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

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.

Dans le cadre d’un programme de transformation data et décisionnelle, nous recherchons un Consultant Qlik pour concevoir, développer et optimiser des solutions analytiques et de visualisation avancées. Vous analyserez les besoins métiers, proposerez des modèles de données adaptés et guiderez leur mise en œuvre sur Qlik Sense ou QlikView. Vous serez responsable de la conception des scripts de chargement (Qlik Script), de la structuration des modèles associatifs et de l’optimisation des performances des applications analytiques. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering et métiers pour garantir la cohérence entre les sources de données, les transformations et les usages décisionnels. Vous participerez à la mise en place de bonnes pratiques (naming conventions, gouvernance des applications, sécurité des données, gestion des droits d’accès) et à l’industrialisation des déploiements sur la plateforme Qlik. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers, la formation des utilisateurs et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des outils Qlik et de la culture data-driven.

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Nous recherchons actuellement un Data Engineer pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur du luxe (cosmétique & parfums), dans le cadre du renforcement de ses équipes data. Contexte Vous interviendrez sur la mise en place et l’optimisation d’une plateforme data moderne basée sur Microsoft Fabric, avec des enjeux autour de la centralisation, de la transformation et de la valorisation des données métiers. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la conception de l’architecture data (Lakehouse, Data Warehouse) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données Collaborer avec les équipes Data, BI et métiers Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering (CI/CD, monitoring, documentation) Stack technique Microsoft Fabric Azure Data Factory / Synapse (ou équivalent) Python / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD Profil recherché 3 à 4 ans d’expérience en Data Engineering Première expérience sur Microsoft Fabric ou forte appétence sur l’écosystème Microsoft data Bonne maîtrise de Python et SQL Expérience sur des environnements cloud (idéalement Azure) Bon niveau d’anglais Soft skills Esprit analytique Autonomie Capacité à monter rapidement en compétence Bonne communication avec les équipes métiers

Pilotage de projets: - Piloter des projets décisionnels autour de la GMAO, de la phase de cadrage à la mise en production - Garantir la livraison des projets dans le respect des délais, des coûts et des exigences de qualité - Assurer un reporting régulier auprès du management sur l’avancement des projets Coordination & gouvernance: - Faire le lien entre les équipes d’architecture, d’intégration et de développement - Définir et faire appliquer les normes, méthodes et bonnes pratiques - Être garant du respect des processus de gouvernance de la donnée - Veiller au bon usage des données dans les projets Cadrage fonctionnel & expérience utilisateur: - Contribuer à la définition des besoins métiers - Participer à la conception des solutions en intégrant les enjeux d’expérience utilisateur - Définir les fonctionnalités à implémenter Data engineering & performance: - Développer et maintenir des traitements de données robustes sur Databricks - Optimiser les performances des jobs et des rapports existants - Assurer la fiabilité, la qualité et la disponibilité des données Suivi & amélioration continue: - Remonter de manière proactive les risques, alertes et points de blocage à votre manager - Maintenir et enrichir la documentation projet (technique et fonctionnelle) - Contribuer à l’amélioration continue des processus et des outils

Notre client est un groupe industriel européen spécialisé dans la fabrication de compléments alimentaires, présent sur plusieurs sites en France, Belgique, Italie et Pays-Bas. Acteur engagé à l'intersection de la santé et du bien-être, il accélère aujourd'hui la structuration et la modernisation de son système d'information. Dans ce cadre de transformation, la DSI renforce son équipe avec un profil Data & Integration Engineer — rôle transverse et stratégique, au cœur de la fiabilisation des données, de l'intégration applicative et de l'automatisation des processus. Vos missions : ? Data Engineering & Qualité des données (cœur du poste, ~70%) * Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT fiables et industrialisés * Assurer les transformations, validations et migrations de données dans le cadre des projets ERP * Mettre en œuvre les mécanismes de qualité : contrôles, règles de gestion, historisation, traçabilité * Garantir l'intégrité, l'unicité et la cohérence des référentiels de données (MDM / PIM) * Travailler sur des modèles relationnels et analytiques (étoile, snowflake) * Contribuer au dictionnaire de données et à la documentation fonctionnelle et technique ? Intégration & Interopérabilité (~15%) * Concevoir et opérer les flux inter-applications via des solutions EAI / iPaaS (n8n, Boomi ou équivalent) * Maintenir le catalogue de flux (SFTP, API REST, GraphQL) et en assurer la documentation * Tester et déboguer les API avec des outils dédiés (Postman ou équivalent) ? APIs & Services Data pour les métiers (~10%) * Exposer des API et services data sécurisés pour faciliter l'accès aux données d'entreprise * Permettre aux équipes de construire des POC, prototypes et cas d'usage IA rapidement * Veiller à la gouvernance, à la sécurité et à la traçabilité des accès aux données ? Automatisation & IA (~5%) * Développer ou intégrer des automatisations via scripts, workflows EAI ou solutions low-code / RPA * Contribuer à l'intégration de cas d'usage IA et aider à industrialiser les prototypes métiers Les compétences techniques * * SQL avancé — indispensable (transformations complexes, optimisation, gouvernance) * Solides bases en Data Engineering : pipelines, ETL/ELT, qualité et modélisation des données * Maîtrise des API REST ; GraphQL appréciée * Pratique de Git et sensibilité aux principes DevOps * Expérience ou forte appétence pour Go, Python ou Node.js * Familiarité avec les environnements cloud — idéalement Microsoft Azure (Functions, App Services, Logic Apps) * Connaissance ou intérêt pour les outils EAI / automatisation (n8n, Boomi ou équivalents) * Sensibilité aux enjeux d'urbanisation du SI et de gouvernance des données

