Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data Lake à Paris

Dans le cadre d’un projet au sein de la Digital Factory d’un grand groupe international du secteur de l’énergie , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir et mettre en place des pipelines de données dans un environnement Azure Cloud serverless . Contexte La Digital Factory du groupe (plusieurs centaines de collaborateurs, organisation en squads internationales) développe et déploie des solutions digitales afin de soutenir les activités du groupe à l’échelle mondiale. Missions Concevoir et développer des pipelines de données en Python Mettre en place des traitements batch et orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des volumes de données importants (Parquet) Mettre en place des contrôles qualité et validations de schémas Intégrer des API externes Participer à la modélisation et optimisation des bases Azure SQL Implémenter l’ observabilité (logs, métriques, traces) Industrialiser les déploiements via CI/CD Garantir la qualité et la sécurité du code (tests automatisés, scans) Stack technique Python Azure Cloud Azure Functions (Durable Functions v2) Data Lake / Blob Storage / Azure DB Pandas, Polars, PyArrow Profil recherché Minimum 6 ans d’expérience en Data Engineering Forte expertise Python & Azure Expérience sur architectures serverless Capacité à travailler en environnement agile / squad Anglais courant Informations mission Démarrage : mi / fin mars 2026 Durée : 12 mois Localisation : Paris Télétravail : 2 jours / semaine Processus de sélection Test technique (Codingame) à réaliser sous 72h Échange technique avec l’équipe projet

Pour un client du domaine de l'énergie, vous intégrerez la squad Data & Analytics Platform . Dans un environnement technologique en mutation rapide, cette équipe est responsable de la conception, de la construction et du support de la plateforme de données utilisée à l'échelle mondiale par l'ensemble des entités du groupe. Le poste est basé à Paris (75002) avec un rythme de travail hybride (3 jours de présence sur site impératifs). Missions : En tant que membre clé de la squad, vos activités principales se concentrent sur l'automatisation, la sécurité et la fiabilité de l'écosystème Data : Infrastructure as Code (IaC) : Développement, mise à jour et maintenance du code Terraform (environnements AWS et Azure) en respectant les standards de sécurité et de conformité internes. Automatisation CI/CD : Conception et maintenance des chaînes de déploiement automatisées via GitHub Actions pour garantir des mises en production fluides et sécurisées. Administration de Data Lake : Exploitation et optimisation du stockage (Amazon S3), gestion des cycles de vie des données (Lifecycle policies) et pilotage de la performance/coûts (FinOps). Sécurité et Gouvernance : Mise en œuvre des politiques d'accès (IAM), gestion de la configuration réseau (VPC, NSG, ACLs) et respect des réglementations sur l'exploitation de la donnée. Développement de Services : Création et maintenance de micro-services et d'APIs (REST, Event-driven) en Python. Support et Documentation : Rédaction et enrichissement de la documentation technique à destination des utilisateurs finaux et monitoring de la plateforme (supervision).

Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Data Engineer pour renforcer une squad Data dédiée à la mise en place d’un socle de Master Data Management (MDM) . L’objectif du projet est de centraliser, fiabiliser et gouverner les données liées aux instruments financiers , dans un environnement exigeant en matière de qualité, traçabilité et sécurité. Missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Architecte, BA, PO), vous interviendrez sur : La conception et le développement de pipelines de données (modèle Bronze / Silver / Gold) L’ingestion et l’orchestration des flux via Apache NiFi L’intégration de données multi-sources (CSV, XML, API REST) La modélisation des données et la construction de vues consolidées MDM La mise en place de contrôles de qualité et de traçabilité (logs, audit, complétude, cohérence, versioning) L’optimisation des performances des pipelines Le respect des standards de sécurité et conformité La documentation et le partage de bonnes pratiques au sein de la squad Environnement technique Apache NiFi SQL / NoSQL PostgreSQL Stockage objet : S3 / Blob Formats & protocoles : JSON, XML, CSV, API REST Scripting : Python , Bash CI/CD : GitLab, GitLab CI

Nous recherchons deux profils complémentaires : Expert Data Gouvernance : définition du cadre stratégique et de la gouvernance des données Data Custodian : mise en œuvre opérationnelle et supervision des données Ces deux rôles interviennent sur la visibilité, la qualité et la fiabilité des données tout au long de la chaîne de traitement. Expert Data Gouvernance Objectif Définir le cadre de gouvernance des données et apporter la vision stratégique permettant de structurer les pratiques autour de la plateforme data. Responsabilités Définir le cadre de gouvernance des données Structurer les rôles et responsabilités autour de la data Accompagner les équipes métiers et techniques Apporter une vision stratégique sur l’organisation et la gestion des données Informations mission Durée : 2 à 3 mois renouvelable Charge : 40 à 60 % Localisation : Paris ou Nantes Déplacements ponctuels à Nantes Data Custodian Rôle Le Data Custodian garantit la visibilité, la qualité et la disponibilité des données issues du RAW et agit comme point de contact privilégié avec les systèmes sources. Objectifs Garantir la disponibilité, la qualité et la traçabilité des données Assurer la complétude des sources Maintenir la visibilité sur les données brutes et leurs transformations Garantir la cohérence des données pour les équipes métiers et techniques Activités BUILD Cartographier les données RAW et identifier les sources Documenter les sources et les transformations Participer aux ateliers de conception Mettre en place des outils de catalogue / dictionnaire de données Définir les métriques et alertes pour la supervision Activités RUN Superviser la chaîne technique du RAW Suivre les flux et indicateurs Informer les équipes des évolutions des systèmes sources Analyser l’impact sur les socles data Sponsoriser les évolutions SI améliorant la qualité des données Durée : 1 an renouvelable Charge : temps plein Localisation : Nantes

Data Steward / Référent Qualité et Gouvernance des Données. Rattaché(e) au Responsable équipe Data, vos missions s'articuleront autour des volets suivants : Gouvernance et gestion de la donnée Définir et maintenir les règles de gouvernance de données (standards, nomenclatures, référentiels). Assurer la gestion du data catalog et la documentation des jeux de données. Identifier les propriétaires de données ( data owners ) et coordonner les processus de validation. Qualité des données Mettre en place et suivre les indicateurs de qualité (complétude, exactitude, unicité, fraîcheur…). Gérer et suivre les incidents et anomalies de qualité. Proposer des plans d’amélioration et suivre leur mise en œuvre avec les équipes techniques et métiers. Sécurité et conformité Veiller au respect des règles RGPD, sécurité et conformité interne liées aux données. Participer aux analyses d’impacts (DPIA) et aux audits de conformité. Support et coordination métier Comprendre les besoins métiers et garantir l’adéquation entre les données disponibles et leur usage. Former et accompagner les utilisateurs sur les bonnes pratiques de gestion des données. Servir de point de contact entre l’équipe Data et les équipes métier.

Contexte de la mission Grand groupe international du secteur de l’énergie, fortement orienté data-driven, souhaite renforcer l’exploitation de ses données de marché afin de : Réduire les risques opérationnels Améliorer l’efficacité des équipes métiers Développer de nouvelles offres basées sur la donnée Le projet stratégique vise la mise en place d’une architecture Big Data de type médaillon (Bronze / Silver / Gold) dédiée aux market datas issues de différentes plateformes de marché. Objectifs du projet Le programme consiste à : Mettre en place les layers : Silver : données structurées et normalisées Gold : données calculées (orders, trades, orderbooks, best bid/ask, OHLC, VWAP, TWAP, etc.) Implémenter le data management : Data quality Data catalog Monitoring Exposer les données Gold via SDK et interfaces métiers Définir et appliquer les politiques d’accès Reprendre l’historique pour permettre le décommissionnement de solutions legacy Rôle du Business Analyst Le consultant interviendra au cœur d’un environnement mêlant équipes métiers (Trading Surveillance, Quant, Market Analysts) et équipes Data Engineering. Analyse & Cadrage Recueil et structuration des besoins métiers liés aux market datas Animation d’ateliers avec les stakeholders Analyse approfondie des données sources Identification des incohérences et cas spécifiques Spécifications fonctionnelles & Data Rédaction des spécifications Silver / Gold Définition des règles de transformation et d’enrichissement Data mapping Gestion de la complexité temporelle des données de marché Définition des modèles orientés usages métiers Data Management & Gouvernance Définition des règles de qualité et indicateurs Contribution au monitoring Participation au data catalog Garantie de traçabilité des règles métier Coordination & Delivery Collaboration étroite avec les Data Engineers Suivi des développements Élaboration de la stratégie de tests Conception et exécution des plans de tests Participation aux comités projet

🎯 Contexte de la mission Dans le cadre d’un vaste programme de transformation finance et digitalisation, notre client renforce son dispositif autour des sujets Data Model & Data Migration sur les périmètres : Performance Opérationnelle Finance Run des applications Finance (P2P et CRM) Programme Source-to-Pay Déploiement de Sirion (France & USA) Harmonisation des outils Migration et transformation des modèles de données Intégration future dans un référentiel MDM Projet S/4HANA Environnement international avec fort enjeu de coordination. 🚀 Missions principales Le Chef de Projet Data Migration sera responsable de la coordination et du pilotage des sujets liés au modèle de données et à la migration dans un environnement multi-outils. 📌 Pilotage Data Migration Définir et piloter la stratégie de migration des données Superviser la qualité, la transformation et la cohérence des données Garantir l’alignement avec les modèles cibles Anticiper l’intégration future dans le MDM 📌 Coordination transverse Mettre autour de la table les équipes métiers, IT et intégrateurs Animer les comités projets Arbitrer et prioriser les chantiers Assurer la cohérence entre P2P, CRM, Sirion et S/4HANA 📌 Programme & Outils Contribution au programme Nexus Pilotage data sur le périmètre Source-to-Pay Harmonisation des outils finance et procurement Compréhension des enjeux autour des outils de type StoS ⚠️ Le poste n’est pas orienté technique d’implémentation : → Pas de mise en place d’interfaces → Pas de déclenchement technique d’outils → Rôle orienté pilotage, coordination, gouvernance data 🧠 Profil recherché🎓 Expérience Minimum 8 ans d’expérience en gestion de projet data / transformation Expérience confirmée en migration de données dans des environnements complexes Expérience sur des programmes internationaux fortement structurants 💻 Compétences techniques Bonne connaissance de : SAP (idéalement S/4HANA) Coupa Environnements P2P / Source-to-Pay Connaissance de Tibco : un plus Compréhension des problématiques MDM Vision data model & gouvernance 🌍 Langues Anglais obligatoire

