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

Si la Data est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste de Concepteur Développeur Data ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants (modèle Bronze / Silver / Gold) avec un code documenté • Collaborer à la conception de l’architecture Data et à la structuration des flux (MDM, multi-sources) • Gérer la maintenance évolutive et corrective des flux de données • Participer activement à l’ amélioration continue des traitements et performances • Implémenter des contrôles qualité, traçabilité et tests pour fiabiliser les données • Suivre les bonnes pratiques (sécurité, gouvernance, CI/CD) et participer aux revues techniques • Travailler en méthodologie Agile/Scrum au sein d’une squad Data

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

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

Contexte de la mission Cette équipe est responsable de la conception, du déploiement et de la maintenance d'une plateforme data cloud utilisée à l’échelle du groupe. Cette plateforme doit répondre à des enjeux majeurs tels que : la scalabilité la gouvernance la sécurité la performance Actuellement, l’environnement est principalement orienté vers Azure, avec une interopérabilité multi-cloud envisageable. Objectifs et livrables Infrastructure & Cloud (Azure) Développement et maintenance d’infrastructures en utilisant Terraform, Bicep et ARM Déploiement et gestion des ressources Azure : Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) Azure Storage (Blob) Azure Virtual Network, NSG, Private Endpoints Gestion des environnements cloud (DEV, TEST, PROD) Data Platform Administration et exploitation d’un Data Lake Azure Gestion des accès, de la gouvernance et de la sécurité des données : Azure AD / RBAC Politiques / Purview pour la gouvernance data Optimisation des performances et des coûts CI/CD & Automatisation Conception et maintenance de pipelines CI/CD avec Azure DevOps et GitHub Actions Automatisation des déploiements (infrastructure, données et services) Développement & APIs Création de microservices en Python Développement de REST APIs et architectures événementielles Intégration avec les services Azure tels que Functions et Event Hub Containers & Orchestration Déploiement de services containerisés via : Azure Kubernetes Service (AKS) Azure Container Apps / Azure Container Instances Monitoring & Fiabilité Mise en place de solutions de supervision telles que Azure Monitor, Log Analytics et Application Insights Suivi de la performance et de la disponibilité des services Collaboration Rédaction de documentation technique Interaction avec les équipes data, développement et métier Participation aux cérémonies Agile

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).

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Nous recherchons un Senior Data Analysr Power BI . La mission implique la conception, le développement et la mise en œuvre de solutions analytiques avancées pour répondre aux besoins des métiers. 🎯 Missions principales Accompagner les utilisateurs dans la définition et la formalisation des besoins et des enjeux de restitution et de datavisualisation. Animer des ateliers de type “Design” pour clarifier les besoins et proposer des solutions adaptées. Participer aux travaux de cadrage SI , études d’opportunité et de faisabilité. Recueillir et rédiger les expressions de besoins et spécifications fonctionnelles de solutions analytiques, et valider les livrables. Concevoir et réaliser les restaurations Power BI : rapports, indicateurs et tableaux de bord. Participer à la documentation des règles de sécurité des données et des applications. Élaborer les manuels utilisateurs et les supports de formation aux applications de datavisualisation. Rédiger les spécifications techniques et cahiers des charges pour les POC ou déploiements. Préconiser les adaptations et améliorations des processus existants . 📊 Livrables Développement et déploiement des cas d’usage (cartographies, tableaux de bord, data quality, alimentation du DatalakeHouse…). Documentation des règles de calcul et d’agrégation pour les indicateurs. Rédaction de plans de tests, cahiers de recette et supports utilisateurs . Production et mise à disposition des tableaux de bord . 🛠️ Environnement technique Power BI (Desktop et Service) Databricks, Nifi, RedShift Power Automate, Power Platform Cloud AWS Smart Data, API REST

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

Si la Data est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste de Business Analyst Data (Assurance Vie / Banque Patrimoniale) ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : • Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers (finance, risques, conformité…) • Animer des ateliers avec les équipes métier et cadrer les besoins • Concevoir et maintenir les modèles de données • Participer à la mise en place des flux data (ETL / DWH / Data Lake) • Assurer la recette fonctionnelle et garantir la qualité des données • Suivre les anomalies et assurer la cohérence des données • Travailler en méthodologie Agile/Scrum avec les équipes IT et Data

Description Pour le compte de notre client grand compte, Nous recherchons Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data stratégique, avec un rôle clé dans la gestion des flux de données et le maintien en condition opérationnelle. Tâches principales Assurer l’ingestion et l’orchestration des données (JIRA, CRM type Salesforce/Zoho, outils métiers) Centraliser et structurer les données au sein d’un Data Lake Développer et maintenir des pipelines de données (Python, API REST) Garantir la qualité, la sécurité et l’anonymisation des données Collaborer avec les équipes métiers pour faciliter le reporting Profil Recherché Expérience confirmée en Data Engineering Maîtrise de Python et des API REST Bonne connaissance de PostgreSQL Expérience sur Azure et Databricks Sensibilité à la data visualisation appréciée Rigueur, autonomie et esprit analytique Lieu : Paris

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris, un Data Ingénieur Cloud H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la DSI, vous contribuez à la conception, à l'industrialisation et à la fiabilisation de la plateforme data de l'entreprise. Votre rôle est clé pour garantir la disponibilité, la qualité et la sécurisation des données utilisées par les équipes BI, analytics et métiers Vos principales missions : Développement et gestion des pipelines data * Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation des données * Contribuer à la structuration et à la performance du Data Lake et du Data Warehouse * Assurer la disponibilité et la fiabilité des flux de données Industrialisation de la plateforme data * Participer à la mise en place de standards de développement et de déploiement * Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des pipelines data * Garantir la robustesse et la performance des traitements Qualité, sécurité et gouvernance des données * Mettre en place des contrôles de qualité et de traçabilité des données * Contribuer au monitoring et à l'observabilité de la plateforme * Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité (RGPD) Collaboration transverse * Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data Analytics et IT * Participer à la documentation et au partage de bonnes pratiques * Contribuer à la structuration et à l'amélioration continue de la Data Factory

Bonjour à tous, notamment aux Senior Python Engineers orientés Data & Distributed Systems 🐍☁️ (AWS / Spark / Ray / Pandas / Performance) ⚠️ Seniorité de 8 ans minimum 🔎 Je cherche un Senior Software Engineer Python pour rejoindre un programme stratégique au sein d’un grand acteur de la finance quantitative, autour de la valorisation de données financières massives (tick data L3). Dans ce contexte très exigeant, l’objectif est de rendre exploitables des datasets ultra-volumineux pour des chercheurs, en construisant des solutions de feature engineering distribuées tout en conservant une expérience utilisateur simple type pandas. 💻 Ce que tu vas faire : - Traduire des workflows Python/pandas en traitements distribués (Spark, Ray…) - Optimiser des traitements sur des volumes massifs de données (performance, scalabilité) - Concevoir des abstractions simples pour les data scientists (UX orientée chercheurs) - Participer aux choix d’architecture (Spark / Ray / Iceberg…) - Travailler sur des datasets complexes (données temporelles, dépendances, déséquilibres) - Collaborer étroitement avec des équipes ML Platform et des chercheurs quant - Contribuer à une plateforme data scalable et industrialisée sur AWS 🎯 Stack & environnement : Python (expert) / Pandas / NumPy / Spark / Ray / AWS (S3, EMR, SageMaker) / Iceberg / Data Lake / Feature Engineering / HPC (bonus) / Kubernetes (EKS en réflexion) 📍 Mission : Paris 💰 TJM : Selon profil 📅 Démarrage : ASAP

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

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.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data cloud à l’échelle groupe, notre client recherche un Azure Platform Engineer pour renforcer une équipe en charge de la conception, du déploiement et de l’exploitation de la plateforme. Les enjeux sont forts autour de : la scalabilité la gouvernance des données la sécurité la performance des traitements L’environnement est majoritairement Azure , avec une ouverture possible vers du multi-cloud. Vos missions Infrastructure & Cloud (Azure) Développement et maintenance d’infrastructures via Terraform / Bicep / ARM Gestion des ressources Azure : ADLS Gen2, Blob Storage Réseaux (VNet, NSG, Private Endpoints) Gestion des environnements DEV / TEST / PROD Data Platform Administration et exploitation d’un Data Lake Azure Mise en place des règles de gouvernance et sécurité : Azure AD / RBAC Policies / Purview Optimisation des performances et des coûts CI/CD & automatisation Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements (infra + data + services) Environnements : Azure DevOps / GitHub Actions Développement & APIs Développement de microservices en Python Création d’APIs REST Intégration avec les services Azure (Functions, Event Hub…) Containers & orchestration Déploiement de services containerisés (Docker) Orchestration via AKS / Azure Container Apps Monitoring & fiabilité Mise en place de la supervision : Azure Monitor Log Analytics Application Insights Suivi des performances et de la disponibilité Collaboration Rédaction de documentation technique Interaction avec équipes data, dev et métiers Participation aux rituels Agile Stack technique Cloud : Azure Data : ADLS Gen2, Databricks, Synapse IaC : Terraform, Bicep, ARM CI/CD : Azure DevOps, GitHub Actions Containers : Docker, AKS Langage : Python Streaming : Event Hub, Service Bus