Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. CENISIS recrute un Data Engineer Expérimenté(e) F/H, en CDI, à Lille, pour intervenir au sein d'une équipe métier chez un grand acteur du Retail. Tes missions : En tant que Data Engineer Expérimenté(e) F/H, tu seras responsable de la conception et de l'industrialisation des flux de données afin de garantir leur fiabilité, leur performance et leur exploitabilité pour les usages métiers et analytiques. Tes principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, intégrer et transformer des données structurées et non structurées. Modéliser les données dans des environnements Data Warehouse / Data Lake. Optimiser la performance, la qualité et la disponibilité des flux de données. Automatiser les traitements et les déploiements dans une logique DataOps. Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers. Garantir la fiabilité et la sécurité des données mises à disposition. Participer à la veille technologique sur les environnements data et IA. En rejoignant CENISIS, tu bénéficies notamment : Prise en charge à 100 % des transports en commun ou indemnités kilométriques vélo. Charte télétravail co-signée par la direction. Prime de performance. Et évidemment, les avantages classiques : Tickets restaurant. Mutuelle d'entreprise. Le processus de recrutement : Chez Cenisis, le processus de recrutement s'adapte au contexte des missions et peut être accéléré en fonction des besoins : Première rencontre avec Alexandre, Talent Acquisition, Deuxième échange avec ton futur Manager, Troisième échange avec Gilles, Head of et/ou Cédric, CEO.
Dans un contexte de transformation digitale accélérée, le client souhaite structurer, fiabiliser et moderniser son environnement data afin de répondre à l'évolution rapide de ses usages et de soutenir des initiatives à forte valeur ajoutée. Trois axes stratégiques majeurs motivent cette évolution : L'intégration croissante de données issues de capteurs IoT, caractérisées par des volumes importants, une forte vélocité et une grande hétérogénéité, notamment pour des cas d'usage liés à l'exploitation, la maintenance, la sécurité ou la performance des infrastructures. Le développement de l'intelligence artificielle, qui requiert un accès fluide à des données fiables, historisées et exploitables à grande échelle pour l'entraînement de modèles, l'analyse prédictive, l'optimisation et l'aide à la décision. L'archivage des données pour une utilisation ultérieure à moindre coût. Aujourd'hui, le client dispose d'un datawarehouse alimenté par environ 30 sources de données, principalement orienté vers le reporting et le pilotage décisionnel. Si cette plateforme répond aux besoins actuels, elle montre toutefois ses limites face aux nouveaux enjeux data : Difficulté à intégrer et exploiter efficacement des données massives, temps réel ou non structurées (IoT, logs, données brutes), Manque de flexibilité pour l'analyse exploratoire et l'expérimentation, Capacité limitée à supporter des workloads analytiques avancés et des cas d'usage IA, Enjeux croissants en matière de scalabilité, de performance, de gouvernance et de coûts. Dans ce contexte, l'ambition est de franchir une nouvelle étape en mettant en place une architecture data moderne, capable d'accompagner durablement la montée en puissance des usages data et de renforcer la valeur métier extraite des données.
Vous intervenez sur un projet data pour un grand compte, dans un environnement moderne orienté Data Lake et Data Warehouse. Vous prendrez en charge le développement, les tests et la maintenance de composants data, en assurant qualité et fiabilité des livrables. Développement : - Concevoir et développer des composants data avec Python et SQL - Participer à la structuration, l'optimisation et la documentation des environnements Data Lake / Data Warehouse - Contribuer au design et à la maintenance des pipelines de données - Effectuer la revue croisée des développements de l'équipe Tests et recette : - Élaborer et exécuter des jeux d'essais, tests unitaires et d'intégration - Identifier, analyser et traiter les anomalies - Vérifier la conformité des livrables et rédiger des rapports de tests Maintenance et amélioration continue : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles des pipelines - Participer à la résolution des incidents de production - Contribuer à la fiabilité et à l'amélioration des solutions data Environnement technique : - AWS S3, Kubernetes, Dataiku, Starburst, Python, SQL - Outils souhaités : Spark, dbt, Airflow Modalités : - Poste basé à Paris (Ile-de-France) - Télétravail partiel possible
Dans le cadre d'un projet stratégique, nous recherchons un Architecte Solutions IT orienté Data, disposant d'une expertise solide ainsi que d'une bonne connaissance des enjeux métiers en finance et assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). Localisation : Chartres (présentiel) avec déplacements réguliers à Paris Démarrage : ASAP Durée : Longue visibilité Vos missionsDéfinir et concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards existants Intervenir sur des projets autour des plateformes data (Data Lake, Data Warehouse) Traduire les besoins métiers en solutions IT concrètes et adaptées Assurer la conformité réglementaire (notamment Solvabilité II) Compétences requisesExpertise en architecture IT / Data Maîtrise de Databricks et des environnements data (ETL, pipelines, etc.) Connaissance des solutions SAS (Base SAS, SAS Grid…) Bonne maîtrise des environnements Cloud, idéalement Azure Connaissances métiersFinance / Assurance Prudentiel Réassurance Solvabilité II
MISSIONS PRINCIPALES Maintenance Corrective Analyser et corriger les bugs sur le backend Go : packages d'ingestion, gestion des périodes, export, synchronisation, cache, authentification JWT Diagnostiquer et résoudre les anomalies sur les requêtes MySQL et les jobs de traitement Versionner les correctifs sur GitHub (commits, PR documentées) pour revue par l'équipe interne avant merge Support N1/N2 Prendre en charge les incidents remontés via Slack, mail ou téléphone dans les fenêtres SLA définies Communiquer proactivement sur le statut des incidents pendant la résolution Gérer les tickets dans EasyRedmine (création, suivi, clôture) Suivi des Dépendances & Sécurité Surveiller les mises à jour de sécurité Go et MySQL, appliquer les correctifs de vulnérabilités Remonter les risques techniques identifiés à l'équipe interne Documentation & Reporting Documenter les procédures de résolution et les anomalies récurrentes pour réduire le temps de diagnostic futur Produire un rapport mensuel : incidents traités, temps passé, correctifs livrés
Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Wavo, fintech qui construit le futur du financement de stocks pour les PME (achat et financement de stocks en amont, sans dette ni garantie personnelle), recrute un Data Engineer. La donnée est au coeur de leur modèle : elle alimente les décisions de financement, les modèles de risque et l'évaluation de la valeur et de la qualité des stocks financés. Le Data Engineer joue un rôle central dans la construction et l'évolution de la plateforme data, sur toute la chaîne de valeur : ingestion de sources externes, modélisation de datasets fiables, mise en production de pipelines et publication des données qui alimentent le produit et les opérations. C'est un rôle d'ingénierie à fort impact métier. Au quotidien, la personne travaille avec David (Founding Data Engineer) et en collaboration étroite avec les équipes Product, Software et Ops, dans une petite équipe avec beaucoup d'ownership, des boucles de feedback rapides et un périmètre technique large (conception, infrastructure, DevOps, sujets proches du produit). Les missions incluent aussi des sujets à forte valeur métier comme l'orchestration d'agents IA pour l'ingestion de données, l'analyse de documents et l'évaluation de la santé financière des clients.
Contexte Mission au sein d'un grand groupe du secteur assurance/réassurance, sur le périmètre transverse. Le poste vise à renforcer les capacités d'architecture technique et data de l'entreprise, dans un contexte à forte dimension métier finance/assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). La mission se déroule sur le site de Chartres, avec des déplacements ponctuels sur Paris. L'enjeu principal est la conception d'architectures data robustes et conformes aux exigences réglementaires du secteur. Rôle et responsabilités principales Concevoir des architectures applicatives et data robustes, scalables et sécurisées Définir et mettre en œuvre les architectures techniques du périmètre Piloter les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les standards d'entreprise Intervenir sur des projets de data platform (Data Lake, Data Warehouse) Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IT adaptées Travailler en lien étroit avec les équipes métiers et IT Assurer la conformité des solutions avec les contraintes réglementaires, notamment Solvabilité II Livrables attendus Les contributions attendues portent sur la conception et la mise en œuvre des architectures data/techniques et sur les Connaissances métiers suivantes : o Finances / Assurances o Prudentiel o Réassurance o Solvabilité II
Dans le cadre du développement des activités d'un grand groupe du secteur de l'assurance et de la protection sociale, nous recherchons un(e) Architecte Solutions IT disposant d'une forte expertise data, ainsi que d'une bonne connaissance des enjeux métiers de la finance et de l'assurance (prudentiel, réassurance, Solvabilité II). En lien étroit avec les équipes métiers et IT, vous serez responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques : 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
Descriptif de la mission : Participation au développement des solutions de Data Visualisation, des applications Power Platform et des pipelines Dataiku. Documentation des solutions et réalisation du transfert de compétences. Maîtrise de SQL, Data Lake/Datamarts et méthodologies Agiles requise. Environnement Technique AGILE POWER APPS POWER BI SQL DATAIKU POWER PLATFORM COMPÉTENCES EXIGÉES POWER BI Confirmé DATAIKU Expert SQL Expert AGILE Expert
Dans le cadre du développement d'une plateforme Big Data à l'échelle internationale, le consultant interviendra sur la conception et la mise en œuvre d'un socle permettant de centraliser, traiter et distribuer un volume important de données issues de plusieurs pays. Les principales missions incluent : La conception et le développement de pipelines de données (ingestion, traitement, normalisation, distribution) La mise en place d'architectures Big Data robustes et scalables L'amélioration continue du framework technique (monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, qualité de code) Le respect des standards d'architecture et des guidelines internes La collaboration avec les parties prenantes du projet pour promouvoir les bonnes pratiques et les solutions communes L'environnement est international avec une équipe basée principalement à Paris et des interactions possibles avec d'autres sites en Europe.
