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Dans le cadre de notre croissance et de nos projets de transformation digitale, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour accompagner nos clients dans la conception, le développement et l'industrialisation de plateformes Data modernes. Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour des architectures Data Cloud, des plateformes Big Data, des traitements temps réel et de la valorisation des données, dans des environnements techniques exigeants et à forte volumétrie. En collaboration avec les Architectes Data, Data Scientists, Business Analysts, DevOps et équipes métiers, vous participerez à la conception de solutions robustes, évolutives et sécurisées répondant aux enjeux de performance et de gouvernance des données. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures Data évolutives et performantes. Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données (ETL / ELT) en mode batch et streaming. Concevoir et exploiter des plateformes Data Lake, Data Warehouse et Lakehouse. Mettre en œuvre des solutions d'ingestion de données issues de multiples sources (API, bases de données, fichiers, IoT, événements temps réel). Développer des traitements distribués pour de forts volumes de données. Industrialiser les traitements Data grâce aux pratiques DevOps et DataOps. Concevoir les chaînes CI/CD des plateformes Data. Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la gouvernance des données. Optimiser les performances des traitements et les coûts d'exploitation des infrastructures Cloud (FinOps). Participer à la définition des architectures techniques et aux choix technologiques. Assurer le monitoring, l'observabilité et le support des plateformes Data. Produire la documentation technique et accompagner les équipes dans le partage des bonnes pratiques. Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des plateformes. Selon les projets, vous pourrez également intervenir sur : la définition de référentiels techniques, l'accompagnement des équipes de développement, le mentorat de Data Engineers, ou l'évolution vers un rôle de Tech Lead ou de Data Architect.

Dans le cadre d’une initiative innovante en phase d’incubation, l’objectif est de concevoir et valider une solution de type plateforme de data et business intelligence dédiée à l’analyse de données complexes. Un POC (Proof of Concept) est en cours pour explorer la faisabilité technique et les usages métiers, incluant une chaîne complète d’ingestion, de traitement et de valorisation des données ainsi que des capacités de simulation. Missions principales Rôle Tech Lead Superviser une équipe technique pluridisciplinaire (Data Science, Data Engineering, Data Analysis) Structurer et développer les compétences de l’équipe Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des livrables Piloter la conception de l’architecture globale, notamment orientée systèmes agentiques Orienter les choix technologiques et les bonnes pratiques Assurer la veille technologique et proposer des innovations pertinentes Optimiser la phase exploratoire du POC (rapidité d’expérimentation, pertinence des cas d’usage) Rôle Agentic Data Engineer Concevoir et implémenter des pipelines de traitement de données Intégrer différentes sources de données internes et externes Développer les briques nécessaires à une plateforme data modulaire et performante Participer au développement d’un portail de restitution des données Garantir la maintenabilité, la performance et la qualité des solutions développées Concevoir une architecture orientée agents favorisant l’automatisation et la flexibilité Préparer le passage à l’échelle et une potentielle industrialisation

C ontexte : Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Architecte Solutions IT disposant d’une forte expertise en data, ainsi que d’une bonne connaissance des enjeux métiers de la finance et de l’assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). MISSIONS L'Architecte Solutions, sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques, en lien étroit avec les équipes métiers et IT : • Concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées • Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards d’entreprise • Intervenir sur des projets autour de la data platform (Data Lake, Data Warehouse) • Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IT adaptées • Assurer la conformité avec les contraintes réglementaires (notamment Solvabilité II)

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

Au sein du domaine Data & AI d'un acteur du secteur retail, le Data Steward agit en tant qu'expert fonctionnel métier et chef de projet, garantissant la réussite des initiatives data sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée. Le rôle fait le lien entre les parties prenantes métier et les équipes techniques (Data Engineers et Data Visualization Experts), en veillant à ce que les solutions data soient alignées avec les objectifs business, correctement gouvernées, et livrées avec qualité et clarté. Environnement et missions : - Domaine fonctionnel principal : supply chain et demand planning, avec utilisation de SAP - Pilotage de bout en bout du périmètre et des exigences des projets data - Coordination et gestion de projet entre plusieurs équipes - Interaction avec des interlocuteurs techniques et non techniques - Réalisation de requêtes de validation de données et analyse pour assurer l'alignement entre besoins métier et livrables techniques - Identification des risques, anomalies et incohérences, et pilotage de leur résolution - Maintien d'une documentation structurée et d'artefacts projet rigoureux - Discipline de gouvernance et attention au détail - Travail en environnement Agile avec des équipes transverses (business, data engineering, analytics) La maîtrise du français est obligatoire.

Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client, acteur majeur du secteur bancaire, recherche un Data Engineer confirmé disposant d'une expérience significative sur XDI pour intervenir sur des projets d'intégration et d'évolution des flux de données. afin d'accompagner l'intégration de nouvelles sources de données et l'évolution de sa plateforme d'échanges de données. Vous rejoindrez une équipe en charge du développement, de la fiabilisation et de l'industrialisation des flux data dans un environnement technique exigeant. Vos missions : Intégration de données Analyser les besoins d'intégration de nouvelles sources de données. Concevoir et développer les flux d'ingestion. Transformer et intégrer les données dans les systèmes cibles. Développement et évolution des flux Développer de nouveaux flux de données avec XDI . Faire évoluer les traitements existants. Garantir la cohérence, la traçabilité et la qualité des données. Participer à l'optimisation des performances. Qualité et fiabilisation Mettre en place des contrôles de qualité des données. Identifier et corriger les anomalies sur les flux. Garantir la robustesse et la disponibilité des traitements. Industrialisation Automatiser et industrialiser les traitements de données. Participer au monitoring et à la supervision des flux. Rédiger et maintenir la documentation technique.

En tant que Product Manager Data , vous serez responsable de la définition de la vision produit, de la roadmap et de l'évolution des services permettant de transformer les données de la CDP en véritables produits à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie produit, depuis la compréhension des besoins utilisateurs jusqu'au pilotage des développements et à la mesure de la performance des fonctionnalités mises en production. Votre objectif sera de rendre la donnée plus accessible, plus exploitable et plus performante pour les équipes métiers, commerciales et marketing. --- # Vos principales responsabilités ### Définition de la stratégie produit * Définir la vision Produit autour de la plateforme Data et des services associés. * Construire et piloter la roadmap Produit. * Identifier les opportunités de création de valeur autour de la donnée. * Prioriser les évolutions en fonction des enjeux business et techniques. * Réaliser une veille sur les tendances Data, MarTech et AdTech. --- ### Product Discovery * Comprendre les usages des équipes commerciales, marketing et Data. * Recueillir les besoins des différentes parties prenantes. * Concevoir les futurs parcours utilisateurs. * Organiser des ateliers de co-construction. * Définir les fonctionnalités à forte valeur métier. --- ### Data Product Management Piloter les évolutions de la plateforme autour de sujets tels que : * amélioration de la qualité de la donnée ; * optimisation des taxonomies ; * enrichissement des métadonnées ; * optimisation des segments marketing ; * amélioration des mécanismes de collecte ; * qualification des audiences ; * gouvernance de la donnée ; * amélioration de la performance de la CDP. --- ### Data Discovery & Sales Enablement Participer à la création d'un véritable catalogue intelligent de la donnée , permettant notamment de : * rechercher facilement les audiences disponibles ; * explorer les segments marketing ; * estimer les volumes activables ; * visualiser les profils utilisateurs ; * simuler les campagnes marketing ; * recommander les meilleures audiences selon les objectifs business ; * faciliter l'autonomie des équipes commerciales et avant-vente. --- ### Delivery * Traduire les besoins métiers en User Stories. * Construire et maintenir le Product Backlog. * Travailler étroitement avec les équipes de développement. * Participer aux arbitrages techniques. * Piloter les livraisons. * Garantir la qualité des fonctionnalités mises en production. --- ### Pilotage de la performance Définir et suivre les indicateurs de performance du produit : * adoption des fonctionnalités ; * engagement utilisateurs ; * satisfaction des équipes métiers ; * taux d'utilisation de la plateforme ; * qualité de la donnée ; * performance des segments marketing ; * efficacité des parcours utilisateurs. Mettre en place une démarche d'amélioration continue basée sur la donnée. --- # Environnement technique ## Data * Customer Data Platform (CDP) * Segmentation marketing * Taxonomie * Métadonnées * Audience Management * Data Quality * Consent Management ## AdTech * Weborama (WAM) * Equativ * The Trade Desk * DSP * Activation média * Programmatique ## Product * Jira * Confluence * Product Discovery * Agile Scrum * Roadmap * User Stories --- # Profil recherché Vous justifiez d'une expérience significative en Product Management dans des environnements Data, MarTech, AdTech ou Digital. Vous êtes à l'aise pour échanger aussi bien avec les équipes techniques qu'avec les métiers, les équipes marketing ou les directions commerciales. Vous savez transformer une problématique métier complexe en produit simple, intuitif et créateur de valeur. Vous possédez notamment : * une solide expérience en Product Management ; * une bonne culture Data et Analytics ; * une connaissance des CDP ou des plateformes de données ; * une compréhension des problématiques AdTech, MarTech ou CRM ; * une excellente capacité de priorisation ; * une forte sensibilité UX et expérience utilisateur ; * une culture de la donnée et de la mesure de la performance ;

