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Bonjour, Dans le cadre d’un programme stratégique autour de la data, nous recherchons plusieurs Data Engineers Databricks pour intervenir sur une plateforme à fort enjeu. 📍 Localisation : France – 100% Remote 📅 Démarrage : ASAP 📆 Fin de mission : 31/12/2026 💰 TJM (selon séniorité et localisation) Paris : Séniorité 3 : 580 € Séniorité 4 : 660 € Séniorité 5 : 740 € Province : Séniorité 3 : 520 € Séniorité 4 : 590 € Séniorité 5 : 670 € 🚀 Contexte & Missions Dans le cadre du développement d’une usine data (plateforme Databricks) , vous interviendrez pour accélérer la mise en œuvre de cas d’usage data à forte valeur ajoutée. L’objectif est de renforcer les équipes avec 6 Data Engineers (confirmés à seniors). À ce titre, vos missions seront : Développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks Participer à la mise en œuvre de cas d’usage data Optimiser les traitements et la performance des workflows data Contribuer à l’architecture et à l’évolution de la plateforme data Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données 🛠️ Environnement technique Databricks (Data Intelligence Platform) Azure Databricks Apache Spark Python SQL 🎯 Profil recherché Data Engineer Databricks Expérience : à partir de 3 ans (profils confirmés à seniors) Bonne maîtrise des environnements data modernes et distribués Capacité à travailler en autonomie dans un contexte agile ✅ Compétences clés Développement de pipelines data sur Databricks Maîtrise de Spark (PySpark) Solide niveau en Python & SQL Bonne compréhension des architectures data (batch / streaming) 💡 Mission long terme avec forte visibilité.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Le département a lancé un programme stratégique, qui comporte plusieurs projets d'harmonisation des processus et outils. L'un de ces streams a pour vocation de constituer un datalake sur une stack Hadoop, afin de servir les besoins en data et reporting. Ce datalake a également pour vocation de devenir la brique centrale de l'architecture du SI . Nous recherchons un profil Hadoop / PySpark qui sera en charge, en lien avec l'équipe de production applicative / devops, de mettre en œuvre techniquement les évolutions du datalake. Passionné par les données, capable de s’adapter à un environnement dynamique et en constante évolution, le prestataire doit faire preuve d'autonomie, d'initiative et d'une forte capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes. 🤝Principales missions : Les tâches suivantes seront confiés au consultant : • Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données, data prep/transformation • Maintenir et faire évoluer nos outils de gestion des pipeline de données (Pyspark + shell scripting) • Adresser à l'équipe devops les demandes relatives aux évolutions de la plateforme • Eventuellement mettre en œuvre une couche d'APIs afin d'exposer nos données

Nous recherchons un Lead Data Engineer chevronné pour rejoindre un acteur majeur de la Tech Parisienne. Au sein d'une équipe dynamique, votre mission sera de piloter l'acquisition de données à grande échelle et d'orchestrer une migration technologique stratégique. Votre Mission En tant que garant technique de l'acquisition de données, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, du cleaning à l'enrichissement. Vos responsabilités principales incluent : Architecture & Design : Concevoir et refondre des pipelines de données robustes dans le cadre d'une migration majeure de GCP vers AWS. Ingestion Massive : Gérer l'ingestion de types de données variés (Listing, etc.) et assurer leur qualité. Optimisation : Assurer le nettoyage et l'enrichissement des données pour les rendre exploitables par les équipes consommatrices. Snowflake : Exposer les données de manière optimale. Compétences Techniques Requises Cloud : Maîtrise avancée de l'écosystème AWS (tous services) et idéalement une expérience de migration depuis GCP. Data Processing : Expertise sur Spark / PySpark pour le traitement de données volumineuses. Infrastructure : Solides compétences en Terraform (IaC). Langages : Maîtrise de Python. Data : Connaissance de Snowflake pour la partie consommation.

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Data . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data . Contexte de la mission : Notre client développe et maintient des modèles de prévision de la demande et des ventes à l'échelle internationale. L'enjeu de 2026 est d'étendre la couverture de ces pipelines de production à de nouvelles zones géographiques mondiales (SEA, LATAM, NA et MEA). Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Senior Machine Learning Engineer pour industrialiser, déployer et fiabiliser ces modèles de forecast à grande échelle. Descriptif de la mission : Les missions sont : Industrialisation et déploiement : Transformer les prototypes Data Science en pipelines robustes, orchestrer la mise en production et optimiser les performances de run. MLOps & Robustesse : Renforcer la CI/CD ML, versionner les modèles/datasets et implémenter le monitoring (drift, stabilité). Collaboration technique : Challenger la conception des modèles pour faciliter l'industrialisation et améliorer la qualité du code (structure, tests). Scalabilité internationale : Adapter les pipelines pour supporter de fortes volumétries multi-régions. Coordination : Structurer et prioriser les activités de Run & Stabilisation dans un environnement Agile (Scrum).

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d’ingestion, de traitement et d’industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l’architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d’un leadership technique , reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d’objectifs communs Vous faites preuve d’une excellente communication , associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d’amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome , proactif et doté d’un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé , avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement , incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données , à la testabilité et à l’ observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code , le mentoring et l’accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d’industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts , et savez les intégrer dans vos choix techniques

Le data engineer/Tech Lead intègre une équipe en charge du lakehouse pour le client. De nombreuses challenges techniques sont attendus. Focus sur ses activités : -Contribue à la conception de outils de traitement BigData (Ingestion / Traitement / Analyse) -Cadrage technique des besoins émis par les consommateurs de la plateforme Data -Est garant de la mise en production des traitements au sein de la plateforme -Optimisation du code et de la capacité des VMs mise en œuvre pour chaque traitement -Garantit la disponibilité et l'outillage pour les équipes métier, ainsi qu'aux utilisateurs de la plateforme (data scientists / data analystes / data engineer)

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

Bonjour, Pour le compte de l’un de nos clients, acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Data Architect afin d’intervenir sur une mission stratégique autour de la structuration, gouvernance et valorisation des données . 📍 Informations clés Localisation : Paris (présence sur site requise) TJM max : 1200 € Démarrage : ASAP Fin de mission : 31/12/2026 🚀 Contexte & mission Vous interviendrez sur la mise en place d’une architecture data moderne et scalable basée sur Azure Fabric , avec un fort enjeu autour de la gouvernance, de la qualité des données et de leur valorisation auprès des métiers. 🎯 Responsabilités principales 🔹 Architecture & Data Platform Concevoir et déployer des solutions data end-to-end (Lakehouse, Data Warehouse, modèles sémantiques) Structurer les couches de données ( Bronze / Silver / Gold ) Garantir la scalabilité, la performance et la robustesse de la plateforme 🔹 Data Engineering & Modélisation Concevoir et implémenter des pipelines ETL / ELT Définir les règles de transformation, de gestion des données incrémentales et des dimensions Optimiser les performances des requêtes et du stockage Développer des scripts Python (PySpark) et des requêtes SQL avancées 🔹 Gouvernance & Qualité des données Définir et mettre en œuvre les frameworks de gouvernance (traçabilité, métadonnées, qualité) Implémenter les mécanismes de contrôle qualité et gestion des erreurs Mettre en place les politiques de sécurité et d’accès ( RBAC, RLS ) 🔹 CI/CD & Industrialisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les produits data Gérer les référentiels Git, stratégies de versioning et déploiements Garantir la traçabilité et l’audit des évolutions 🔹 Data Mapping & KPI Assurer la cartographie des flux de données de bout en bout (E2E) Définir les règles métier et indicateurs KPI en lien avec les enjeux business Construire les dictionnaires de données et glossaires métier 🔹 Documentation & bonnes pratiques Définir les standards d’architecture et de développement Documenter les processus, runbooks, guidelines et décisions d’architecture (ADR) Accompagner les équipes et faciliter l’onboarding 🛠️ Environnement technique Cloud & Data Platform : Microsoft Azure, Azure Fabric Data Engineering : PySpark, SQL, Azure Data Factory, dbt CI/CD & DevOps : GitHub, Git CLI, Azure DevOps Pipelines, GitHub Actions BI & Data Viz : Power BI (RLS) Gouvernance : Azure AD / Entra ID, Purview Documentation : Confluence, Visio / Lucidchart 👤 Profil recherché Data Architect avec 7 ans d’expérience minimum Forte expertise sur les environnements Azure Data (Fabric / Data Platform) Solide expérience en architecture data, gouvernance et modélisation Excellente maîtrise de SQL et Python (PySpark) Expérience en industrialisation, CI/CD et gestion de plateformes data Très bonnes capacités de communication, structuration et vision transverse

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.

