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

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Expert kafka 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA 💡Principales technologies utilisées : • Kafka => IMPERATIF • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

Le rôle du développeur senior dans ce projet consistera à concevoir et mettre en œuvre les composants suivants de la plateforme : L’ingestion des données Le traitement et la normalisation des données La distribution des données aux différents acteurs La construction et l’amélioration d’un framework commun incluant le monitoring, la CI/CD, les tests, la performance, la résilience, les pratiques de développement et la qualité du code Missions Développer et maintenir les composants de la plateforme Big Data « One Pulse » Garantir la conformité avec les frameworks internes et les directives d’architecture Collaborer avec les parties prenantes du projet afin de promouvoir les bonnes pratiques et proposer des fonctionnalités communes pour la plateforme Concevoir et mettre en œuvre des pipelines d’ingestion, de traitement, de normalisation et de distribution des données Construire et améliorer les frameworks liés au monitoring, à la CI/CD, aux tests, à la performance, à la résilience et à la qualité du code Outils & Environnement Ingénierie logicielle en Python : conception, tests, processus de développement Architecture et technologies Big Data Conception, modélisation et optimisation de pipelines de données dans des environnements distribués Connaissance du cloud AWS : un plus, mais non indispensable

L’enjeu : Structurer et industrialiser la nouvelle Data Platform d'un grand groupe international. En tant que consultant·e indépendant·e pour Okara, tu interviens dans le cadre d’une démarche globale de consolidation et de fiabilisation de remontées de données multi-sources. L'objectif final ? Offrir une traçabilité, une auditabilité et une scalabilité parfaites à l'ensemble des flux data. Ton terrain de jeu ? Un projet stratégique majeur impliquant des interactions directes avec les équipes IT et métiers réparties sur 4 pays en Europe. Ici, on oublie les simples POC : on passe directement en mode industrialisation pour poser un socle robuste et durable. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'architecture, de la modélisation et de la mise en œuvre technique. Pour cette mission à temps plein à démarrage immédiat, tu prends les commandes du déploiement. Concrètement, tu vas : Modéliser en Data Vault 2.0 : Concevoir l'architecture en définissant finement les Hubs, Links et Satellites. Tu structures les couches Raw Vault / Business Vault et formalises l'ensemble des règles d’historisation et de traçabilité. Propulser l'environnement Microsoft Fabric : Déployer les pipelines d’ingestion dans Fabric, structurer les Lakehouses / Warehouses et optimiser les performances de tous les traitements. Industrialiser et standardiser : Automatiser les flux d’alimentation en direct avec les CTO des différents pays. Tu installes les contrôles qualité, définis les conventions de nommage et contribues activement aux standards data du groupe. Collaborer et valoriser la donnée : Faire le pont avec les usages décisionnels en apportant ton support à la mise en place de la BI (notamment Power BI). Tu rédiges une documentation technique impeccable et directement exploitable par l'équipe interne.

Aquent recherche un(e) Senior Design System Engineer - fluent en anglais - pour l'un de ses clients, un groupe international qui repousse les limites de l'expérience utilisateur. Vous rejoindrez une équipe d'ingénierie globale pour piloter un chantier hautement stratégique : la re-architecture complète de leur Experience System . L'enjeu est de transformer la bibliothèque actuelle en un écosystème de nouvelle génération, capable de gérer le multi-marques, le multi-thèmes , le tout propulsé par une philosophie inner-source et préparé pour les futures intégrations IA . Vos Responsabilités Clés : Sous la responsabilité du Lead Architect et en collaboration directe avec les équipes Design et Produit mondiales, vous interviendrez sur : Ingénierie UI de pointe : Concevoir, optimiser et faire évoluer les composants de la librairie en React et TypeScript avancé (focus fort sur la performance et les APIs composables). Alignement Design-to-Code : Garantir une synchronisation et une parité parfaites entre le code de production et l'environnement Figma (tokens, variables, architecture de bibliothèque). Gouvernance & Excellence Opérationnelle : Piloter le versioning (discipline SemVer stricte), orchestrer la CI/CD, gérer les breaking changes et veiller à la propreté du setup technique (bundle size, testing). Innovation IA : Structurer et enrichir les métadonnées des composants pour créer des contrats de données lisibles par des agents et outils augmentés par l'IA. Support & Évangélisation : Accompagner les équipes produit consommatrices (triage des issues, revues de code des contributions internes, rédaction de documentations et guides de migration).