Nous recherchons un Expert Technique Senior pour participer à un projet stratégique de refonte de notre Data Lake. Ce projet vise à répondre de manière flexible et agile aux besoins métiers, et apporter une valeur ajoutée autour de la donnée. Missions principales : Participer au développement du Framework de gestion des flux de données Contribuer à la conception et l'architecture technique de la solution cible Proposer des solutions innovantes Être force de proposition sur le design des solutions techniques Rédiger les dossiers techniques et autres documentations nécessaires Assurer la cohérence technique des différents modules du projet Réaliser et automatiser les tests sur les outils/modules développés Veiller au respect des délais Accompagner la phase de validation business en UAT et PROD Préparer le roadbook de migration et participer à la mise en production
Contexte de la mission Cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. Elle est accompagnée par diverses ressources du pôle, du département ou des équipes applicatives ( managers, coodinateurs, référent techniques, pilote de système applicatifs...). La mission du projet : Accompagner la migration et l'industrialisation d'une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI Description du profil: Nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration et l'industrialisation d'une nouvelle plateforme data. Le profil interviendra sur la conception de pipelines Databricks / Spark, la structuration du modèle de données cible et la mise en place de standards de développement robustes, maintenables et industrialisés. Le profil devra accompagner les équipes de développement pour assurer le respect des bonnes pratiques établies pendant la migration. Une capacité à prendre du recul, à proposer des choix techniques structurants et à travailler avec des équipes Data, BI et métier est attendue. Une connaissance de Power BI est appréciée pour faciliter l'exposition des données vers les usages analytiques. Objectifs et livrables Activité principale : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l'observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d'incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire : Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l'interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l'intégration de sources d'alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d'équipe Participer aux rituels agiles et à l'amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe: Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud
Date de démarrage : ASAP Date de fin : 11/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 1 jour par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 380 € HT Contexte et Mission : Au sein d'un grand programme de valorisation et de monétisation de la donnée à destination de partenaires stratégiques (industriels CPG, retailers), vous interviendrez sur le partage d'insights à forte valeur ajoutée et la gestion collaborative de la Supply Chain (Assortiment, promotions, prix). Intégré(e) au cœur des équipes Data, votre mission consistera à analyser les besoins métier, établir les spécifications data et valider les livrables des équipes de Data Engineers. L'objectif final est la modélisation et la valorisation de données complexes afin d'être restituées et visualisées à travers des applications web modernes. Activités principales :Analyser et traduire les besoins métiers en spécifications de données claires. Concevoir des pipelines de données optimisés afin de garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. Collaborer étroitement avec les Data Engineers pour valider la conformité de leurs développements. Assurer la disponibilité et la qualité des données destinées aux outils de restitution et de visualisation. Compétences Techniques et Expertises RequisesIncontournables (Must have) :Expertise SQL : Excellente maîtrise du langage SQL, avec une expérience significative et poussée sur Google BigQuery et les bases de données relationnelles. Expertise Métier Retail : Excellente maîtrise des KPIs du secteur de la grande distribution / Retail. Une expérience préalable chez un retailer ou un panéliste est fortement recommandée. Modélisation : Solide expérience dans la préparation de données et la modélisation de flux analytiques. Souhaitées (Nice to have) :Connaissance des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse) et des environnements Cloud (GCP idéalement, ou AWS / Azure). Pratique des méthodologies Agiles (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement). Capacité à faire le pont efficacement entre les équipes métiers et les équipes techniques.
Dans le cadre d'un projet stratégique pour une grande banque européenne, nous recherchons deux profils complémentaires : Business Analyst Data et Expert Data Management. Vous interviendrez sur des sujets clés liés à la migration de Datalake et à la gouvernance des données. Vos responsabilités incluront : Participer à la migration et à la valorisation des données. Implémenter des contrôles de Data Governance (Ownership, Definition, Quality). Gérer les Metadata et le Data Lineage. Superviser le End User Computing (EUC). Définir et exécuter des plans pour garantir la conformité avec les frameworks Data Management & EUC.
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand établissement financier, nous recherchons un consultant AMOA Senior / Expert spécialisés en Data Foundation et Finance de Marché. Vous interviendrez sur des projets à forte visibilité autour de la modernisation des plateformes décisionnelles, de la gouvernance des données et de la construction d'un DataHub Finance de Marché basé sur des architectures Big Data modernes. L'environnement couvre notamment les activités de gestion d'actifs, ALM, reporting financier, ESG et innovation IA/Data. Vos missions : Au sein des équipes projet Data & Finance, vous contribuerez notamment à : DataHub & Data Foundation Étudier les impacts des nouveaux modèles de données sur les usages existants Concevoir et faire évoluer les DataMarts décisionnels Participer à la modélisation Data Vault et Business Views Rédiger les spécifications fonctionnelles et les mappings de données Concevoir et piloter les recettes fonctionnelles Accompagner les équipes métiers dans l'évolution des usages Data Reporting & Gouvernance des données Analyser les besoins de reporting et de pilotage métier Participer à la mise en qualité et à la gouvernance des données Contribuer à l'industrialisation des usages Tableau / Alteryx / Big Data Être force de proposition sur les pratiques Data Management Innovation & IA Participer à des initiatives IA / IA Générative autour de l'exploitation des données Accompagner les métiers dans la définition de cas d'usage innovants Contribuer aux POCs et à l'acculturation des équipes Environnement technique & fonctionnel : Data & BI DataHub / DataLake / Big Data Data Vault Tableau Software Alteryx Informatica (Axon, EDC, IDQ) Architecture décisionnelle & gouvernance des données Finance Gestion d'actifs Finance de marché Reporting réglementaire & ESG ALM / Pilotage de bilan Connaissance de Murex MX.3 appréciée Méthodologie Agile / Scrum Approche Produit AMOA SI / Data
Contexte Dans le cadre du renforcement de sa stratégie Data, un grand groupe international recherche un Project Manager Data pour piloter un domaine de données stratégique utilisé par de nombreux métiers (CRM, Marketing, E-commerce, Service Client, Analytics, IA, automatisation, etc.). La mission s'inscrit dans la continuité d'un programme de structuration des données visant à améliorer leur qualité, leur gouvernance, leur disponibilité et leur exploitation au travers de Data Products à forte valeur métier. MissionsPilotage du Data Product Définir et piloter la roadmap du domaine Data concerné. Prioriser les besoins en fonction de la valeur métier attendue. Assurer le suivi des cas d'usage consommateurs de données. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités techniques. Gouvernance et Qualité des Données Structurer et animer la gouvernance des données. Définir les règles de qualité et les indicateurs associés. Organiser les processus de création, mise à jour et maintenance des données. Assurer la traçabilité des décisions et arbitrages. Coordination transverse Animer les comités de pilotage et instances de gouvernance. Coordonner les équipes métiers et techniques. Faciliter la prise de décision entre les différentes parties prenantes. Arbitrer les priorités et gérer les dépendances. Data Management & Architecture Participer à la définition des modèles de données cibles. Contribuer aux arbitrages d'architecture et aux choix des systèmes de référence. Superviser les flux de données et leur intégration. Veiller à la cohérence globale de l'écosystème Data. Pilotage par la valeur Définir les indicateurs de succès. Mesurer la valeur délivrée par les initiatives Data. Réaliser les arbitrages entre valeur, risques, coûts et complexité. Compétences requisesFonctionnelles Gestion de projets Data. Gouvernance des données. Data Quality Management. Data Product Management. Modélisation de données. Pilotage de roadmap. Gestion des parties prenantes. Méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Gestion de projet et coordination transverse. Pilotage orienté valeur métier. Techniques SQL. Data Warehousing. ETL / ELT. Data Management. Outils appréciés Snowflake ou équivalent. Outils de Data Visualisation (Power BI, Tableau, Qlik Sense). Outils de Data Quality. Outils de Data Catalog / Data Governance.