On cherche un(e) Data Engineer pour renforcer une équipe qui fait tourner la plateforme data au quotidien. Le sujet est très concret : ramener des données qui viennent de partout , les centraliser proprement , les rendre fiables , et garder une plateforme qui tient la charge (et qui ne casse pas en prod au premier pic). Vous travaillerez avec un Product Owner, un Data Steward et d’autres data engineers. On est sur une logique : ingestion, standardisation, stockage, et tout ce qui va avec côté run (monitoring, reprise, sécurité, doc). Vos missions : Collecter et centraliser des sources hétérogènes (API, fichiers, bases, événements). Construire des pipelines robustes : gestion des erreurs, reprises, backfills, alerting, qualité. Développer les traitements en Python / SQL / Spark (volumes en hausse, donc on fait attention à la perf et aux coûts). Orchestrer les flux avec Airflow . Structurer le stockage sur Cloud Storage avec une approche Delta Lake (évolution de schémas, merge/upsert, partitionnement, rétention). Industrialiser l’ensemble : Terraform / Terragrunt , GitLab CI/CD , environnements propres (dev/staging/prod). Contribuer à la gouvernance et à la conformité : catalogage et métadonnées via Dataplex + documentation utile (pas un wiki fantôme). Environnement technique : Python, SQL, Spark Airflow (orchestration) GCP : BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage Delta Lake Terraform + Terragrunt GitLab + GitLab CI/CD Méthodes : Agile (Scrum/Kanban)

Le data engineer/Tech Lead intègre une équipe en charge du lakehouse pour le client. De nombreuses challenges techniques sont attendus. Focus sur ses activités : -Contribue à la conception de outils de traitement BigData (Ingestion / Traitement / Analyse) -Cadrage technique des besoins émis par les consommateurs de la plateforme Data -Est garant de la mise en production des traitements au sein de la plateforme -Optimisation du code et de la capacité des VMs mise en œuvre pour chaque traitement -Garantit la disponibilité et l'outillage pour les équipes métier, ainsi qu'aux utilisateurs de la plateforme (data scientists / data analystes / data engineer)

Dans le cadre du projet DataBoost , nous recherchons un Analytics Engineer pour participer à la migration des rapports SAP Business Objects vers Power BI . Ce projet vise à décommissionner SAP BO en industrialisant l’intégration des données dans une architecture lakehouse moderne (Bronze → Silver → Gold), et à construire un référentiel analytics centralisé pour l’ensemble des datamarts. Vos missions consisteront à : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory (POC avec Airflow). Développer des pipelines d’intégration de données en PySpark (Spark Declarative Pipeline). Transformer et optimiser les flux de données en SQL avec le framework DBT . Développer de nouveaux indicateurs de qualité de données sur DBT. Garantir la qualité du code et le respect des normes de développement. Implémenter des tests unitaires pour assurer la fiabilité des solutions. Maintenir les outils de monitoring pour suivre les performances. Ce poste est idéal pour un professionnel souhaitant contribuer à une transformation majeure des outils BI et travailler sur une architecture data moderne .

But principal Le prestataire Tech Lead a pour mission principale de : • Contribuer au delivery du produit • Assurer les choix techniques en collaboration avec la squad dans le respect des standards, • Faire comprendre les choix techniques & obtenir l’adhésion des parties prenantes • Interagir au quotidien avec les parties prenantes (métier, tech authority...) • Garantir la qualité logicielle de la prestation de l'équipe Veiller à la bonne mise en œuvre du plan de développement du produit. Missions • Être le garant technique de la squad en la soutenant dans ses choix et dans la mise en œuvre des bonnes pratiques et standards • Garantir la qualité du code et suivre les KPIs pour le suivi de produit • Contribuer techniquement à la production du code • Remonter les alertes et garantir la résolution de problèmes dans un environnement agile en étroite collaboration avec Delivery Performance, Talent et Chapter leads • Être garant de la bonne mise en œuvre technique du plan de développement du produit.

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge