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

Nous cherchons un data architect pour intégrer la plateforme HRDP (Ressources Humaines): Data architecture * Conception de modèles conceptuels de données par contexte métier. * Identification des évènements métier par contexte métier. * Définition et formalisation des Business Terms, Business Attributes et Business Event dans Collibra. * Définition des Indicateurs Clés de Performance par contexte métier. * Définition des règles de qualité des Business Terms. * Analyse de la conformité des API avec la data architecture. * Analyse de la conformité des Data Set avec la data architecture. * Réalisation du data lineage. * Rédaction de dossier d'architecture data répondant aux demandes business exprimées en quarter plan * Participation à la data governance de la plateforme Chargée de recrutement en charge du besoin: Audrey Levy Chargée de recrutement 96/104, avenue Charles de Gaulle – 92200 Neuilly sur Seine Tél : 01.70.82.50.07

Vous serez intégré dans une équipe pluridisciplinaire (Data Engineer, DevSecFinOps) Vous travaillerez sur un use case dédié en collaboration avec les équipes Data (tech lead, gouvernance et architectes). Vous devrez avoir une approche FINOPS (Maîtrise et diminution des coûts) BUILD - Interlocuteur lors de la contribution à des projets dans le domaine de la Supply - Conception de solutions en respectant les normes et framework data - Développement, Modélisation sous la gouvernance de l'architecture data - Contribution au développement d'appli - Tests - Reporting RUN : - Maintien en condition opérationnelle de notre périmètre de responsabilité (4 référentiels de données opérationnels (RDO) multi sourceurs, 6 applications) - gestion des incidents - mise en production (via Git) - suivi de flux EXPERTISE : - Montée en compétence sur notre SI et notre domaine de responsabilité

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)

Ta mission sera de Garantir la robustesse de la platforme Monitorer et prendre des actions proactive de management de la plateforme de compute Assurer le support et l'accompagnement d'équipes sur Spark, Databricks et EMR Travailler sur les optimisations des traitements Athena/Pyspark Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques de software engineering et de data engineering sur les technologies proposées au sein de l'équipe participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Travailler sur le concept d'accessibilité et de gouvernance de la donnée Tester de nouveaux outils / features intéressants à intégrer dans notre stack

🎯 Okara cherche un Data Analyst – AI Governance & Insights L’enjeu : Devenir la boussole stratégique de l'IA chez l'un de nos clients leaders mondiaux du retail. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe IA Transverse de notre client pour structurer l'adoption de l'IA à l'échelle internationale. Ton terrain de jeu ? L' AI plateforme , l'outil critique qui permet de piloter la valeur, de standardiser les processus et d'outiller toutes les initiatives IA. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de la refonte de l'AI: l'enjeu c'est de quitter l'artisanat des feuilles de calcul pour bâtir une gouvernance industrialisée et intégrée. Concrètement, tu vas : Réinventer le Workflow : Piloter la migration vers Collibra . Tu ne te contentes pas de paramétrer, tu dessines les processus de demain (règles de validation, alertes, intégration aux SI existants). Transformer la donnée en Insights : Analyser l'existant pour identifier les axes d'amélioration et faire évoluer la dataviz sous Looker . Optimiser la tuyauterie (Data Engineering) : Collaborer à la refonte du DBT pour garantir des flux de données fluides et fiables entre les sources et la restitution. Acculturer à l'international : Être le pont entre les AI Leaders mondiaux et la technique. Tu vulgarises et traduis les besoins métiers en solutions robustes.

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Dans le cadre de sa transformation digitale, notre client, grand acteur du retail, cherche à renforcer son équipe produit Data pour faire évoluer une plateforme stratégique de gestion et d’optimisation des approvisionnements. Cette plateforme traite des volumétries importantes de données et joue un rôle clé dans la prise de décision métier . 🎯 Vos missions Intégré(e) à une équipe produit agile, vous intervenez sur : 🔧 Data Engineering (GCP) Conception et développement de pipelines ETL/ELT Traitement et intégration de données (APIs, fichiers, bases) Optimisation des performances sur BigQuery Orchestration des flux (Airflow / Composer) 🛠️ Run & support Analyse et résolution d’incidents (N2/N3) Écriture de scripts Bash pour automatisation Requêtes SQL complexes pour diagnostic et exploitation 📊 Data & monitoring Garantie de la qualité et cohérence des données Mise en place de monitoring et alerting (Grafana, outils GCP) Création de dashboards de suivi ☁️ Infrastructure & industrialisation Participation à l’IaC (Terraform) Contribution à la CI/CD (GitLab CI) Amélioration continue des pipelines et process 🧰 Environnement technique Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer) Data : SQL avancé, ETL/ELT Scripting : Bash CI/CD & IaC : GitLab CI, Terraform Monitoring : Grafana, outils GCP Bases de données : BigQuery, Oracle OS : Linux

Description du poste Dans le cadre du renforcement de nos activités Data Engineering pour un leader international basé dans le Nord, nous recherchons un Développeur flux Stambia / Semarchy xDI confirmé . Kafka, Springboot & MongoDB appréciés. Ce que nous allons accomplir ensemble : Au sein d'une équipe expérimentée, vous interviendrez sur des enjeux variés de BUILD (conception, création) et de RUN (exploitation, optimisation) sur des flux de données opérationnels stratégiques. Vos missions au quotidien : Analyse & Conception : Analyser les besoins d'intégration de données et concevoir des flux complexes via Stambia / Semarchy xDI. Développement : Développer les flux en appliquant les meilleures pratiques et produire des scripts (Python, Shell, etc.) pour personnaliser les traitements. Qualité & Tests : Garantir la robustesse et la non-régression des développements (tests de performance, fiabilité). Documentation : Réaliser les spécifications techniques et partager vos connaissances via Confluence. Maintenance & Run : Assurer le monitoring, le support et participer aux astreintes pour garantir la disponibilité des flux en production. Qualifications Ce poste est fait pour vous si : Vous justifiez d'une expérience confirmée (3 à 5 ans) en développement de flux avec Stambia / Semarchy xDI . Vous maîtrisez les concepts ETL/ELT, le langage SQL et la modélisation de données. Vous avez une expérience pratique en scripting (Python, Beanshell, Shell ou équivalent). Vous êtes familier avec les environnements collaboratifs : Git/Gitlab, CI/CD, Jira . Vous avez une bonne connaissance des architectures d'échange (API REST, Batch, Streaming/Kafka). Votre sens du service, votre capacité à travailler en équipe et votre communication claire sont vos atouts majeurs.

🎯 Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA à l’échelle internationale , un acteur majeur renforce ses équipes afin de structurer et industrialiser ses pratiques MLOps . L’objectif est de faciliter le déploiement, l’exploitation et la scalabilité des modèles de machine learning, tout en garantissant leur intégration fluide au sein des produits digitaux. Vous interviendrez dans un environnement moderne, orienté cloud, automatisation et intelligence artificielle , incluant des cas d’usage avancés autour de l’IA générative. 🧩 Mission En tant que Machine Learning Engineer , vous accompagnez la mise en œuvre et la montée en maturité des pratiques MLOps, depuis la conception jusqu’à la mise en production des modèles. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des applications ML, avec une forte dimension industrialisation, automatisation et performance . 🚀 Responsabilités principales1. Déploiement et exploitation des modèles ML Mettre en production des modèles de machine learning Assurer leur disponibilité, leur performance et leur fiabilité Intégrer les solutions ML dans les produits digitaux 2. Data engineering & pipelines Collecter, nettoyer et structurer les données Concevoir et orchestrer des pipelines de données Garantir la qualité et la gouvernance des données 3. MLOps & automatisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles ML Automatiser les déploiements et les mises à jour Industrialiser les processus de développement et d’exploitation 4. Monitoring & performance Développer des outils de monitoring des modèles (performance, dérive, disponibilité) Mettre en place des indicateurs de suivi Assurer la robustesse et la résilience des solutions 5. Contribution technique & innovation Participer aux choix techniques et d’architecture Contribuer à l’adoption de pratiques avancées (MLOps, LLMOps) Être force de proposition sur les évolutions technologiques 📦 Livrables attendus Pipelines de données et de déploiement industrialisés Modèles ML déployés en production Outils de monitoring et de supervision Documentation technique Amélioration continue des pratiques MLOps 📅 Modalités Démarrage : ASAP Rythme : temps plein Organisation : agile 🎯 Objectif Industrialiser et faire évoluer les pratiques MLOps afin de garantir des solutions ML robustes, scalables et intégrées , au service des produits digitaux et des usages métiers.

Contexte de la mission L’équipe UX, dirigée par le Head of UX, comprend huit designers spécialisés (UX Research, UX Design, UI) qui interviennent sur le design de produit, d’expérience et de services. Elle collabore avec une quinzaine de domaines, en contact direct avec responsables, leaders digitaux, produits et développeurs. Adhérant à une méthodologie agile, elle utilise un design system mature, essentiel pour intégrer efficacement des fonctionnalités IA et assurer une cohérence globale. Une équipe sous la direction du Head of Design OPS, composée de quatre profils (UI, développement front-end), maintient et évolue le Design System en intégrant notamment les normes liées à l’IA, telles que l’automatisation, la documentation et les MCPs. Objectifs et livrables Compétences requises : Solide culture technique (IA, data engineering, développement, DevOps) Compréhension des profils techniques (développeurs, data scientists) Maîtrise de la conception UI et des design systems Cadrage & gestion de projet : Analyser et reformuler les besoins Définir la méthodologie, le planning et les livrables Coordonner avec les parties prenantes Recherche utilisateur & analyse : Conduire interviews, observations et questionnaires Créer des personae Analyser comportements utilisateurs Conception UX/UI : Définir parcours utilisateurs et expérience cible Structurer l’architecture de l’information Réaliser wireframes, maquettes et prototypes Rédiger spécifications fonctionnelles Tests & amélioration continue : Organiser tests utilisateurs Analyser retours et optimiser interfaces Participer aux phases de recette Design system & outils : Maintenir et optimiser le design system Automatiser liens entre Figma, GitHub et Storybook Créer plugins et outils (QA, documentation) Collaboration & leadership : Animer workshops (design thinking, user journey) Accompagner les équipes UI Participer à la stratégie UX globale Veiller sur l’UI et l’IA Livrables attendus : Maquettes et prototypes Parcours utilisateurs (UJM, flows) Personae et wireframes Documents de cadrage et supports pédagogiques Indicateurs de performance : Satisfaction utilisateurs et parties prenantes Respect des délais Qualité de l’expérience utilisateur Contribution aux objectifs (OKR) Implication dans l’équipe de design