Le consultant interviendra sur des projets de construction et d’industrialisation de pipelines data, de mise à disposition de la donnée et de développement d’outils de visualisation. Data Engineering Pyspark SQL (niveau avancé) Dremio Azure Azure Data Factory Azure Data Lake Azure DevOps (CI/CD, versioning) Dashboarding Power BI (modélisation, DAX, optimisation) Profil recherché 3 à 5 ans d’expérience en tant que Data Engineer Maîtrise des environnements cloud Azure Connaissance solide du traitement et de la transformation de données Aisance dans un environnement agile Capacité à travailler en autonomie et à collaborer avec des équipes Data & Métier

Freelance Data Catalog Engineer – Collibra Mission – Data Platform / Data Governance Nous recherchons un(e) Freelance Data Catalog Engineer spécialisé(e) Collibra pour accompagner l’évolution et l’intégration du Data Catalog au sein d’un écosystème data moderne. Vos missions Configuration & développement Collibra Concevoir et implémenter des solutions répondant aux besoins métiers Administrer et configurer le Data Catalog (workflows, assets, modèles) Développer et déployer des workflows adaptés aux cas d’usage Recueillir, analyser et prioriser les besoins utilisateurs Intégration Data Platform Participer à l’intégration du Data Catalog avec les outils de la Data Platform Développer et maintenir les échanges de métadonnées (APIs, connecteurs, crawlers) Configurer les capacités Edge selon les périmètres de collecte Collaborer avec les équipes architecture et data engineering Data Governance & Qualité Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Intégrer les indicateurs de qualité (Data Quality Metrics Store) Participer au programme Data Contract Compétences techniques attendues Solide expérience sur Collibra Data Catalog (configuration, administration, workflows) Maîtrise des APIs, connecteurs et intégration de systèmes Bonne compréhension des architectures Data Platform / Data Lake / Data Warehouse Expérience en data governance et gestion des métadonnées Connaissance des outils de data quality est un plus

Data Engineer (H/F) – Environnement Data Platform / Big Data Mission : Au sein d’une équipe Data Platform, vous intervenez sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation de solutions data à grande échelle, dans un contexte international. Responsabilités : Conception et développement de pipelines de données (collecte, transformation, valorisation) Analyse de données complexes en collaboration avec les équipes Data Maintenance et évolution d’une plateforme data de type Lakehouse Choix des technologies de stockage et de traitement adaptées Mise en place de bonnes pratiques (code, architecture, data) Veille technologique et amélioration continue des outils et pratiques Profil recherché : Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering / Big Data Solide culture technique et capacité à évoluer dans des environnements complexes Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à vulgariser Compétences techniques : Python, SQL Outils Big Data : DBT, ETL, solutions de stockage (S3, Snowflake, MongoDB ou équivalent) Environnement Cloud (AWS idéalement, Azure ou GCP) DevOps : Docker, CI/CD, environnement Unix Connaissance des architectures data et idéalement Infrastructure as Code Langues : Anglais professionnel requis

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Nous recherchons un(e) Senior Data Scientist pour concevoir, développer et déployer des modèles de data science à fort impact métier (segmentation, churn, fraude, marketing, prévision, optimisation). Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets : exploration des données, feature engineering, modélisation, évaluation, mise en production et monitoring. Vous serez également responsable de la performance et de la robustesse des modèles dans le temps (dérive, recalibrage), tout en garantissant leur explicabilité et leur conformité. En collaboration avec les équipes Data Engineering, IT et métiers , vous contribuerez à l’industrialisation des solutions et à leur adoption. Vous participerez également à la diffusion des bonnes pratiques et jouerez un rôle de référent technique auprès de profils plus juniors.

Contexte Mission au sein de la Direction Data d'un grand groupe média français. L'équipe porte la personnalisation de l'expérience utilisateur sur les offres numériques. Elle travaille sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. L'équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un Lead ML Engineer et un ML Engineer. Stack technique : Google Cloud Platform, Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow. Positionnement transverse, en lien direct avec la Direction Technique du Numérique et les équipes Data Engineering. Responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes, de la collecte des données à l'exposition des modèles via API REST Créer un premier cas d'usage de personnalisation utilisateur, le déployer et l'AB tester en production Mettre en place le monitoring et le contrôle des performances des modèles Organiser et structurer le stockage des données Industrialiser les modèles IA en lien avec les Data Scientists Construire et maintenir les workflows CI/CD Assurer l'évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements Collaborer avec les Data Engineers et les équipes techniques sur les bonnes pratiques Contribuer à la documentation et à la veille technologique Participer aux phases de cadrage, planification et réalisation en méthode Agile Environnement technique Python, SQL Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Airflow (orchestration) Flask / FastAPI Terraform (Infrastructure-as-Code) TensorFlow, scikit-learn GitLab, GitLab CI/CD