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

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

Contexte : Une entreprise technologique internationale en forte croissance recherche un consultant freelance pour accélérer le déploiement et l'industrialisation de solutions d'IA générative au service de ses opérations internes. L'objectif est de concevoir, développer et déployer des agents IA capables d'automatiser des processus métier, d'interagir avec différents outils de l'entreprise et d'améliorer significativement l'efficacité opérationnelle. Vous rejoindrez une équipe transverse travaillant en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Opérations et métiers. Missions : Conception et développement d'agents IA · Concevoir et développer des agents IA capables d'exécuter des tâches complexes et multi-étapes. · Définir les architectures d'agents : prompts, mémoire, outils, règles métier et mécanismes de contrôle. · Construire rapidement des prototypes puis les faire évoluer vers des solutions robustes et industrialisées. · Développer des cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée pour les équipes internes. Intégration aux systèmes de l'entreprise · Connecter les agents aux applications internes et aux différentes sources de données. · Mettre en place les intégrations nécessaires via API, webhooks ou connecteurs. · Permettre aux agents d'agir directement sur les systèmes métiers dans un cadre sécurisé. · Garantir la fiabilité des échanges et des traitements automatisés. Industrialisation et amélioration continue · Mesurer la performance des agents déployés. · Analyser les retours utilisateurs et identifier les axes d'amélioration. · Optimiser la qualité, la fiabilité et la pertinence des réponses. · Définir les standards de développement et de maintenance des agents. Sécurité et gouvernance · Mettre en place les garde-fous nécessaires au bon fonctionnement des agents. · Garantir la conformité avec les exigences de sécurité et de gouvernance des données. · Documenter les cas d'usage, les limitations et les indicateurs de performance. Adoption et accompagnement · Accompagner les équipes dans l'utilisation des solutions déployées. · Participer à la diffusion des bonnes pratiques autour de l'IA générative. · Contribuer à la structuration d'un écosystème d'agents réutilisables et évolutifs. Profil recherché : · 3 à 7 ans d'expérience en développement logiciel, Data Engineering, Machine Learning ou IA appliquée. · Expérience concrète dans la conception et le déploiement de solutions basées sur les LLM. · Très bonne maîtrise de Python. · Bonne compréhension des architectures d'agents et des workflows IA. · Expérience des intégrations via API, webhooks et connecteurs. · Expérience de mise en production de solutions IA. Compétences recherchées : · IA Générative · LLM · Agentic AI · RAG · Prompt Engineering · Evaluation et monitoring des modèles · Tool Calling · Multi-agent systems · MCP (Model Context Protocol) · Développement · Python · SQL · APIs REST · JSON · Intégrations systèmes · Frameworks et outils Une expérience sur tout ou partie des outils suivants est appréciée : · LangChain · LangGraph · LlamaIndex · OpenAI · Anthropic · Mistral · Gemini · n8n · Make · Zapier · Cloud · AWS · GCP · Azure

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.

Métiers Fonctions Pilotage de projet ou de programme Product owner Spécialités technologiques BI Infrastructure & Cloud Devops Conduite du changement Gouvernance des données Type de facturation Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences Technologies et Outils Python (7 ans) Airflow (7 ans) Apache (7 ans) AWS (7 ans) Databricks (7 ans) SQL (7 ans) Power BI (7 ans)Méthodes / Normes AgileSAFe Soft skills Leadership Description et livrables de la prestation Contexte de la mission : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data & Analytics dédiée au pilotage d'actifs industriels, notre client recherche un Product Owner Data & Analytics Senior pour accompagner le développement et l'adoption de nouveaux services data à destination des métiers. La plateforme a pour objectif de fournir des données fiables, industrialisées et accessibles afin de faciliter la prise de décision et l'amélioration de la performance opérationnelle. Le consultant évoluera au sein d'un environnement agile et collaborera étroitement avec les équipes métiers, data, BI, architecture et développement. Le poste s'inscrit dans une organisation produit structurée, en interaction directe avec un Product Manager garant de la vision produit, de la roadmap stratégique et de l'alignement avec les enjeux business. Missions : 1. Pilotage Produit - Recueillir, analyser et challenger les besoins des parties prenantes métiers. - Traduire les besoins en Epics, Features et User Stories. - Construire, maintenir et prioriser le backlog produit. - Garantir la cohérence fonctionnelle des évolutions développées. - Définir les critères d'acceptation et valider les livrables. 2. Coordination Agile - Animer les cérémonies Agile / SAFe : - Sprint Planning - Backlog Refinement - Sprint Review - Sprint Retrospective - Assurer la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques. - Suivre l'avancement des développements et identifier les risques. 3. Data & Analytics - Contribuer à la conception et à l'évolution de produits Data, Analytics et BI. - Participer à la définition des indicateurs de performance et des usages analytiques. - Accompagner les sujets liés à la qualité, la gouvernance et l'accessibilité des données. - Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data Science. 4. Adoption et Accompagnement - Favoriser l'adoption des nouveaux services data auprès des utilisateurs. - Recueillir les retours d'expérience et identifier les opportunités d'amélioration. - Accompagner la conduite du changement et la montée en compétence des utilisateurs. 5. Gouvernance - Contribuer aux instances de gouvernance Data. - Participer aux arbitrages de priorisation en fonction de la valeur métier. - Assurer l'alignement entre les besoins opérationnels et les objectifs stratégiques. Expertise souhaitée Environnement technique : - Databricks - Apache Airflow - Power BI - SQL - Python - AWS Expérience : - Minimum 7 ans d'expérience en tant que Product Owner. - Au moins 5 ans d'expérience dans des environnements Data, BI ou Analytics. - Expérience significative sur des plateformes Data, produits Analytics ou solutions Self-Service BI. - Une expérience dans un environnement industriel est fortement appréciée. Compétences : - Gestion et priorisation de backlog produit. - Rédaction de User Stories et critères d'acceptation. - Maîtrise des méthodologies Agile et du framework SAFe. - Bonne compréhension des problématiques Data, Analytics et BI. - Sensibilité aux enjeux de qualité et gouvernance des données. - Forte orientation valeur métier et expérience utilisateur. Soft Skills : - Excellent relationnel. - Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, techniques et managériaux. - Esprit de synthèse et capacité de vulgarisation. - Leadership transversal. - Excellentes capacités de communication et d'animation. Mobilité Non renseigné

