Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data Engineering à Lille

Missions Au sein d’une équipe transverse composée notamment d’un : Tech Lead UX Data Gouverneur Le consultant interviendra principalement sur : Data Engineering / Analytics Engineering Conception et maintien de flux de données Refactoring de pipelines existants Mise en place et migration vers les bonnes pratiques Data Exposition et mise à disposition des données pour différents usages analytiques Structuration de datasets à destination des Data Analysts et des produits digitaux Participation à l’amélioration de la qualité et de la fiabilité des données Data Analyse & DataViz Compréhension des besoins métiers Accompagnement des équipes produit dans l’exploitation de la donnée Contribution à des dashboards KPI fournisseurs Participation à des sujets de visualisation via Power BI et ponctuellement Looker Collaboration transverse Interaction quotidienne avec les équipes métiers et produits Communication avec des BU à l’international Participation aux échanges techniques et fonctionnels Capacité à challenger les besoins et proposer des solutions adaptées Environnement techniqueObligatoire GCP BigQuery DBT Important Git GitHub Souhaité Terraform Power BI Looker (hors Looker Studio) Expérience environnement retail Connaissance des sujets fournisseurs / marketplace / retail data

Vous êtes passionné(e) par les architectures Data Cloud et souhaitez intervenir sur des projets stratégiques autour de Snowflake ? Rejoignez une équipe d'experts et accompagnez nos clients dans la conception et l'optimisation de leurs plateformes de données. Vos missions Concevoir et faire évoluer des solutions basées sur Snowflake . Développer et optimiser des pipelines de données (ELT/ETL). Garantir les performances, la sécurité et la gouvernance de la plateforme. Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Architecture. Participer aux choix techniques et promouvoir les bonnes pratiques. Pourquoi rejoindre cette opportunité ? Des projets Data Cloud à fort impact. Un environnement technique stimulant. Des perspectives d'évolution et de montée en compétences. Une équipe passionnée et collaborative.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Contexte Acteur majeur de la régénération urbaine et des services immobiliers, l’entreprise est engagée dans une transformation Data & IA à l’échelle internationale. Au sein de sa plateforme Data & AI (présente dans plusieurs pays), organisée autour d’une architecture Cloud Azure / Lakehouse , l’entreprise renforce son équipe Data Engineering. Mission En tant que Senior Data & AI Engineer , vous intervenez au cœur de la plateforme Data pour : Concevoir, modéliser et structurer les données (approche “design first”) Développer des pipelines robustes et performants Mettre en place des architectures Data et IA (incluant agents IA) Améliorer les pratiques de développement et la qualité globale des livrables Collaborer étroitement avec les équipes métiers et BI Responsabilités principales 📥 Collecte et intégration des données (multi-sources) 🧱 Modélisation de la donnée (schémas analytiques, SCD, modèles robustes) ⚙️ Développement sous Databricks (notebooks Python / SQL) 🚀 Optimisation des performances (volumétrie, coûts, traitements) 🤖 Conception de modèles / composants IA (MCP, agents IA) 🧪 Utilisation d’outils de développement assistés par IA (génération, refactoring, documentation) 📊 Préparation des datasets pour les usages BI (Power BI) et IA ✅ Mise en œuvre de bonnes pratiques (qualité, tests, dette technique)

🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L’enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôle Tu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT . Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Contexte Dans le cadre de la structuration de leur plateforme data, notre client recherche plusieurs profils Data et Flux pour intervenir sur la mise en place et l’optimisation de nos systèmes de gestion de données. Leur environnement technique s’appuie principalement sur : Snowflake (cœur de la plateforme data) AWS (EventBridge, Lambda) Airflow (orchestration des flux) Nous recrutons 4 profils avec des niveaux allant de très junior (sortie d’école) à très sénior (expert / architecte) . Vos missions 🔹 Volet Data Mise en place et structuration des données d’entreprise Contribution à la qualité des données (data quality) Modélisation et gestion des données dans Snowflake Participation aux bonnes pratiques Data (gouvernance, structuration) 🔹 Volet Flux / Data Engineering Développement et gestion des flux de données Mise en place des pipelines (ETL / ELT) Orchestration avec Airflow Intégration et gestion des événements via AWS EventBridge Développement serverless avec AWS Lambda 👉 Environnement orienté industrialisation des flux et qualité de la donnée (le décisionnel n’est pas la priorité à ce stade). INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES Mission longue (minimum 1 an) Démarrage : 2 postes en juin 2 postes en septembre Localisation : Lille (59)

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

Vous rejoignez une équipe Tech et Data pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle à fort impact métier. Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie IA, nous recherchons un(e) AI Agent Builder expérimenté(e), capable de concevoir, déployer et industrialiser des agents d'IA générative répondant à des besoins métiers variés. Vous justifiez d'une expérience concrète dans la création d'agents IA (LLM, workflows agentiques, assistants intelligents, etc.) et maîtrisez leur orchestration au sein de plateformes dédiées. Vous intervenez également sur les sujets de gouvernance , de guardrails , de sécurité, de supervision et de gestion du cycle de vie des agents afin de garantir leur fiabilité, leur conformité et leur performance en production. Vous serez amené(e) à collaborer étroitement avec les équipes métiers et techniques pour concevoir des solutions innovantes, robustes et évolutives, tout en contribuant à la définition des bonnes pratiques autour de l'IA générative. Vous collaborez étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering.