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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

Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence 3 ans Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants. Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes. En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.