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Intégration / Modélisation / Restitution de données – Sustainability Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, une grande entreprise internationale recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution de données Sustainability stratégiques. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Contrainte forte du projet Couvrir des cas d'usage analytiques à destination du département Sustainability avec une forte contrainte de qualité et de traçabilité de la donnée. Livrables Dashboard de suivi des consommations d'eau Dashboard de suivi des consommations d'énergie Dashboard de suivi du gaspillage alimentaire Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources identifiés (Ressource Advisor, référentiels internes). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés, fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse Snowflake de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse pour les départements Sustainability et leurs collaborateurs en région. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise afin d'assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : multiples systèmes (Ressource Advisor, référentiels internes – via APIs, exports ou connecteurs natifs) Destination : Snowflake – Data Warehouse Cloud Orchestration : Airflow Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre outil libre Visualisation / Restitution : Tableau CI/CD / Versioning : GitLab, GitHub Documentation : Confluence, Jira, SharePoint Compétences techniques Snowflake : Confirmé – Impératif DBT : Confirmé – Important Airflow : Confirmé – Important Tableau : Confirmé – Souhaitable Data modeling analytique : modèles dimensionnels, Data Vault, architecture médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données Ingestion et transformation de données dans un environnement cloud Orchestration de pipelines de données Versioning et pratiques CI/CD Documentation technique et fonctionnelle Profil recherché Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud, notamment Snowflake. Solides compétences en data modeling analytique. Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code et de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire des besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Anglais professionnel – Impératif Bonus importants Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire. Expérience dans l'utilisation de l'IA et des Agent LLM dans le delivery, que ce soit pour la conception, la documentation, le développement ou les tests.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data Engineer Teradata et Datavisualisation H/F Description de la mission : Contexte Dans le cadre de la construction et du développement d'applications reposant sur de puissantes plateformes data, la mission s'inscrit au sein d'une tribu Data intervenant pour des usages variés au service des directions métier d'un établissement bancaire. L'équipe est au cœur de la stratégie data et intervient sur l'architecture data, les technologies data récentes, le Big Data, l'IA, Teradata, SAS, DMP, Oracle ainsi que sur les solutions analytiques et de datavisualisation. La mission se déroule au sein de la squad Paiements, avec des interactions régulières avec les métiers, les autres squads de la tribu et les autres tribus IT. Mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer sur un périmètre orienté Teradata et datavisualisation, en assurant à la fois la gestion des incidents, les évolutions applicatives, la coordination des acteurs, la modélisation des données et la préparation des mises en production. Principales responsabilités Gérer les incidents, définir les plans d'actions, assurer le suivi et la communication associée Piloter les projets et évolutions sur le périmètre concerné, en maîtrisant les étapes d'étude data, de tests, de recette et de mise en production Réaliser la modélisation des données Accompagner les métiers dans la mise à disposition et l'exposition des données répondant à différents besoins Concevoir et développer les applications du périmètre Accompagner le changement et coordonner les différents acteurs du projet ou des évolutions Préparer les mises en production : feuille de route, mode opératoire, réservation des ressources, mise à jour du cahier d'ordonnancement, création des jobs Control-M, création du DED Assurer la coordination de tous les acteurs du périmètre Environnement technique Data / SGBD : Teradata, SQL, Teradata SQL Assistant, Teradata Studio, Oracle, SAS, DMP ETL / Chargement : BTEQ, TPT, DataStage Ordonnancement : Control-M Systèmes / Scripting : UNIX, Linux, Shell, Python Outils collaboratifs et documentaires : Git, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea Méthodologies : Agile Domaines : Data, datavisualisation, paiements, domaine bancaire Livrables attendus Compte-rendu individuel d'activité Compte-rendu de réunion Documentation actualisée et procédures Documents de suivi Dossier d'architecture technique Dossier d'étude détaillée Dossier de sécurité Documentation technique Fiches d'anomalies Liste d'actions signalées Programme documenté Résultats de tests Dossier de conception de mise en œuvre Dossier de mise en place Dossier de diagnostic de l'existant PV de recette Profil recherché Expérience Profil expérimenté disposant de 3 à 7 ans d'expérience Expérience en environnement bancaire Capacité à intervenir sur des projets data avec interaction directe avec les métiers et coordination transverse Compétences techniques Maîtrise de Teradata Très bonne maîtrise de SQL sur SGBD relationnel, notamment Teradata Maîtrise des modes de chargement dans l'entrepôt via BTEQ Bonne maîtrise de TPT Connaissance de Control-M Maîtrise de l'environnement UNIX Compétences en Shell, Python et Linux Pratique des outils Git, Jira, Confluence, MEGA et Zeenea Connaissance de DataStage Compétences personnelles Sens du service Bon relationnel et bonne communication écrite et orale Écoute Esprit d'analyse et de synthèse Capacité d'organisation et d'adaptation Capacité à travailler en équipe Autonomie Curiosité Compétences / Qualités indispensables : Teradata, SQL, BTEQ / TPT, Control-M, Shell / Python / Linux, Coordination avec les métiers Compétences / Qualités qui seraient un + : Mission similaire dans le secteur bancaireInformations concernant le télétravail : Présence sur site requise minimum 2 jours par semaine

Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons des data Scientist senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe qui met l'analytique avancée et le machine learning au service de décisions métier concrètes. Votre rôle : transformer des questions business en modèles qui tournent réellement en production, et pas seulement en preuves de concept. Vous avez une bonne capacité de vulgarisation afin de discuter avec le métier Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous prenez en charge des cas d'usage de bout en bout — de l'exploration des données jusqu'au suivi post-déploiement — sur des sujets comme la détection de fraude, la prévision, la segmentation clientèle, la rétention ou l'optimisation des campagnes. Concrètement, cela veut dire : construire les features, entraîner et évaluer les modèles, choisir les indicateurs de performance pertinents, puis surveiller leur comportement dans la durée et déclencher les recalibrages quand la dérive s'installe. Vous travaillez main dans la main avec le Data Engineering, l'IT, l'équipe AI et les directions métiers pour industrialiser ce qui est développé. Vous documentez vos travaux et accompagnez les utilisateurs dans l'appropriation des outils livrés. Le contexte étant réglementé, l'explicabilité des modèles et leur usage responsable font partie intégrante du travail, pas d'une case à cocher en fin de projet. Enfin, vous contribuez aux standards data science du Groupe, à la constitution d'une base de composants réutilisables, et vous servez de point d'appui technique aux profils plus juniors. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.