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Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un profil hybride associant : Une expertise confirmée en développement mobile React Native, et une compétence en Data Engineering sur Azure / Databricks. La mission repose principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur les traitements back/data, notamment sur les pipelines et notebooks Databricks sur le cloud Azure. Informations complémentaires : - Démarrage souhaité : ASAP - Conscients que ce type de profil hybride est rare, nous vous remercions de ne proposer que des candidats répondant strictement aux critères décrits dans la fiche de mission. - 3 jours obligatoire sur site ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production Compétences techniques : React Native - Expert - Impératif Databricks - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif SQL - Confirmé - Impératif

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

Objectifs de la mission Renforcer l’équipe pour accélérer la livraison des modèles de données Fiabiliser et optimiser les pipelines existants Challenger les pratiques en place et proposer des axes d’amélioration Contribuer à la montée en compétences avancée de l’équipe sur DBT Environnement technique Datalake / Datawarehouse : Databricks Transformations : DBT Data Catalog / Gouvernance : Data Galaxy Versioning : Git Compétences requises Compréhension fonctionnelle : Expert DBT : Expert Modélisation de données : Expertise confirmée

Mission basée à Lyon. Pour l'un de nos clients, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) pour intervenir sur des environnements cloud Microsoft et participer à la conception de plateformes data modernes et performantes. Missions Concevoir et développer des pipelines de données robustes sur Azure Mettre en place et maintenir les flux via Azure Data Factory Développer et optimiser les traitements de données dans Databricks Participer à la modélisation des données (Data Lake / Data Warehouse) Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des données Collaborer avec les équipes métiers et BI pour faciliter l’exploitation des données (notamment via Power BI )

Développeur Mobile React Native / Data Engineer Objectif global Renforcer une équipe projet avec un profil hybride Développeur Mobile React Native / Data Engineer, intervenant à la fois sur une application mobile et sur des traitements data. - Présence sur site : 3 jours par semaine obligatoires Livrables attendus : - Évolutions et corrections applicatives - Code documenté, maintenable et industrialisé - Tests unitaires et rapports de tests - Documentation technique associée Compétences techniques requises : - React Native : Expert – impératif - Databricks : Confirmé – impératif - Spark : Confirmé – impératif - SQL : Confirmé – impératif Description de la mission : Dans le cadre d’un projet de transformation digitale, nous recherchons un profil hybride associant développement mobile et data engineering. La mission porte principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur la partie back/data, notamment sur : - les pipelines de données, - les notebooks Databricks, - les traitements Spark et SQL sur environnement Cloud (Azure). Activités détaillées : - Analyse - Participation à l’analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs - Contribution aux ateliers de définition des spécifications - Étude de faisabilité technique et estimation des charges Conception et développement : - Contribution au design technique et aux frameworks applicatifs - Développement et prototypage des composants applicatifs - Structuration et exploitation des bases de données - Revue croisée des développements - Documentation technique et préparation à la mise en production - Harmonisation et industrialisation des composants Tests et recette : - Conception et réalisation des tests unitaires - Identification et correction des anomalies - Contribution aux tests d’intégration - Rédaction des rapports de tests Maintenance : - Réalisation de la maintenance corrective et évolutive - Analyse et résolution des incidents en production Profil recherché : - Expérience significative en React Native en production - Solide compétence en Data Engineering (Databricks, Spark, SQL) - Maîtrise des APIs REST - Utilisation courante de Git - Sensibilité aux pratiques DevOps / CI-CD appréciée

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€

Data Analyst Lead – Gouvernance & Conception Data Objectif global Renforcer l’expertise en analyse, conception et gouvernance des données au sein d’un DataLab, dans un contexte grande distribution multi-enseignes et multi-métiers. Livrables : - Expertise analytique et conception de solutions data - Contribution à la structuration des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst - Participation à la Data Authority - Contribution au modèle de données commun Contexte de la mission : - Mission au sein d’un DataLab, rattachée à l’équipe Gouvernance des données. Environnement : - Grande Distribution - Multi-enseignes - Multi-métiers Enjeux forts de performance, qualité des données, modélisation et usages analytiques à grande échelle ⚠️ La connaissance opérationnelle de la Grande Distribution est impérative. Objectifs - Apporter une expertise avancée en data analyse et en conception de solutions data - Contribuer à la montée en compétence des Data Analysts - Accompagner les équipes produits et projets sur des problématiques analytiques complexes - Animer la communauté Data - Coanimer la Data Authority et les ateliers de gouvernance Missions principales : - Expertise en analyse de données et conception de solutions orientées data - Support avancé aux équipes produits / projets (indicateurs complexes, modélisation, cohérence des solutions) - Structuration et alignement des KPI métiers - Animation de la communauté Data Analyst (ateliers, bonnes pratiques, REX) - Contribution et évolution du modèle de données commun - Coanimation des instances de gouvernance Data Compétences techniques attendues : Impératif : Connaissance confirmée de la Grande Distribution Enjeux business KPI clés : ventes, marge, stock, approvisionnement, performance magasin Usages métiers de la donnée Important Modélisation des données (confirmé) Analyse de données (confirmé) Conception de solutions data (confirmé) Stack & Environnement technique Big Data : - SQL - Databricks - Scala - Python Environnement Azure BI / Reporting : - Power BI - MicroStrategy Modélisation : - PowerDesigner Gouvernance & Qualité : - DataGalaxy - SODA (Data Quality / Observability) Méthodologie & outils : - SAFe (Agilité à l’échelle) - Jira Profil recherché - Data Analyst Senior / Lead - Forte capacité à challenger les solutions - Vision transverse et structurante - Capacité à fédérer une communauté - Aisance en animation d’ateliers - Posture d’expert référent

Compétences techniques : Python / Pyspark / SQL - Expert - Impératif Databricks - Expert - Impératif Datafactory - Confirmé - Important Modélisation BI - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data-RH vise à centraliser et modéliser les données issues des systèmes dans un modèle unifié, permettant des analyses transverses et une exploitation optimale des données métier. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Python, PySpark, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Créer et optimiser des flux de transformation de données en PySpark/Python. - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Mettre en œuvre et industrialiser les pipelines CI/CD avec Azure DevOps. - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité. - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Mettre en place des solutions de monitoring et de supervision pour l’application Data-RH. Profil recherché : - Maîtrise avérée de SQL, Python, PySpark et Spark. - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Définition du profil : Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et évaluer les besoins en matière de qualité des données Accompagner et organiser des ateliers avec les data owners pour comprendre le cycle de vie des données et collecter les exigences en matière de qualité des données (règles, impacts de la non-qualité, parties prenantes, etc.) Interagir et se coordonner avec les autres parties prenantes du projet (Data Steward, Data Engineer, Data Manager…) pour s’aligner sur les contrôles Vérifier et valider la pertinence des règles de qualité des données et leur faisabilité Documenter les règles de qualité dans le catalogue de données (Collibra) Mettre en oeuvre les normes et politique de qualité des données sur votre périmètre pour garantir l'opérabilité des données tout au long de leur cycle de vie dans l'entreprise Concevoir et mettre en œuvre des outils de contrôles et de visualisations de la qualité des données, y compris des alertes pour détecter les erreurs et les incohérences Mettre en œuvre et animer les processus de remédiation afin d’assurer l’amélioration continue du dispositif de qualité des données Implémenter des outils pour automatiser les tâches de contrôle et de correction des données. Etre force de proposition auprès de la Stream Leader Data pour permettre la mise à l’échelle des futurs déploiements Contribuer et participer activement à la communauté des Data Quality Manager

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Dans le cadre d'une mission chez un grand acteur du secteur de l'énergie en France, nous recherchons des profils Data Engineer Senior++ / Lead Data disponibles entre mi-mars et mi-mai 2025. Le client, accompagné par un cabinet de conseil top tier, recherche des consultants capables de s'emparer d'un périmètre data, de le cadrer et de le développer en toute autonomie. Plusieurs positions sont à pourvoir. La maîtrise et l'usage quotidien de l'IA dans le travail est un critère indispensable.

Nous recherchons un Senior Digital Analyst pour accompagner notre équipe Produit Checkout, afin de piloter la prise de décision basée sur la donnée et d’améliorer l’expérience de paiement. L’équipe Digital Analytics permet une prise de décision éclairée sur l’ensemble de l’e-commerce, en fournissant des résultats plus rapides, plus pertinents et plus efficaces. Nous produisons des insights actionnables et des cadres de mesure scalables pour maximiser l’impact des produits digitaux. • Analyser & optimiser Réaliser des analyses approfondies afin d’évaluer l’impact des évolutions produit, des tests A/B et des optimisations sur les principaux indicateurs de performance du checkout. • Aide à la décision stratégique Fournir des analyses basées sur la donnée pour orienter la roadmap produit et aider les équipes à prioriser les initiatives ayant le plus fort impact business. Synthétiser les résultats sous forme de recommandations claires, concrètes et actionnables pour améliorer la performance produit et les résultats business. • Collaboration avec les parties prenantes Travailler en partenariat avec les équipes produit pour définir les indicateurs de succès, produire des analyses pertinentes et influencer la prise de décision aussi bien auprès d’équipes techniques que non techniques. • Stratégie de collecte de données Définir et faire évoluer les besoins de tracking afin de garantir une collecte de données fiable et précise. Travailler avec les équipes d’ingénierie et de data pour valider l’implémentation du tracking et assurer l’intégrité des données.

VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et évaluer les besoins en matière de qualité des données Accompagner et organiser des ateliers avec les data owners pour comprendre le cycle de vie des données et collecter les exigences en matière de qualité des données (règles, impacts de la non-qualité, parties prenantes, etc.) Interagir et se coordonner avec les autres parties prenantes du projet (Data Steward, Data Engineer,…) pour s’aligner sur les contrôles Vérifier et valider la pertinence des règles de qualité des données et leur faisabilité Documenter les règles de qualité dans le catalogue de données (Collibra) Mettre en oeuvre les normes et politique de qualité des données sur votre périmètre pour garantir l'opérabilité des données tout au long de leur cycle de vie dans l'entreprise Concevoir et mettre en œuvre des outils de contrôles et de visualisations de la qualité des données, y compris des alertes pour détecter les erreurs et les incohérences Mettre en œuvre et animer les processus de remédiation afin d’assurer l’amélioration continue du dispositif de qualité des données Développer et appliquer des stratégies pour l'amélioration continue de la qualité des données, en collaboration étroite avec les producteurs de données et les équipes techniques. Sensibiliser les parties prenantes internes à l'importance de la qualité des données, en les formant aux bonnes pratiques et en assurant un suivi régulier. Implémenter des outils pour automatiser les tâches de contrôle et de correction des données. Contribuer et participer activement à la communauté des Data Quality Manager

Vous rejoindrez un projet stratégique de plateforme unifiée d’intégration et de traitement des données , centralisant plus de 20 sources de données hétérogènes pour répondre aux besoins analytiques des équipes produit et décisionnel. La solution est développée selon les principes d’un lakehouse avec architecture en médaillon (Bronze, Silver, Gold). Environnement technique : Azure Data Factory Azure Databricks Spark Scala & SQL Azure DevOps (Git) Datadog (monitoring) Missions principales : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory Développer et optimiser des flux de transformation de données en Scala sur Databricks Maintenir et créer de nouveaux indicateurs de qualité de données Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions Maintenir les dashboards de monitoring sur Datadog Participer au refactoring du code existant pour améliorer performance et maintenabilité (Spark Declarative Pipeline et DBT)

la data est au cœur de notre stratégie, elle guide chaque décision, de la conception du produit à l'expérience client. Notre équipe Managed tools au coeur de la Data Factory est une brique essentielle de cette mission. Organisée autour des outils de compute, orchestration et expostion, l'équipe Managed tools est chargée de mettre à disposition la stack data pour l'ensemble du groupe Decathlon et d'en assurer sa robustesse et scalabilité. Au sein de la squad Compute nous avons le besoin de sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques que l'équipe met en place sur une modern data stack. Ceci afin d'accompagner au mieux le développement des use cases métiers sur la plateforme.

Nous recherchons un profil hybride, combinant une expertise en développement mobile React Native et une compétence solide en Data Engineering sur Databricks/Azure. Votre mission principale portera sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. Vous interviendrez sur les sujets suivants : Développement mobile Assurer la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile en React Native Garantir une expérience utilisateur fluide, performante et conforme aux bonnes pratiques (optimisation, modularité, testabilité) Implémenter de nouvelles fonctionnalités ainsi que les tests associés, dans une démarche clean code (sécurité, maintenabilité) Data Engineering Concevoir, développer et implémenter des solutions Big Data Analytics Construire et industrialiser les pipelines de données (collecte, transformation, traitement) dans le Data Lake Développer des notebooks avancés sous Databricks (langage SQL, Framework SPARK) Rédiger la documentation technique (DAT, release notes, etc.) Réaliser des tests unitaires et assurer la qualité des livrables Contribuer à la maintenance évolutive et corrective des traitements Livrer dans un environnement DevOps (CI/CD) et maîtriser les outils associés