Contexte Notre client est une organisation internationale évoluant dans un environnement à forte composante data, analytique et quantitative . Ses équipes conçoivent et exploitent des solutions permettant de traiter des volumes importants de données, de produire des analyses avancées et d’accompagner des activités de recherche, de modélisation et de simulation. Dans un contexte de modernisation de ses outils internes, notre client souhaite renforcer une équipe dédiée à la conception d’une plateforme de recherche de nouvelle génération , destinée à faciliter le travail d’équipes analytiques et scientifiques sur des environnements de calcul avancés. À propos du rôle Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) logiciel Full Stack Python / Scientific Software Engineer, anglais fluent, pour contribuer à la conception, au développement et à l’industrialisation d’une plateforme de recherche interne. Cette plateforme permettra aux utilisateurs de créer, exécuter et partager des notebooks — par exemple Jupyter ou environnements similaires — tout en masquant la complexité liée à l’accès aux données, à la gestion des environnements techniques et à l’infrastructure de calcul. L’objectif est de conserver la flexibilité appréciée dans les notebooks par les équipes de recherche, tout en rendant ces environnements plus robustes, performants, reproductibles et facilement partageables entre équipes, sans les contraintes opérationnelles associées aux plateformes standards du marché. Il s’agit d’un rôle d’ingénierie opérationnel, à l’intersection du calcul scientifique , des outils de recherche , de la data engineering et du développement logiciel de niveau production . Vos responsabilités Vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des workflows de recherche centrés sur les notebooks, permettant à des analystes, chercheurs ou experts quantitatifs d’exécuter et de partager leurs travaux de calcul de manière sécurisée et reproductible. Développer des services backend en Python pour prendre en charge l’exécution des notebooks, l’annotation, les commentaires, le versioning, les sorties de simulation ainsi que la traçabilité des données. Concevoir des processus, services et API permettant aux utilisateurs de parcourir, découvrir, lancer, partager et réutiliser des artefacts de recherche au sein d’une communauté d’utilisateurs internes. Travailler en étroite collaboration avec des équipes de recherche, d’analyse ou de modélisation afin de comprendre leurs usages, leurs besoins de simulation, leurs contraintes opérationnelles et leurs exigences en matière de données. Abstraire la complexité de l’accès aux données — jeux de données volumineux, données versionnées, flux propriétaires ou sources multiples — afin que les notebooks restent simples à utiliser, portables et performants. Contribuer à faire le lien entre le code exploratoire produit dans un cadre de recherche et des solutions logicielles robustes, maintenables et adaptées à un environnement de production. Participer aux décisions d’architecture relatives aux environnements d’exécution, au sandboxing, à la scalabilité, à la reproductibilité et à la sécurité des traitements. Promouvoir de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle, tout en tenant compte de la nature itérative et expérimentale des travaux de recherche.

Contexte : La mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au cœur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Profil & Expertises demandées : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques Niveau d’expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d’expérience significative dans le type d’expertise demandé dans le type d’expertise demandé

Intégré(e) dans les équipes Plateforme Data le/la consultant(e) aura pour mission de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle, en utilisant des technologies telles que BigQuery, BigTable, Apache Kafka et Apache Spark. Mais aussi contribuer à des projets Data en apportant son expertise sur les tâches suivantes : montée en compétence sur l'ETL BigL, participation à la réalisation de projets métier dans le cadre de la solution offline ELT in-House Big Loader et BDI/DBT,[Saut de retour à la ligne]Le/la consultant(e) travaillera en étroite collaboration avec les équipes de développement et de production afin de garantir la qualité et la performance des solutions mises en place.[Saut de retour à la ligne] Livrables : Accompagner techniquement les autres membres de l'équipe (juniors) Active participation aux choix d'architecture technique Livrer les composants

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Analyst / BI Engineer Risque de Crédit pour intervenir chez un de nos clients du secteur bancaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Participer à la mise en place d’un socle de données dédié à la surveillance du risque de crédit - Concevoir et développer les flux d’ingestion, d’agrégation et d’exposition des données - Produire et maintenir les reportings et tableaux de bord Power BI à destination des métiers - Contribuer aux travaux de modélisation et transformation des données - Garantir la qualité, la cohérence et la performance des traitements de données - Collaborer avec les équipes IT, Data et Métiers dans un environnement Agile - Participer aux phases de recette, d’analyse et de support autour des sujets Data & Reporting

