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

Acteur majeur du luxe Le poste Développer et maintenir les modèles DBT dans l’environnement Snowflake Réaliser les tests unitaires pour garantir la fiabilité et la performance des pipelines Documenter le code et les flux de données selon les standards internes Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et BI Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’intégration Stack technique DBT (Data Build Tool) – confirmé (4 ans min) Snowflake – confirmé Git / GitLab CI/CD Python (pour scripting ou ingestion) DataOps / FinOps / QA (environnement du client) Modélisation : Kimball, Data Vault (bonus)

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens, je suis à la recherche d'un Data Engineer DBT senior (ou confirmé ++). Dans l'idéal, le DE aura les skills suivants : ○ 5 ans d’expérience minimum en Data Engineering. ○ Une expérience obligatoire sur DBT (au moins 6 mois à 1 an en production). ○ Une expérience sur Daxter est un plus, sinon Airflow. ○ Une capacité à apporter de la méthodologie et des bonnes pratiques à l’équipe. Un prérequis avec Snowflake & une expertise cloud.

En tant que Senior Data Engineer sur le périmètre Finance, vos principales responsabilités seront : Développer sur Snowflake / DBT Cloud les pipelines d’ingestion et de transformation de données. Proposer et contribuer à la conception des modèles de données pour les différentes couches de la plateforme Data. Participer à l’amélioration continue des outils et méthodes de développement sur la plateforme Snowflake. Organiser la collecte des données issues des différents systèmes (digital, POS, OMS, 3PL, WMS, …) sur l’ensemble des territoires où mon client fabrique ou distribue ses produits. En collaboration avec l’équipe Master Data, mettre en oeuvre les briques de Data Quality. En lien avec les Product Owners et les équipes de DataViz Engineers, produire les jeux de données attendus dans le respect des priorités, coûts et délais. Participer activement à la démarche d’amélioration continue. Garantir le bon fonctionnement quotidien des pipelines développés.

Au sein de l'équipe Silver, la prestation se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au cœur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d'un productowner, d'un data steward et d'un data ingénieur. Notre technique de stack est principalement constituée de Python, Spark, SQL, dbt, BigQuery, Airflow pour l'orchestration des traitements et Terraform ainsi que Terragrunt pour l'industrialisation. Le stack inclut également d'autres services de la Google Cloud Platform. En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe • Construire et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs • Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures évolutives capables de répondre aux besoins et à l'évolution rapide du volume de données • Participer aux initiatives de gouvernance des données en assurant la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l'évolutivité, la fiabilité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Livrables attendus : 1. Déployer les datasets normés sur un ou plusieurs des data domain suivants : Utilisateurs, Comportements et Référentiels 2. Accompagner les utilisateurs dans leurs usages 3. Mettre en place le contrôle qualité sur ces datasets Expertises demandées pour la réalisation de la prestation.

o Déployer les ensembles de données normés sur un ou plusieurs des domaines de données suivants : Utilisateurs, Comportements et Référentiels o Accompagner les utilisateurs dans leurs usages o Mettre en place le contrôle qualité sur ces ensembles de données En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : o Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe o Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables o Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données o Organisateur et structurer le stockage des données o Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de répondre aux besoins et à l'autonomie rapide du volume de données o Participer aux initiatives de gouvernance des données en assurant la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données o Construire et maintenir les workflows de la CI/CD o Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur o Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements o Participer aux différentes instances des data ingénieurs o Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation o Faire de la veille technologique active dans le domaine Expertises demandées pour la réalisation de la prestation.