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme data cloud et de la modernisation de l’écosystème analytique, nous recherchons un(e) Tech Lead Data capable de piloter les choix techniques, encadrer les développements et accompagner les équipes sur des architectures data cloud-native à grande échelle. Missions principales Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur GCP Encadrer techniquement les équipes Data Engineering Définir les bonnes pratiques de développement et d’industrialisation Participer aux choix d’architecture et aux décisions techniques stratégiques Développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Mettre en place les standards CI/CD et Infrastructure as Code Superviser les workflows d’orchestration et les traitements batch/streaming Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données Collaborer avec les équipes métier, analytics, BI et cloud platform Accompagner les équipes sur les sujets de performance, monitoring et optimisation des coûts cloud Environnement technique GCP (BigQuery, Cloud Run, Pub/Sub, Cloud Build, Artifact Registry) Terraform Python SQL Airflow Git / CI/CD Docker Architecture cloud-native APIs & microservices Data pipelines / ELT Compétences appréciées Streaming temps réel Data Governance Observabilité & monitoring FinOps / optimisation cloud Sécurité des données Méthodologies Agile / Scrum

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

Rôle Le Growth Hacker Technologique est responsable de l’évaluation de la faisabilité des technologies modernes et des idées, ainsi que de la conduite de projets de preuve de concept (PoC) dans les phases préliminaires de développement pour différents cas d’usage métier. Ce rôle s’appuie sur une expertise technique et une forte créativité afin de développer des solutions innovantes qui renforcent la croissance et la compétitivité de l’organisation. Dans ce rôle, vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes IT, les équipes métiers, les clients ainsi que l’écosystème FinTech afin d’identifier et d’explorer des technologies émergentes et des idées innovantes susceptibles de générer de la valeur business. Vous serez responsable de la conception et de l’exécution de projets PoC pour valider ces idées, en veillant à leur alignement avec les objectifs stratégiques de l’organisation. Votre mission impliquera également la collaboration avec les parties prenantes pour recueillir les besoins, définir les solutions et réaliser de petits développements afin d’aboutir à des résultats concrets. Vous serez également en charge d’assurer une veille du marché pour identifier des opportunités en dehors de l’organisation. Responsabilités principales Rechercher et évaluer les technologies modernes et les idées innovantes Agir en tant que partenaire technologique pour les métiers dans l’exploration de nouvelles opportunités business Piloter les opportunités sous un angle technique, depuis l’idéation jusqu’au PoC et au support de la livraison produit Démontrer une bonne compréhension de l’environnement réglementaire actuel, notamment en Europe Promouvoir et présenter les opportunités offertes par les technologies à adopter, tout en identifiant et expliquant les risques associés, notamment en termes de concurrence Identifier et lever les obstacles, et toujours trouver des solutions dans des situations complexes Évoluer efficacement dans des environnements ambigus Collaborer et communiquer avec les parties prenantes concernées Suivre l’avancement des projets et partager les résultats Profil requis (Must Have) Architecture & Cloud Expérience approfondie dans la conception de solutions cloud native (Azure de préférence), incluant des architectures scalables, sécurisées et optimisées en coûts Maîtrise des plateformes de conteneurisation (Kubernetes, AKS, OpenShift) et des architectures microservices Capacité à définir des landing zones cloud, modèles d’identité, architectures réseau et périmètres de sécurité Intégration & Data Expertise des modèles d’intégration modernes : APIs, architectures événementielles, streaming, batch et échanges basés sur des fichiers Capacité à concevoir des écosystèmes API robustes (contrats, versioning, gouvernance) Expérience en intégration hybride (cloud, on-premise, SaaS) via des patterns standardisés Bonne compréhension des plateformes data, des pratiques de data engineering et du cycle de vie des données Capacité à concevoir des flux de données sécurisés et à gouverner la qualité, les accès et les domaines de données Sécurité & Conformité Maîtrise des principes de “security by design” (identité, chiffrement, segmentation réseau, modélisation des menaces) Capacité à intégrer conformité, auditabilité et résilience opérationnelle dans les choix d’architecture Architecture & Delivery Expérience démontrée en architecture de solutions de bout en bout Capacité à équilibrer exigences fonctionnelles et non fonctionnelles Compétences en leadership pour piloter des équipes transverses et aligner les parties prenantes Capacité à produire des documents d’architecture (roadmaps, patterns, décisions techniques) Engineering & Méthodologies Bonne connaissance des pratiques DevOps (CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés) Capacité à guider les équipes vers des pratiques modernes, scalables et maintenables Expérience en modernisation, migration et refactoring de systèmes legacy vers des architectures cloud Soft Skills & Business Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes auprès des équipes métiers et des dirigeants Aisance dans l’animation d’ateliers techniques et de sessions de discovery Solides capacités de prise de décision avec une approche pragmatique orientée valeur Expérience des environnements Agile Connaissance des technologies émergentes (DLT, IA, quantum computing, etc.) Expérience des projets d’innovation, d’incubation et de PoC