Contexte de la mission Amundi Technology recherche un profil Data Engineer Senior orienté plateformes Data & IA afin d’accompagner la montée en puissance de son socle Data/ML. La mission s’inscrit au sein de l’équipe DAT, responsable des plateformes Data, IA/ML et des environnements Kubernetes du groupe. Le consultant interviendra dans un contexte très orienté production et scalabilité, avec une forte proximité avec les équipes d’ingénierie de production. L’objectif n’est pas uniquement de conseiller, mais d’intervenir concrètement sur les problématiques techniques, les optimisations de plateformes et l’industrialisation des usages Data/IA. Informations clés • Localisation : Paris 15e • Démarrage : ASAP / Mai 2026 • Durée : longue visibilité (3 ans) • Présence : 100% • Horaires : HO uniquement • Télétravail : non précisé • Type de mission : expertise opérationnelle / engineering plateforme Responsabilités principales Plateformes Data & IA • Optimisation et amélioration des plateformes Dagster et Trino en production • Analyse de performances, tuning, optimisation des usages et configurations • Conception et optimisation de pipelines Spark à forte volumétrie • Gestion des problématiques de partitionnement, formats Delta Lake / Iceberg et performance des traitements • Participation à l’évolution du socle Data/IA et aux choix d’architecture techniques • Contribution à la gouvernance technique et aux standards d’engineering Industrialisation & Scalabilité • Industrialisation des pipelines Data & ML • Mise en place des mécanismes de monitoring, observabilité et alerting • Construction des patterns de déploiement à l’échelle • Gestion des problématiques de montée en charge et de robustesse plateforme • Support niveau 3 sur les incidents complexes Data/IA Accompagnement technique • Accompagnement des équipes Data Science et Développement • Pair-working et rôle de référent technique opérationnel • Réalisation de POCs et veille technologique autour des plateformes Data & IA Environnement technique Data / Big Data • Dagster • Trino • Apache Spark • Hive • Delta Lake / Iceberg • Superset • OpenMetadata Cloud / Infra • Kubernetes • Rancher RKE • AKS Azure • Docker DevOps / Observabilité • ArgoCD • Jenkins • Grafana • Prometheus • Sysdig Langages • Python • Go Versioning / Storage • GitLab • Artifactory • S3 Compétences indispensables • Très forte expertise sur des plateformes Data en production • Expertise Dagster (ou équivalent orchestration Data) • Expertise Trino / moteurs distribués • Solide maîtrise Apache Spark et optimisation de pipelines Big Data • Bonne connaissance Delta Lake / Iceberg / Hive • Expérience réelle de problématiques de scaling plateforme • Très bon niveau Python • Bonne maîtrise Linux / Unix Compétences appréciées • Kubernetes / Docker • Azure AKS • GitOps / Infrastructure as Code • MLOps • Go ou Java

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

Ingénieur Intégration, Data & Cloud Missions principales : L’ingénieur intervient sur la conception, le développement et l’exploitation de solutions d’intégration, de traitement de données et d’architectures cloud, dans un contexte orienté automatisation, data et DevOps. Responsabilités & activités Intégration & Orchestration : • Développement et orchestration de flux d’intégration avec Magic xpi • Automatisation des échanges de données entre systèmes (on premise ↔ cloud) • Intégration de services via APIs REST (authentification, appels sécurisés, transformation des données) • Conception et orchestration de workflows d’intégration avec Application Integration (GCP) Cloud & Architecture (Google Cloud Platform) • Conception et déploiement de solutions cloud sur Google Cloud Platform (GCP) • Mise en place et gestion d’architectures cloud orientées data et intégration • Gestion des environnements dev / recette / production Data Engineering & Analytics • Modélisation de données et conception de pipelines ETL / ELT • Traitement de volumes de données importants • Optimisation de requêtes SQL avancées • Analyse et data warehousing avec BigQuery • Transformation et modélisation analytique avec dbt (staging, intermediate, marts, tests de qualité, documentation, versioning) ETL & Outils Data • Conception et développement de flux ETL avec SQL Server Integration Services (SSIS) • Automatisation des traitements d’intégration de données multi-sources Développement & Scripting • Programmation Python • SQL avancé • Scripting et automatisation (batch processing, jobs automatisés) DevOps & CI/CD • Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitHub • Automatisation des tests, builds et déploiements via GitHub Actions • Gestion du versioning et des bonnes pratiques de développement Automatisation Low-Code • Création de flux Power Automate (cloud et desktop) • Utilisation de connecteurs et intégrations avec des systèmes tiers Méthodologies & Qualité • Travail en méthodologie Agile / Scrum • Application des bonnes pratiques de développement et de data engineering • Contribution à la documentation technique et à l’amélioration continue Compétences clés • Intégration applicative & orchestration de flux • Cloud GCP & architectures data • Data engineering, SQL avancé, ETL / ELT • DevOps & CI/CD • Automatisation et scripting • Travail collaboratif et approche orientée qualité