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

Nous recherchons pour un acteur international, un Senior Data Engineer pour accompagner le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data. Au sein d'une équipe Data en pleine structuration, vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux autour de la donnée, avec notamment pour responsabilités : • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables • Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants • Participer à la mise en place d'une architecture Data moderne de type Lakehouse • Prendre en charge les pipelines de bout en bout, de la conception à la mise en production et au monitoring • Mettre en œuvre les bonnes pratiques Data Engineering / DataOps : CI/CD, tests, versioning, monitoring et gestion des incidents • Collaborer avec les Data Engineers, Data Architects, Product Managers et Engineering Managers • Documenter les flux, dépendances, transformations et procédures d'exploitation • Contribuer à l'autonomie et à la montée en compétences de l'équipe Data

Data product owner marketing digital 530 e par j Le profil recherché dispose d'une expérience confirmée de Product Owner Data, ou équivalent, dans des environnements Data, CRM, Marketing Digital ou Customer Analytics. Il devra savoir recueillir, structurer, challenger et prioriser les besoins métiers, puis piloter la conception et la mise à disposition de Data Products créateurs de valeur. Le candidat devra évoluer dans un cadre produit où les priorités sont arbitrées collectivement avec les Data Domain Owners et le Product Manager, selon la valeur métier, les contraintes techniques et les capacités de delivery. Une bonne compréhension des enjeux de connaissance client, segmentation, activation marketing, CDP, attribution des campagnes et performance marketing est attendue. Une expérience des données digitales, ou d'un outil d'attribution marketing comme Eulerian est un plus. Le prestataire devra posséder de solides compétences en analyse, qualification et contrôle de la donnée, ainsi qu'une expérience prouvée en SQL. Des connaissances de Python ou de PySpark seraient un plus. Une maîtrise des outils JIRA et Confluence est attendue, ainsi qu'une connaissance de dbt, Git, du data lineage et des grands principes du Data Engineering ou de l'architecture logicielle. 530 e par j

Profil cible : Data Architect / Data Modeler Senior Très bonne maîtrise de Teradata Expertise en MLDM / MLD (Modèle Logique de Données / modélisation) Conception de modèles de données logiques et physiques Data Engineering / Data Integration Expérience Databricks Conception et évolution d'un modèle de données d'entreprise Architecture et flux d'intégration de données Anglais courant/bilingue obligatoire Habitude de travailler avec des équipes internationales/européennes Capable de faire du transfert de compétences et de la formation

Rejoignez une grande entreprise du secteur du retail en tant qu'expert(e) data, au cœur d'une transformation analytique majeure. Vous piloterez l'interface entre les équipes métier Approvisionnement et la tribu technique (Data Science, Data Engineering, Data Visualization) pour valoriser les données et soutenir la prise de décision stratégique. Vous intervenez au sein d'une Analytics Factory, structure dédiée à la conception et au développement de services analytiques fiables. Votre mission combine deux volets complémentaires : l'analyse de données avancée et le pilotage produit en mode agile. Vous traiterez des problématiques critiques telles que la prévision des ventes et la qualité d'approvisionnement, en transformant les données complexes en insights actionnables. L'environnement technique repose sur des outils modernes et scalables (SQL, BigQuery, DataStudio, Tableau, GitLab) et s'inscrit dans une approche méthodologique agile rigoureuse. Vous devrez maîtriser les concepts statistiques avancés et comprendre les modèles de Data Science produits par les équipes techniques, tout en restant un traducteur privilégié des besoins métier vers la technique. Responsabilités : - Cadrer, extraire et analyser de manière autonome les données pour produire des études décisionnelles robustes et des recommandations fondées - Restituer les résultats d'analyse avec clarté, accompagner les métiers dans la lecture des insights et les sensibiliser aux biais d'analyse - Piloter la feuille de route des produits analytiques en collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering - Spécifier les besoins métier sous forme de User Stories structurées, prioriser les initiatives et animer la cadence agile (sprints, rituels) - Mesurer l'impact des livrables via des KPI pertinents et accompagner l'adoption des produits analytiques par les utilisateurs finaux - Vulgariser les concepts techniques et statistiques pour un public non-technical, en démontrant une aptitude à expliquer et convaincre - Assurer l'autonomie analytique des équipes métier en renforçant leur capacité à exploiter les données Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

Véritable référent technique, vous participerez aux choix d'architecture et piloterez les développements Data afin de construire une plateforme robuste, évolutive et pérenne.Au sein des équipes Data, en collaboration étroite avec les équipes Infrastructure et les métiers, vous serez chargé de :Définir, concevoir et faire évoluer l'architecture Data (ingestion, stockage, modélisation et exposition des données). Piloter les activités de Data Engineering et garantir l'application des bonnes pratiques de développement. Encadrer, accompagner et faire monter en compétence les équipes de développement internes et externes. Arbitrer les choix techniques et assurer la cohérence globale de l'écosystème Data. Garantir la qualité, la performance, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées. Structurer la documentation technique et contribuer à l'industrialisation des développements. Participer à l'amélioration continue des méthodes de travail et des processus Agile. Collaborer avec les différentes parties prenantes afin d'aligner les solutions techniques sur les besoins métiers. Environnement techniqueTechnologies et outilsPython SQL ETL / ELT Orchestration de pipelines de données Data Lake Data Warehouse Environnements Cloud DevOps et CI/CD Méthodologies Agile

Business Analyst –Pharmaceutical Global Regulatory Affairs AND Data/standards de données de santé / cliniques 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire, des user stories et des critères d'acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile. 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie, afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d'usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l'alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence.

Business Analyst –standards de données de santé / cliniques 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Données cliniques et opérationnelles Compétences requises Solide expérience des standards de données de santé / cliniques (HL7, FHIR, ICD-10, LOINC, etc.). Bonne compréhension des plateformes et pipelines de données (Snowflake, dbt, IICS appréciés). Capacité à rédiger une documentation fonctionnelle claire, des user stories et des critères d'acceptation. Excellentes compétences en communication et expérience en environnement Agile. 3 à 6 ans ou plus d'expérience en tant que Business Analyst dans des contextes data, santé ou réglementaires. Un Business Analyst pour soutenir des initiatives impliquant des données cliniques et opérationnelles (MDM, SSU, CTMS, Site Connect, CRM, supply chain, finance, ERP). Le consultant agira comme interface entre les parties prenantes métier, les équipes cliniques et les équipes data/ingénierie, afin de traduire les besoins métier en exigences data exploitables. Responsabilités principales Recueillir, analyser et documenter les besoins métier liés aux cas d'usage de données cliniques et opérationnelles. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications claires à destination des équipes data engineering et analytics. Contribuer aux activités de qualité des données, traçabilité (data lineage) et gouvernance (définitions, dictionnaires de données, règles de validation). Animer des ateliers avec les parties prenantes cliniques et opérationnelles et garantir l'alignement entre les équipes. Contribuer à la gestion du backlog et à la planification des sprints via Jira ; documenter les processus dans Confluence.

RECHERCHE – DATA ENGINEER SENIOR Je recherche 2 Data Engineers Senior pour intervenir sur un projet Data ambitieux en Île-de-France. 🔹 Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering 🔹 Localisation : IDF 🔹 Télétravail : 3 jours/semaine 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🛠️ Compétences indispensables : • Python • Spark • AWS (Glue, EMR, S3…) • Big Data • DBT • Architecture Lakehouse • Modélisation et collecte de données • Terraform • Airflow ⭐ Une expérience sur Iceberg et Starburst/Trino est fortement appréciée. Le poste implique également des sujets de pipelines Data à grande échelle, batch/streaming, industrialisation, qualité et observabilité des données. 📩 Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Informations clés Localisation : Montpellier ou Guyancourt (78) — 2 jours de télétravail par semaine TJM max : 550 € Démarrage : ASAP Durée : Mission longue durée (projection jusqu'en 08/2029) Contexte de la mission Au sein du pôle Data & IA, vous intégrez l'équipe Big Data en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes « as a service ». L'objectif est de déployer des architectures modernes, distribuées et hautement résilientes. En tant qu'Ingénieur Big Data Senior, vous participerez à la conception, l'implémentation et l'administration d'une infrastructure Cloud Hybride. Une solide expertise sur Google Cloud Platform (GCP) ainsi que sur les infrastructures On-Premise est requise. Le périmètre couvre l'ensemble du cycle de vie des services, de leur conception jusqu'à leur maintien en condition opérationnelle (MCO). Missions principales Infrastructures & Plateformes : Participer à la mise en œuvre, l'administration et l'optimisation continue de la plateforme Big Data et Data Engineering. Infrastructure as Code (IaC) : Développer et maintenir les scripts d'infrastructures avec Terraform et Terragrunt. CI/CD & GitOps : Automatiser et maintenir les pipelines de déploiement continu sous GitLab CI/CD, en appliquant les meilleures pratiques Cloud, DevOps et GitOps. MCO & Observabilité : Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes, puis déployer et maintenir les outils de monitoring et d'alerting. Collaboration & Documentation : Travailler en synergie avec les équipes applicatives, infra et DevOps, et rédiger la documentation technique et d'exploitation.

Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe dédiée à la construction et à l'évolution d'une plateforme Data alimentant des produits et services à forte volumétrie. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, développeurs, DevOps, Scrum Masters et Product Owners, vous évoluerez dans un environnement Agile / Scrum. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec Apache Spark. Modéliser et faire évoluer des tables Apache Iceberg sur Amazon S3, en garantissant performance, évolutivité et gouvernance. Fiabiliser et industrialiser les flux de données afin de garantir leur fraîcheur, cohérence et disponibilité. Mettre en place des contrôles de qualité des données : complétude, unicité, fraîcheur, cohérence et traçabilité. Développer des traitements robustes et résilients : rejouabilité, gestion des erreurs, retries, backfill et gestion des données en retard. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des pipelines : métriques, logs, dashboards et alertes. Participer aux phases de tests : tests unitaires, intégration, qualité des données, performance et montée en charge. Documenter les pipelines, modèles de données, procédures d'exploitation et choix techniques. Participer aux pratiques de CI/CD et aux revues de code. Environnement techniqueApache Spark – Apache Iceberg – AWS – Amazon S3 – Python et/ou Scala – SQL – Git – CI/CD – Monitoring & Alerting Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data ou ingénierie. Première expérience en Data Engineering. Bonne maîtrise de Spark et SQL. Expérience en Python ou Scala appréciée. Bonne connaissance des architectures Data sur AWS, notamment S3. Connaissance d'Iceberg ou de technologies de tables/stockage analytiques similaires. Sensibilité aux enjeux de qualité des données, résilience et observabilité. Autonomie, curiosité, esprit d'équipe et intérêt pour les environnements techniques modernes.

Missions principales • Définir la stratégie, la roadmap et le modèle opérationnel de la Data Platform. • Garantir disponibilité, performance et fiabilité de la plateforme. • Piloter les évolutions Snowflake et Power BI Cloud. • Mettre en place les standards d'architecture, de gouvernance et de Data Products. • Développer les capacités Self-Service Analytics. • Coordonner les équipes internes et les partenaires externes. • Accompagner la transformation vers un modèle orienté produit. • Assurer la sécurité et la conformité (GDPR, DORA, IAM, RBAC, Data Masking). Compétences clés Snowflake, Power BI Cloud, Azure, dbt, Data Engineering, Data Governance, Data Architecture, Platform Engineering, DevOps Data, Spark, FinOps, Data Products