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

Kajenthi@RED Global – Recherche Data Engineer AWS – IDF – Freelance – 3 mois + Dans le cadre du déploiement d’un environnement de Data Augmentée (AWS, Dataiku, Starburst, Datasync), alimenté depuis un Data Lake on-premise , RED Global recherche un Ingénieur Data pour accompagner la mise en production d’un nouveau produit sur AWS . Missions : Résolution des problèmes techniques résiduels sur les environnements. Mise en œuvre de services Data et IA (Bedrock, RAG, etc.). Contribution à un front de génération de comptes-rendus en mode speech-to-speech . Compétences requises : Minimum 3 ans d’expérience sur AWS en environnement Data. Bonne maîtrise des services Data AWS . Connaissance de Starburst et Dataiku appréciée. Environnement technique : AWS, Dataiku, Starburst, Datasync, Bedrock, RAG, Data Lake on-premise. Si vous souhaitez recevoir de plus amples informations sur la mission ou si vous pouvez recommander un collègue ou un ami, n’hésitez pas à me contacter via mail avec votre CV à jour :

Dans le cadre d'une mission freelance située à Paris intramuros, nous recherchons un Product Owner Data spécialisé dans la qualité des données pour piloter la mise en place d’un cockpit Data Quality à l’échelle d’un groupe international. Ce cockpit permettra de centraliser les indicateurs de qualité, suivre les seuils critiques et accompagner les entités métiers dans l’amélioration continue de la fiabilité des données. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie du produit : cadrage, définition du MVP, conception des fonctionnalités, animation des comités de suivi, déploiement dans les différentes entités, et accompagnement au changement.

Dans le cadre d’une transformation majeure côté data , le département Data de notre client recherche un Product Owner Data pour piloter la roadmap produit du CRM Lakehouse . Le poste implique la coordination entre les équipes techniques et métiers afin d’assurer la convergence des données CRM vers un modèle harmonisé . Le contexte technique est exigeant et repose sur une stack moderne full AWS (multi-tenant) , associée à des pratiques d’infrastructure as code, d’industrialisation et de gouvernance data avancée. Environnement technique : AWS (multi-tenant), Terraform, GitLab CI/CD, Serverless, FastAPI, batch Python, Snowflake, Spark, Lambda, Kinesis, MSR Gouvernance : Data Steward, DataOps, DataFlops Collaboration internationale et en anglais courant impératif Projet long terme, démarrage immédiat ou début septembre Missions Définir la vision produit et les objectifs alignés sur la stratégie data globale du groupe. Prioriser et gérer le backlog , assurer le suivi et la bonne exécution des sprints. Contrôler la qualité et la cohérence des données CRM intégrées dans le Lakehouse. Animer des ateliers avec les filiales et recueillir les besoins métiers. Coordonner la communication entre équipes techniques, data et métiers pour fluidifier la mise en œuvre des évolutions produit.

Notre client recherche un Architecte Data pour concevoir et superviser la convergence des données issues de sources hétérogènes au sein d’une plateforme cloud AWS à grande échelle. L’objectif est de définir l’architecture cible, modéliser le schéma global, et assurer la cohérence technique et la performance de la plateforme. L’environnement technique inclut : Outils et plateformes : AWS (S3, Kinesis, DMS, Lambda…), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Snowflake, Dataiku, Braze, Power BI, IA/ML Bases de données : Exadata, Oracle, SQL Server, Snowflake Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (+100 To/jour) Cas d’usage : chatbot IA, moteur de recommandation, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données partenaires, data self-service Missions Définir l’ architecture cible du data layer convergé dans un environnement AWS. Modéliser les données (conceptuel, logique, physique) sur Snowflake et autres bases cibles. Sélectionner les outils et normes d’intégration adaptés aux besoins. Participer au développement et à l’automatisation des pipelines et transformations de données. Superviser la convergence des données multi-source et garantir leur cohérence. Contribuer aux déploiements via Terraform et GitLab CI/CD. Documenter l’architecture et les référentiels techniques. Appliquer les bonnes pratiques de gouvernance, qualité et sécurité des données.

1. Contexte de la mission Au sein de la Direction Informatique, nous cherchons à renforcer le département Data & Analytics avec un Business Analyst spécialisé dans la modélisation et l'analyse des données. L’équipe Data & Analytics gère le DataHub qui centralise les données des différents référentiels et applications et alimente l'ensemble des métiers pour des besoins de reporting réglementaires ou clients, des analyses via des outils analytiques type Power BI ou Power Query , ou des développements internes via APIs ou SQL . Un projet stratégique de refonte de l'infrastructure Data a été mené, reposant désormais sur la technologie Data Lake Azure Cloud . L’entreprise s’engage dans un chantier de migration des outils FtoB vers la plateforme intégrée d’un éditeur de renommée mondiale disposant de son propre modèle de données. 2. Description de la mission Vous intervenez dans l’équipe Data & Analytics pour poursuivre la transformation de l'entreprise en tant qu’ expert Data management au sein d’une équipe de 10 personnes. En tant qu’expert, vous serez force de proposition pour définir le modèle cible qui devra préserver le modèle historique afin de limiter les impacts métiers, sans renoncer aux bénéfices du modèle proposé par l’éditeur de la solution cible, consolidé sur l’expertise d’un très grand nombre d’asset managers. Les options retenues devront répondre : aux contraintes court terme (facilité d'intégration, délais, coûts, …) et long terme (évolutivité, coût de maintenance, risque de désynchronisation des modèles, …). Vous collaborerez avec les membres de l'équipe (Dev et Business Analyst) dans un environnement Agile , et à l’échelle, avec les autres équipes impliquées dans le projet de transformation.

1. CONTEXTE DE LA MISSION Au sein de la Direction Informatique, nous cherchons à renforcer le département Data & Analytics avec un expert Azure Data Factory – spécialisé dans la conception et le développement de projets d'intégration de données hybrides dans le Cloud. L’équipe Data & Analytics gère le DataHub qui centralise les données des différents référentiels et applications Front to Back (PMS, OMS, IBOR, ABOR, CBOR) et alimente l'ensemble des métiers pour des besoins de reporting réglementaires ou clients, des analyses via des outils analytiques type Power BI ou Power Query ou des développements internes via APIs ou requêtes SQL. L’entreprise termine actuellement un projet stratégique de refonte de l'infrastructure Data qui repose désormais sur la technologie Data Lake Azure Cloud et s'engage dans un chantier de migration des outils FtoB vers une plateforme intégrée d'un éditeur de renommée mondiale. 2. DESCRIPTION DE LA MISSION Vous intervenez dans l’équipe Data & Analytics pour poursuivre la transformation de l'entreprise en tant qu' expert Azure Data Factory (Injection, stockage, traitement, analyse) via les différents modules ( ADF, Synapse, Data Lake Gen 2, blob storage, SQL database, Analysis Service ). Une expertise dans l'automatisation des tests et l'usage de l'IA pour l'analyse des données sera un plus. En tant qu'expert, vous serez force de proposition pour challenger l'existant et faire évoluer le Datahub maison pour intégrer les données à partir du Datahub de la solution cible. À cette occasion, vous devrez à la fois répondre aux exigences du métier, qui souhaite limiter l'impact de la migration, et aux contraintes et opportunités apportées par la nouvelle solution tout en préservant la qualité de la donnée, le time to market et la facilité d'intégration (SQL, API, CUBE…). Vous serez en mesure de collaborer avec les membres de l'équipe IT ou Business Analyst, dans un environnement Agile , aussi bien au sein de l’équipe que « at scale » avec les autres équipes impliquées dans le projet de transformation.

Expertise Technique : Solide maîtrise de l’architectureSnowflake architecture, incluant data sharing, partitioning, clustering,et materialized views. Expérience avancée avec DBT pour les transformations de données et la gestion des workflows. Compétences confirmées sur les services Azure : Data Factory, Data Lake, Synapse et Functions. Ingénierie de Données : Maîtrise de SQL, Python ou autres langages pertinents. Excellente compréhension des concepts de modélisation de données (schéma en étoile, normalisation). Pratique avérée dans la mise en place de pipelines ETL/ELT et d’outils d’intégration de données.

Notre client, grand compte bancaire, recherche un Dév / Data engineer (H/F). Le consultant intégrera l'équipe qui développe et gère actuellement le périmètre data relatif à l'écosystème Environnemental, Gouvernemental et Sociétal. Ce data lake est utilisé comme une plateforme de données pour les équipes IT et métiers L'objectif de la mission est d'assurer le rôle de Data Engineer et de développeur API au sein de la squad, avec les responsabilités suivantes : - Gestion de la production - Gestion de la dette technique - Revoir l'architecture actuelle et proposer des évolutions - Développements liés aux projets

Un grand groupe a lancé une stratégie Data (Microsoft Fabric, Power BI, Data Lake). Le domaine RH reste en retard : données silotées, dépendance à une ressource unique, enjeux importants liés à la masse salariale. Missions Recueillir et formaliser les besoins métiers RH (indicateurs : effectifs, absentéisme, turnover, masse salariale…). Rédiger les spécifications fonctionnelles (Pléiades, Horoquartz) et structurer un dictionnaire de données RH. Collaborer avec les équipes Data/BI pour assurer qualité et cohérence des flux (Microsoft Fabric, Power BI). Contribuer à la gouvernance et à la mise à disposition des données RH.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens, je suis à la recherche d'un Data Manager (DP Data & IA). Contexte & Objectifs : Dans le cadre de la transformation digitale client, le Data Manager aura pour mission de piloter les projets Data stratégiques, d’assurer leur gouvernance, et de structurer les initiatives IA émergentes. Il sera le point d’entrée des métiers pour les projets Data, et garant de leur bon déroulement. Missions principales : Gouvernance & Pilotage Cadrer les projets Data avec les métiers & l’IT Définir les business cases et les modèles de gouvernance Prioriser et planifier les demandes Data Constituer les équipes projet avec le Directeur Data Piloter les équipes projet Data et les activités de support Assurer le suivi budgétaire et le respect des objectifs Expertise Data & IA : Superviser la mise en œuvre de solutions BI, Data Lake, Datawarehouse Participer à l’industrialisation de modèles IA (IA Gen, Machine Learning, Data Science) Garantir la qualité des données et la conformité des traitements Contribuer à l’acculturation des équipes métiers à la Data et à l’IA Communication & Coordination : Préparer les comités de pilotage Assurer la coordination entre les équipes techniques, métiers et partenaires Rendre compte de l’avancement, des risques et des blocages

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer" pour un client dans le secteur de l'Energie Description 🎯 Contexte & Objectifs Intégré(e) à la squad Data Platform, vous interviendrez sur les activités de build, run et automatisation d’une plateforme de données Cloud (AWS / Azure). Votre rôle sera clé pour : Participer à la réalisation du workplan et aux user stories du backlog. Contribuer aux activités de support N2/N3 (RUN) et de Build. Livrer et suivre les artefacts de mise en production. Proposer et mettre en œuvre des optimisations FinOps, sécurité et observabilité. Développer des microservices et automatiser les pipelines & déploiements. 🛠️ Missions principales Participer au développement et maintien de la Data Platform Cloud. Créer et maintenir des processus de déploiement automatisés avec Terraform. Développer des microservices en Python et maîtriser l’intégration (CI/CD). Assurer le monitoring et l’exploitation via Grafana, App Insights. Contribuer aux flux ETL/ELT et à l’alimentation du Data Lake (AWS S3, ADLS Gen2). Gérer les activités RUN/SRE : supervision, support, automatisation. Définir et appliquer les bonnes pratiques de sécurité, qualité, résilience et FinOps. Collaborer en mode Agile/Scrum avec les parties prenantes (Data Officers, Data Architects, Engineers). Maintenir la documentation et promouvoir une approche User-Centric (recueil feedbacks, amélioration UX).

Notre client, un établissement majeur du secteur financier, recherche un consultant pour l'accompagner dans la conception de l’architecture fonctionnelle d’un environnement dédié aux activités de marché. Missions principales : - Intervenir en tant qu’architecte fonctionnel sur le périmètre Marché et Risques de Marché - Structurer les flux fonctionnels autour de l’outil Calypso, notamment pour les opérations de titrisation - Cadrer et accompagner l’alimentation du Data Lake - Définir les flux nécessaires aux besoins de reporting réglementaire et de groupe - Concevoir l’architecture fonctionnelle cible en lien avec les plateformes électroniques de marché - Accompagner les équipes métier et IT avec pédagogie pour une meilleure compréhension des activités de marché et des processus associés (capacité à vulgariser)

Notre client recherche un Data Engineer senior pour concevoir et maintenir des pipelines de réplication et de traitement de données dans un environnement cloud AWS à grande échelle. Ce poste s’inscrit dans un programme de transformation data visant à développer des applications qui enrichissent l’expérience client et rendent les équipes métiers autonomes dans l’exploitation des données. L’environnement technique intègre : Outils et plateformes : AWS (S3, Kinesis, DMS, Lambda…), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python, Snowflake, Dataiku, Braze, Power BI, IA/ML Bases de données : Exadata, Oracle, SQL Server, Snowflake Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (+100 To/jour) Cas d’usage : moteur de recommandation, chatbot IA, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données partenaires, data self-service Missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT pour la réplication et le traitement de données issues de sources hétérogènes. Connecter et intégrer les données depuis différentes bases (Exadata, Oracle, etc.) vers AWS. Mettre en œuvre des traitements de nettoyage, mapping, déduplication et enrichissement des données. Collaborer avec les architectes pour appliquer les modèles cibles et les bonnes pratiques de gouvernance data. Automatiser les pipelines via GitLab CI/CD. Concevoir et déployer l’infrastructure avec Terraform, Ansible et Python (IaC). Assurer le monitoring, la qualité et la performance des flux de données. Contribuer aux initiatives FinOps pour optimiser les coûts cloud. Documenter les processus et alimenter les référentiels techniques.

Dans un environnement multi-CRM , l’entreprise souhaite construire un Core Model CRM unifié pour centraliser, harmoniser et valoriser les données clients. Ce modèle sera le socle des usages analytiques, opérationnels et stratégiques. L’un des principaux objectifs du plan de transformation data est de développer des applications qui enrichissent l’expérience client et rendent les équipes métiers autonomes dans l’analyse des données et KPI. Pour atteindre ces objectifs, l’entreprise a déployé un écosystème technologique avancé : Outils et plateformes : AWS, Dataiku, GitLab, Terraform, Snowflake, Braze, IA, Spark, Python, Power BI Architectures : Data Lake, Event-driven, Streaming (ingestion de +100 To/jour) Exemples de projets : chatbot IA, moteur de recommandation, feature store, socle vidéo, plateforme de contenu, partage de données avec partenaires, data self-service Missions 1. Conception du Core Model CRM Analyser les modèles de données existants dans les différents CRM. Identifier les objets métiers communs, divergences et points de convergence. Concevoir un modèle de données central (conceptuel, logique, physique) aligné avec les besoins métiers et techniques. Définir les règles de mapping et de transformation entre les CRM sources et le Core Model. 2. Architecture et intégration Collaborer avec les équipes Data Engineering pour l’implémentation des pipelines d’intégration. Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité du modèle. 3. Gouvernance et documentation Documenter le Core Model et ses usages. Participer à la mise en place de la gouvernance des données clients (référentiels, qualité, traçabilité). Assurer la cohérence et l’évolution du modèle dans le temps. 4. Collaboration transverse Travailler avec les équipes CRM, Data, IT et métiers. Animer des ateliers de co-construction avec les entités internes. Former et accompagner les utilisateurs du Core Model.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Expert Talend" pour un client dans le secteur bancaire Description 🎯 Objectif de la mission Dans le cadre de projets critiques (MCO, facturation, référentiels), la mission vise à assurer le développement de flux ETL sous Talend pour le compte d’une structure utilisant des solutions comme Opencell. L’enjeu est de garantir une intégration de données fiable et performante, au cœur de processus stratégiques. 🧪 Responsabilités principales Concevoir, développer et maintenir les flux ETL sous Talend. Travailler dans un environnement soumis à de fortes contraintes de maintenance en conditions opérationnelles (MCO). Assurer la qualité, la cohérence et la conformité des référentiels de données. Participer à la mise en œuvre et à la supervision de solutions liées à Opencell (facturation, gestion client…). Garantir l’intégrité des données alimentant le Data Lake et les systèmes décisionnels.

Nous recherchons un Data Engineer freelance pour intervenir sur une mission de longue durée (minimum 12 mois) dans le secteur de l’assurance. Vous rejoindrez une direction data structurée et en pleine croissance, au cœur d’une transformation digitale d’envergure. 🎯 Objectifs et contexte de la mission : En tant que Data Engineer , vous intégrerez une équipe d’environ 30 personnes (data engineers, tech leads) organisée en feature teams agiles . Vous contribuerez à la construction du socle technique Big Data et à l'industrialisation des projets data portés par les directions métier (client, marketing, produits...). 🔧 Stack technique & compétences requises : Compétences techniques indispensables : Développement en Python , avec une solide maîtrise de Spark / PySpark Bonne connaissance de l’environnement Microsoft Azure (Data Factory, Data Lake, Databricks, etc.) Expérience sur des outils de visualisation type Power BI Connaissances des bases de données relationnelles et NoSQL Compétences complémentaires (un plus) : Outils de delivery : Azure DevOps , Azure Pipelines , GIT , JIRA Connaissance des principes CI/CD , tests automatisés , clean code Connaissance des méthodes agiles : Scrum , Kanban 📍 Informations pratiques : Type de contrat : Mission freelance uniquement Localisation : Paris (modèle hybride possible) Démarrage : ASAP Durée : 12 mois minimum