière entre data engineering et analytics, avec une forte maîtrise de DBT et de l’écosystème GCP / BigQuery. Missions Développer et maintenir des modèles de données avec DBT Concevoir des transformations fiables, documentées et industrialisées Travailler sur des datasets dans BigQuery Participer à la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les requêtes, modèles et traitements data Collaborer avec les Data Analysts, Data Engineers et équipes métiers Contribuer aux bonnes pratiques de développement data : documentation, versioning, tests, CI/CD Participer à la mise à disposition des données pour des usages BI / reporting, notamment Power BI Compétences attendues Obligatoire : DBT LookML Confirmé : GCP BigQuery SQL avancé Modélisation de données Data Quality / tests / documentation Souhaitable : Terraform Power BI Git / GitHub / GitLab CI/CD Expérience en environnement data platform / data product