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

Dans le cadre du développement de projets technologiques majeurs pour l'un des leaders industriels mondiaux , nous recherchons un(e) Data Engineer H/F spécialisé(e) ou fortement acculturé(e) aux problématiques d' Intelligence Artificielle . Intégré(e) au sein des équipes R&D / Data du site de Montbéliard, vous serez un maillon essentiel pour concevoir, structurer et industrialiser les pipelines de données nécessaires au déploiement de solutions basées sur l'IA (maintenance prédictive, optimisation des processus complexes, systèmes connectés...). Vos responsabilités au quotidien : Conception & Architecture : Modéliser, développer et optimiser les architectures de données (Batch et Real-time) pour soutenir les cas d'usage IA et Data Science. Pipelines ETL/ELT : Construire, industrialiser et maintenir des pipelines de données robustes, fiables et scalables. Collaboration IA : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour intégrer des modèles de Machine Learning et d'IA au sein des flux de production. Qualité & Gouvernance : Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la disponibilité de la donnée pour les différents métiers du groupe. Performance : Monitorer et optimiser la performance des requêtes et des systèmes de stockage.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ces sujets d’intégration et contribuer à la stabilité et à la qualité des flux data. Contexte : Dans le cadre de ses activités, notre client souhaite renforcer ses capacités en intégration de données afin d’accompagner la mise en place de nouveaux flux et l’évolution des flux existants. Le besoin porte sur : • L’intégration de nouvelles sources de données • L’évolution et la fiabilisation des flux existants • La mise en place de traitements de données robustes et industrialisés Missions : Intégration de données • Analyser les besoins d’intégration de nouvelles sources • Concevoir et développer les flux d’ingestion de données • Assurer la transformation et l’intégration des données dans les systèmes cibles Mise en place / évolution des flux • Développer et faire évoluer les flux existants • Assurer la cohérence et la traçabilité des données • Participer à l’optimisation des traitements Fiabilisation & qualité • Mettre en place des contrôles de qualité de données • Identifier et corriger les anomalies sur les flux • Garantir la robustesse et la continuité de service Industrialisation & exploitation • Automatiser et industrialiser les traitements • Participer au monitoring et à la supervision des flux • Contribuer à la documentation technique

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer Senior afin de contribuer à la valorisation des données digitales et au développement de cas d’usage orientés marketing. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de pipelines de données, la modélisation de datamarts et la mise à disposition de données destinées aux campagnes marketing et aux parcours utilisateurs. Il participera également à l’amélioration des standards techniques, à la structuration des bonnes pratiques de développement et à l’industrialisation des traitements dans un environnement data moderne.

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.

Nous recherchons un Data Engineer orienté modélisation analytics (dbt) pour rejoindre la DSI d’un grand groupe international du secteur du luxe, au sein d’une équipe Data & Innovation. Vous interviendrez sur une plateforme data moderne avec de forts enjeux de performance, qualité de données et optimisation des coûts (FinOps) dans un environnement Snowflake. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes avec dbt (modélisation analytics, structuration des couches, bonnes pratiques) Optimiser les performances des traitements ( modèles incrémentaux, gestion des volumes, tuning des requêtes Snowflake ) Intégrer une logique FinOps dans les développements : optimisation des coûts de calcul, gestion des warehouses, monitoring de la consommation Mettre en place une stratégie de tests data avancés (tests génériques et custom, intégrité référentielle) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DataOps (CI/CD, versionning, qualité, monitoring) Produire une documentation technique claire et exploitable (dbt docs, description des modèles) Participer au chiffrage des sujets en intégrant les enjeux de volumétrie, performance et coûts

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir au sein de la Direction des Systèmes d'Information métier (DSIM) d'un acteur majeur du secteur de l’assurance vie et de la finance. 🎯 Contexte Au sein de la DSIM, vous intégrerez une nouvelle équipe DATA en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du système d’information dédié à l’assurance vie et à la finance. 📌 Missions Conception et développement de pipelines de données (ETL/ELT) pour l’alimentation des entrepôts de données et DataMart (Dataiku, ODI, DBT) Participation à la modélisation des données (MCD, modélisation dimensionnelle) en lien avec les besoins métier Industrialisation des processus de préparation, transformation et gouvernance des données via Dataiku Intégration des données pour leur exploitation dans des outils de visualisation et de reporting, notamment Tableau Maintenance, optimisation et garantie de la performance des flux et de l’infrastructure data Contribution aux phases de qualification, chiffrage et amélioration continue des solutions