Au sein de la Data Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons un Data Architect pouvant nous accompagner sur nos différents projets clients, notamment dans la mise en place et l'évolution de Data Market Place et Platform Data complexe. Ce poste requiert une expérience technique et architecturale solide, ainsi qu'une solide expérience pratique des technologies cloud, du développement de microservices et de l'architecture événementielle. Vous aurez à collaborer étroitement avec les équipes informatiques INVENTIV IT et de nos clients (à l'international) ,les partenaires commerciaux, les partenaires métiers, les partenaires externes et l'ensemble des membres de l'équipe d'intégration. Dans le cadre de nos projets une excellente compréhension et communication en Français/Anglais est indispensable - Engagement sur les sujets - Capacité à effectuer une restitution documentaire dans le cadre d'un audit, d'une preuve de concept (POC) ou en matière de normes et d'architecture Nos environnements techniques : AWS/AZURE, Databricks, Snowflake, DBT, Big Data, BI, intégration continu, DataSecOps ... Notre offre : Fixe + Variables + avantages Exemple d'objectif et de livrables attendus : Design and propose solutions on Data using Azure Cloud technologies within our framework Design and propose solutions on Snowflake Apply the “Data as a Service” strategy in accordance with architectural best practices Design and develop APIs / Micro services to enrich our solutions framework Support the Event Driven Architecture strategy based on Azure Event Hub and Azure IoT Hub Contribute to our catalog of services for self-service enrichment Contribute to modernization and technology awareness within Data Capture team and across Data & Analytics organization Be the referent in the team for all cloud subjects Conduct workshops and facilitate requirement gathering Support Data Engineers to Cloud related topics Support Security team for related topics Contribute to Data Capture roadmap and evolution Challenge and support external vendors Au plaisir d'échanger et de collaborer ensemble

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Rejoignez la Data Fabric d'INVENTIV IT pour concevoir et faire évoluer des Platform Data et Data Market Place complexes pour nos clients internationaux. En tant qu'Architecte Solution Data Senior, vous serez le garant de l'architecture Cloud Hybride (AWS/Azure) , de la performance Big Data et de la Gouvernance de nos solutions. 🎯 Vos Missions et Livrables Clés (Alignement Technique) 1. Architecture Cloud Hybride et Stratégie Conception Hybride : Définir et concevoir l'architecture de la plateforme Cloud Data cible en tirant parti des services de données d' AWS et AZURE . Feuille de Route : Élaborer la roadmap d'implémentation et de migration vers ces plateformes en intégrant les solutions Snowflake et Databricks . Gouvernance Data : Définir et implémenter la Gouvernance des Données (qualité, sécurité, accès) au sein de la Data Fabric et du Data Market Place. BI & Analytics : Auditer les systèmes BI historiques et concevoir des solutions modernes d'analyse et de BI sur la nouvelle plateforme. 2. Industrialisation et Ingénierie Avancée DataOps & DataSecOps : Mettre en œuvre et garantir les meilleures pratiques DevOps et DataSecOps dans le cycle de vie des données (CI/CD, sécurité par conception). Transformation Modulaire : Standardiser et industrialiser les transformations de données critiques en utilisant l'outil DBT ( Data Build Tool ). Augmentation/ML : Évaluer et intégrer des outils d'aide à la conception ou d'analyse avancée comme Dataiku dans l'écosystème du Datalab. FinOps : Intégrer les pratiques FinOps pour optimiser les coûts sur les plateformes AWS et AZURE . 3. Leadership, Conseil et Design Animation : Mener des ateliers collaboratifs et de Design Thinking pour traduire les besoins métier en architectures techniques précises. Support & Référentiel : Être le référent technique Snowflake/Databricks et fournir un support d'expertise aux Data Engineers et aux équipes Sécurité Cloud. Audit et Documentation : Réaliser des audits complets et garantir une restitution documentaire de haut niveau (normes, architectures cibles). 🛠️ Environnement Technique Vous évoluerez sur un environnement Cloud et Big Data complet : DomaineTechnologies et Concepts Cloud PublicAWS (Architecture) & AZURE (Architecture) Plateformes DataSnowflake (Data Warehouse), Databricks (Engineering/ML), DBT (Transformation) Outils AvancésDataiku , Big Data , Solutions BIMéthodes & OpsDevOps , DataSecOps , Gouvernance , FinOps