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Architecte Data Azure pour définir et piloter l’évolution des plateformes de données cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez les architectures existantes, identifierez les limites techniques et proposerez des trajectoires cibles adaptées aux enjeux métiers, techniques et opérationnels. Vous guiderez la conception de nouvelles architectures en intégrant des services et technologies Azure tels que Azure Data Lake, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Factory et Event Hubs, ou des approches lakehouse lorsque pertinent. Vous serez responsable des choix structurants en matière de stockage, de traitement, de gouvernance, de sécurité et de qualité des données, en veillant à la performance, à la scalabilité et à la résilience des plateformes. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et DevOps pour garantir une mise en œuvre industrialisée, alignée avec les standards d’entreprise et les contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans l’animation d’ateliers techniques, la formalisation de patterns d’architecture et l’accompagnement des équipes dans l’adoption des meilleures pratiques data sur Azure.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Azure pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Lake et Event Hubs. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’Azure. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes. Profil recherché :

Contexte Dans le cadre du Programme Relation Client (PRC) d’un acteur majeur du secteur assurance / mutualité , CELAD recherche un Chef de Projet MOA Décisionnelle pour participer à la transformation du modèle de relation client et à l’optimisation des outils de pilotage. Le programme s’appuie sur le progiciel Pega pour : Gérer les parcours clients et orchestrer les interactions Traquer les intentions, actions et activités relationnelles Alimenter les dispositifs de pilotage et reporting décisionnel Les données issues de Pega, intégrées à d’autres briques du système d’information, servent à fournir aux métiers et managers des outils fiables et orientés usages . Missions principales Piloter les projets décisionnels dans le contexte assurance / mutualité Analyser les besoins métiers et les traduire en spécifications décisionnelles Contribuer à la conception et au suivi du Data Warehouse / Data Lake Coordonner les équipes métiers, IT et Data centrales Suivre les recettes et valider la qualité des livrables décisionnels Participer à la convergence des indicateurs et à l’optimisation des dispositifs de pilotage

En tant qu’Expert technique Qualys, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie du service de gestion des vulnérabilités : Expertise technique & sécurité - Déployer, configurer et administrer la solution Qualys (VM, PC, Policy Compliance, WAS, etc.) - Piloter les scans de vulnérabilités (réseau, systèmes, applications) et analyser les résultats - Définir et mettre en œuvre des mesures techniques de vulnérabilité et des indicateurs de sécurité - Contribuer aux activités de conformité et de réduction du risque cyber Intégration & industrialisation - Intégrer les données Qualys dans les outils Groupe (SIEM, data lake, reporting, ITSM) - Participer à la définition des processus opérationnels cibles (run, supervision, remédiation) - Garantir la couverture du périmètre technique (on-prem, cloud, environnements hybrides) - Contribuer aux phases de POC , d’évaluations techniques et de choix d’architecture Collaboration & documentation - Travailler en étroite collaboration avec les équipes Sécurité, Infrastructure, Produit et Exploitation - Produire la documentation technique (interfaces, processus, modes opératoires) - Assurer la transition vers les équipes opérationnelles (handover, runbook) - Tous les livrables et présentations doivent être rédigés en anglais .

Accès, intégration et qualité de la donnée : -Garantir l'accès aux sources de données internes et externes -Superviser l'intégration de données de natures variées (structurées / non structurées) -Vérifier et contrôler la qualité des données entrant dans le Data Lake -Recetter la donnée : détection d'anomalies, suppression des doublons, validation des flux Qualification & gestion des données : -Capteur de données produites par les applications ou sources externes -Intégration et consolidation des données -Structuration de la donnée (modélisation, sémantique, normalisation) -Cartographie des données disponibles -Nettoyage et fiabilisation des jeux de données -Validation fonctionnelle et technique -Création et maintien éventuel de référentiels de données Gouvernance & conformité : -Contribution à la politique de la donnée -Structuration du cycle de vie des données -Respect des réglementations en vigueur (RGPD & friends)