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

Hanson Regan is looking for a Big data / Scala / Spark engineer for a 6 month renewable contract in remote with some travel to Belgium Advanced Data & Application Lifecycle Data Engineering Principles (Datalake, Lakehouse, SCD Types 1 & 2, PIT, ...), Application design, development, testing & deployment, Requirement Analysis Advanced Data Processing & Programming Language Apache Spark, Scala, SQL Advanced Real-time Processing Streaming Technologies (Apache Spark) or Flink Advanced Data Storage Iceberg, Delta Table, Parquet, Avro, CSV,JSON Cloud Platforms AWS, Snowflake (preferred) or Zure Databricks Intermediate Development Tools GIT CI/CD, DBT, Containers Afin de répondre aux besoins de nos clients, nous n'acceptons que les candidatures de freelances travaillant au sein de leur propre entreprise (SAS, SASU, SARL, EURL, etc.). N'hésitez pas à me contacter si vous souhaitez discuter de ce poste plus en détail.

🔎 Contexte de la mission Intervention au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un acteur bancaire. Mission réalisée dans une équipe de données transverses opérant en support des directions : Finance Marketing Crédit L’équipe n’intervient pas sur des sujets cybersécurité , mais se concentre sur : Les enjeux réglementaires Le reporting opérationnel et financier La mise à disposition de données à d’autres équipes (dont IA et modernisation Azure) 👥 Organisation Équipe de 10 à 15 personnes (mix France + offshore Inde) 3 internes / plusieurs prestataires externes Encadrement par un IT Lead ⚙️ Environnement technique Cloud & orchestration Azure Azure Databricks Azure DevOps (CI/CD) Data pipeline Python (Airflow, FastAPI) SQL / PostgreSQL Spark DataVault (modélisation) DBT (prochainement intégré) Fichiers via couche FTP Visualisation & automatisation Power BI (rationalisation en cours) Power Automate Azure AI / ML (projets IA à venir en 2026) Gouvernance & data Data Store Domain Atlas Autres informations 📍 Localisation : Paris 8ème 🕒 Durée estimée : 3 ans 🗓️ Démarrage souhaité : ASAP selon disponibilité 🗣 Langue de travail : anglais courant (collaboration avec équipes offshore)

CONTEXTE Le poste s’inscrit chez un grand acteur du Retail à dimension internationale. Le PO évoluera au sein d’une équipe Data d’environ 30 personnes structurée par domaines fonctionnels. Le rôle est rattaché au Lead PO Data Sales / Finance / CRM. Objectif : piloter la vision, la roadmap et la valeur du produit DATA autour du périmètre PRODUIT. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE – Maîtrise avancée du SQL (manipulation et analyse de gros volumes de données). – Environnement actuel : – Snowflake (Data Warehouse) – Matillion (ETL), migration vers DBT à venir – QlikSense (visualisation et reporting) ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL Intervention sur des sujets Data stratégiques autour du PRODUIT. Le PO aura en charge : – La conception des parcours utilisateurs et la définition des KPIs. – La rédaction des spécifications fonctionnelles pour les Data Engineers / Data Analysts. – La gestion et la mise à jour du Data Catalog. – La participation au design produit et à la qualité des livrables. – L’animation des rituels agiles (sprints de 3 semaines). Outils : JIRA, Confluence. Le rôle nécessite un esprit critique fort, une capacité à challenger le besoin et à proposer de la valeur. PROFIL RECHERCHÉ – Expérience : 8 ans dans la Data, dont minimum 4 ans en Chef de Projet Data ou Product Owner. – Connaissances solides du Retail (processus opérationnels, planification, référentiel produit). – Qualités attendues : – Autonomie et prise d’initiative – Leadership naturel pour fédérer les équipes – Capacité d’analyse poussée et esprit critique – Sens de la communication vers les métiers comme vers la tech

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients. - Analyser, conseiller, et faire des recommandations de façon à améliorer l’efficience et l’efficacité de la solution Databricks chez ton client. - Préconisation, conception et mise en œuvre du LakeHouse Databricks - Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques - Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Databricks - Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. - Tests, validation et documentation des développements - Réalisation d’audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP