Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) à Lyon, France. Les missions attendues par le DevOps / Intégrateur Data Senior - Python & PySpark (H/F) : Vos missions : Construire et optimiser les pipelines CI/CD pour des applications web et des traitements Python / PySpark. Garantir le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) et l'observabilité (logs, métriques) des produits. Maintenir et faire évoluer l'Infrastructure-as-Code. Administrer les environnements de dev, préprod, prod et les espaces "lab" dédiés aux Data Scientists. Gérer le traitement des vulnérabilités cyber et la montée en version des dépendances. Votre profil : Expérience : Au moins 5 ans en tant que DevOps, dont 2 ans minimum sur des projets Data Science / Machine Learning à fort volume. Stack technique : Kubernetes, Helm, Docker, GitLab CI/CD, Jenkins, Ansible, Python, PySpark, PostgreSQL, Kafka, Hadoop. Savoir-faire : Solides compétences en IaC, sécurité TLS, administration système/VM, réseaux et monitoring. Qualités : Autonomie, proactivité, rigueur et excellente communication pédagogique avec les équipes métiers et techniques. Les modalités : Lieu : Lyon Télétravail : 50 % Durée : Mission longue Démarrage : 1er janvier 2027
Nous recherchons un Analytics Engineer pour intervenir au sein d'une équipe Data dédiée aux usages digitaux en magasin d'un grand acteur international du retail. L'équipe a pour objectif d'exploiter la donnée afin d'améliorer l'efficacité des équipes opérationnelles en magasin et de leur permettre de prendre de meilleures décisions. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de transformation et de modélisation de la donnée, avec un rôle fortement orienté Analytics Engineering. Vos principales responsabilités : • Automatiser et industrialiser les pipelines de transformation de données alimentant les dashboards, analyses Data et modèles IA ; • Construire et modéliser la semantic layer sur des domaines métier notamment liés à la Supply Chain et à la Production ; • Maintenir, optimiser et repenser les datasets et pipelines existants afin de répondre à de nouveaux cas d'usage ; • Construire des datasets robustes, fiables et facilement exploitables ; • Garantir la qualité des données exposées ; • Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data ; • Intégrer les enjeux de data lineage, de gouvernance et de documentation ; • Contribuer aux communautés Analytics Engineering et Data Engineering. Environnement technique : AWS, Databricks, Glue, S3, dbt, Airflow, SQL, Python, Scala, PySpark, Great Expectations, Git, GitHub, CI/CD, Make.
1. Description du posteDans le cadre du développement de projets Data et IA sur Microsoft Azure, nous recherchons un Expert Azure Databricks / Azure Batch pour concevoir, industrialiser et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur des environnements Cloud exigeants, avec un fort niveau d'automatisation, de performance, de sécurité et de fiabilité. Il participera à la conception d'architectures Data modernes ainsi qu'au développement de solutions robustes et industrialisées. Ses principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et développer des pipelines de traitement de données distribués sous Azure Databricks. Développer des notebooks, workflows et composants techniques en Python et PySpark. Optimiser les performances des traitements Databricks et des jobs distribués. Concevoir des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer des traitements massifs avec Azure Batch. Configurer les pools de calcul et les stratégies d'exécution adaptées aux besoins. Optimiser la parallélisation, la distribution de charge et la consommation des ressources. Mettre en place des solutions de monitoring, d'observabilité et de gestion des incidents. Développer des librairies Python réutilisables, maintenables et testées. Réaliser des tests unitaires, d'intégration et de performance. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des pratiques de développement. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD et automatiser les déploiements. Développer et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform et/ou Bicep. Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des déploiements. Accompagner les équipes projet dans l'adoption des standards Cloud, Data Engineering et DevOps.
Profil recherchéVous disposez d'une solide expérience en développement Python et en conception logicielle. Vous maîtrisez les principes de programmation orientée objet et savez concevoir des composants modulaires, réutilisables et maintenables. Vous avez une expérience significative dans le traitement de données volumineuses et l'optimisation de calculs. Vous maîtrisez les tests automatisés, les bonnes pratiques de développement et les processus d'intégration continue. Vous avez déjà travaillé avec au moins un framework de calcul distribué : Ray, PySpark ou Dask. Vous êtes capable d'analyser du code existant, d'en évaluer la qualité et de garantir sa conformité aux standards techniques. Qualités attenduesRigueur technique : capacité à faire respecter les standards de développement et de qualité, notamment lors de l'intégration de code produit par des tiers. Autonomie et adaptabilité : aptitude à investiguer des environnements complexes, à résoudre des problèmes techniques et à appréhender de nouveaux outils. Pragmatisme : capacité à concilier qualité logicielle, performance et contraintes de mise en production. Communication : aisance dans les échanges avec des interlocuteurs techniques et métier. Anglais technique : capacité à exploiter la documentation et à échanger avec des équipes internationales. Les connaissances de l'écosystème Azure, des problématiques réseau et de sécurité ainsi que des plateformes Databricks et Dataiku DSS constitueront des atouts supplémentaires.
Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons Deux Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d'ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l'amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data
Dans le cadre du développement de notre Data Factory, vous intégrerez une équipe en charge de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'objectif est de développer des produits Data répondant aux besoins concrets des métiers, tout en garantissant leur performance, leur sécurité, leur qualité et leur évolutivité. Vos missionsDéveloppement de produits Data Transformer la donnée brute en données exploitables, notamment sous forme de tables requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fil de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views, réintégration dans le SI, services de scoring, etc. Conception et industrialisation Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et fiabiliser les pipelines de données. Mettre en place et garantir un processus qualité rigoureux : documentation, tests unitaires et d'intégration, commentaires, versioning. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement Data. Profil recherchéDiplômé(e) d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire, avec une spécialisation en Data. 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Azure / Databricks. Maîtrise avancée de PySpark / Spark. Expertise de l'environnement Microsoft Azure : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Azure DevOps, Git et CI/CD. Solide expérience en traitement de données batch et streaming. Bonne maîtrise de SQL et connaissance des bases NoSQL (Cosmos DB, MongoDB…). Bonne connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Capacité à travailler en collaboration avec des PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers. Qualités recherchéesRigueur et autonomie Esprit d'innovation Bonnes capacités de communication Esprit d'équipe Capacité d'adaptation Sensibilité aux enjeux de qualité et d'industrialisation des données
Vous aimez les plateformes de données qui tournent vraiment en production ? Rejoignez l'équipe qui fait vivre le datalake des fonctions Technologies & Opérations d'un grand groupe bancaire. La DSI fournit aux directions technologiques, aux opérations et à la banque de proximité les applications et les données dont elles ont besoin au quotidien. Le datalake Hadoop en est une pièce centrale : il alimente le pilotage et les usages analytiques de plusieurs directions. Vous intervenez en lien direct avec la production applicative et l'équipe DevOps, au sein d'une équipe IT internationale. Vos principales missions : Concevoir et mettre en production de nouvelles ingestions de données : collecte, préparation, transformation. Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données (PySpark, shell scripting). Porter auprès de l'équipe DevOps les évolutions nécessaires de la plateforme. Rédiger des spécifications techniques claires et exploitables par l'équipe. Ce que la mission vous apporte : Un datalake en production, avec de vrais volumes et de vrais utilisateurs métier. Une équipe internationale : l'anglais est utilisé au quotidien. Une ouverture vers le cloud (GCP / BigQuery) pour qui veut élargir sa stack. Environnement technique : Hadoop, PySpark, Spark, Hive, Python, SQL, Git, Jenkins, Jira, Unix / Linux — Scrum.
Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques de mise en œuvre d'assiettes communes pour les usages Finance et Risques, nous sommes à la recherche d'un(e) Data Engineer confirmé(e). Vos missions : Architecture & Conception : Contribuer activement aux choix d'architecture et de conception technique en étroite collaboration avec les architectes, Tech Leads et développeurs. Développement & Implémentation : Mettre en œuvre et développer les solutions techniques Big Data retenues pour fiabiliser et industrialiser les flux de données. Industrialisation & Qualité : Assurer l'industrialisation des développements et des tests en s'appuyant sur des solutions Open Source et l'ordonnancement des flux (UC4). Collaboration Internationale : Travailler au sein d'un environnement anglophone dynamique en appliquant rigoureusement les méthodologies Agile.
La mission, au sein du domaine « Pertes, Garanties et Entrepôt Risques », consiste à participer à la réalisation du projet basée sur Google Cloud Platform, à forts enjeux au sein d'une équipe engagée et experte sur le sujet. Une expérience dans le domaine du Risques de crédit est appréciée. Développement et Intégration de solutions Python Spark avec les services data et compute de Google Cloud Platform - Excellente maitrise : BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs, et GCS. - Bonne maitrise de la partie DevOps : XLD, Terraforme, jenkins - Bonne communication, autonomie et fluidité du travail en équipe.
• Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion et de transformation de données (batch et temps réel), robustes et scalables. • Développer et maintenir les flux ETL Talend qui alimentent le datalake et les systèmes consommateurs. • Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks et mettre en œuvre les modèles de données cibles. • Automatiser les transformations, la documentation et les tests de données avec dbt. • Configurer les pipelines d'acheminement des données, y compris les flux CDC. • Mettre en place les bonnes pratiques de qualité de données, de monitoring, d'alerting et de logging. • Développer des modules réutilisables (templates de pipelines, librairies communes, CI/CD) et exploiter les modules existants dans les nouveaux projets. • Réaliser les développements et les tests associés, et accompagner les mises en production.
Data Engineer SENIOR AWS / SPARK/PYTHON 500 e par jour Data Engineer Senior – Data Services Profil très orienté AWS / Spark / Python / DBT / Iceberg / Airflow, avec une bonne maîtrise des architectures Big Data / Lakehouse et de la modélisation Médaillon. REcherchent quelqu'un de t senior, avec 8 ans d'expérience minimum. Mission à temps plein, avec 3 jours de remote par semaine. AWS, Python, Spark et modélisation Médaillon. Terraform et Datadog sont également appréciés. Mission Asap 500 e par jour
Nous recherchons un(e) Tech Lead Java/Spark passionné(e) pour piloter nos projets Big Data et accompagner montée en compétences de notre équipe technique. Vos missions : Conception & Architecture : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables (Java / Spark). Leadership Technique : Guider l'équipe, animer les revues de code et garantir l'application des bonnes pratiques (Clean Code, CI/CD). Cadrage & Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les architectes et le Product Owner pour valider les choix techniques. Optimisation : Assurer la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle.
Contexte de la missionNous cherchons un candidat capable de s'adapter à l'environnement technique du département Service & Données et aux pratiques de l'équipe qu'il va rejoindre : • Qui saura travailler de manière autonome • Disposant d'un bon sens de l'organisation et de la rigueur • Qui saura synthétiser ses travaux pour communiquer efficacement à ses commanditaires Objectifs et livrablesActivité principale A ce titre, le profil sera amené à assurer les activités suivantes : • Participation à des ateliers avec des experts métiers pour collecter le besoin et comprendre les données • Conception et développement de traitements de données • Réalisation d'études statistiques • Présentation de résultats sous la forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord • Diffusion et vulgarisation des résultats d'études Le consultant sera également attendu sur les compétences suivantes : • Lien entre la partie métier et la partie data science • Conception fonctionnelle du besoin métier au sein d'un SI • Préparer et participer aux ateliers avec le métier et ses représentants utilisateurs Activité secondaire o Veille technologique sur les outils utilisés au sein du projet o Partage et formation sur les guides de bonnes conduites
Data Engineer Senior — Databricks — Descriptif du poste Dans le cadre du développement de nos activités data, nous recrutons un Data Engineer Senior spécialisé sur la plateforme Databricks. Vous intervenez sur la conception et l'industrialisation de plateformes de données lakehouse : vous cadrez les besoins avec les équipes métiers, vous définissez les architectures cibles, vous construisez les pipelines d'ingestion et de transformation, et vous assurez leur mise en production ainsi que leur optimisation en coût et en performance. Vous êtes l'interlocuteur technique direct des équipes métiers sur votre périmètre et vous accompagnez la montée en compétences des profils plus juniors. — Parmi vos missions 🛠 Concevoir et industrialiser les plateformes de données sur Databricks Concevoir des architectures lakehouse en couches (bronze / silver / gold) sur Delta Lake Développer et optimiser les pipelines d'ingestion et de transformation en PySpark et en SQL Industrialiser les traitements avec Databricks Workflows, Delta Live Tables et une chaîne CI/CD Optimiser les coûts et les performances : dimensionnement des clusters, partitionnement, Photon, gestion du cache Mettre en place la gouvernance et la qualité des données Structurer Unity Catalog : catalogues, schémas, gestion des droits, lignage Définir les règles de qualité, les tests et le monitoring des pipelines en production Documenter les modèles de données et les contrats d'interface avec les systèmes amont et aval Cadrer les besoins avec les équipes métiers Animer les ateliers de recueil de besoins et traduire les exigences en solutions data Préconiser les architectures cibles et arbitrer les choix techniques (batch ou streaming, build ou buy) Présenter et défendre vos recommandations auprès des interlocuteurs techniques comme métiers Piloter la livraison et faire monter l'équipe en compétences Piloter un lot de bout en bout : conception, chiffrage, livraison, respect des délais Encadrer les profils juniors en revue de code et en pair programming Diffuser les bonnes pratiques d'engineering : versioning, tests, revue, documentation — Modalités pratiques Lieu : Ile de France Type de contrat : CDI Date de démarrage : A définir Télétravail : Fonction des contraintes opérationnelles (en moyenne : 2 jours)
Missions principales ■ Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques avec les membres de l'équipe ■ Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels ■ Participer aux cérémonies Agile SAFe : PI Planning, macro-chiffrage, raffinements, rétrospectives, etc. ■ Concevoir et faire évoluer les architectures de données selon l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) ■ Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements en production : jobs Databricks et API ■ Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations, des bonnes pratiques et des innovations Activités ■ Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers ■ Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données avec Databricks ■ Modéliser les données dans des tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, d'indexation, d'optimisation et de gouvernance ■ Optimiser les performances des traitements Databricks : Spark, Delta Lake, coûts et temps d'exécution ■ Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD ■ Concevoir, développer et maintenir des API pour l'exposition et la consommation des données ■ Mettre en place des mécanismes de Data Quality, de monitoring et d'alerting ■ Identifier, analyser et résoudre les incidents de production, avec suivi des actions correctives ■ Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre ■ Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques de Data Engineering
Localisation : IDF Présence sur site : 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Fin de mission : 16/11/2027 TJM : 380 € Expérience : 3 à 7 ans Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation de l'expérience numérique de ses collaborateurs (siège, magasins, entrepôts et franchisés), une grande organisation renforce le pilotage de la performance et de l'expérience collaborateur au sein de sa Digital Workplace. Vous interviendrez au sein de l'équipe Program, DEX & Process Management, en charge de la mesure de l'expérience collaborateur, du suivi de l'adoption des outils digitaux et du pilotage de la performance opérationnelle. La mission s'inscrit notamment dans le développement et l'évolution des dashboards de suivi de la Digital Workplace, ainsi que dans la gouvernance des données et des pipelines associés. Objectifs de la mission Mesurer et analyser l'expérience collaborateur à travers les indicateurs DEX / NPS. Suivre l'adoption des solutions collaboratives et SaaS. Piloter la performance opérationnelle de la Digital Workplace. Assurer la gouvernance et l'évolution des pipelines Data et des tableaux de bord associés. Fiabiliser, consolider et valoriser les données issues de sources multiples. Responsabilités et livrables attendus Concevoir et faire évoluer les dashboards d'analyse DEX et de suivi NPS/UX. Développer les tableaux de bord d'adoption de Google Workspace et Gemini. Mettre en place le suivi de la décroissance du parc Office / SCCM. Produire un reporting consolidé du parc : matériels, SaaS, JIRA/SMax et OKR. Développer et maintenir le tableau de bord de gouvernance DWP. Optimiser les pipelines de données au sein de BigQuery / Data Lake. Documenter les modèles de données, les traitements et les rapports. Contribuer à la définition de la feuille de route et au suivi des nouveaux projets Data DWP. Compétences requises – Must Have SQL et BigQuery : excellente maîtrise, capacité à rédiger, analyser et optimiser des requêtes complexes. Looker Studio et AppSheet : maîtrise dans la conception et l'optimisation de dashboards interactifs. KPI & Data Analysis : capacité à identifier, construire et suivre les indicateurs clés de performance métier. Exploitation de données multi-sources : expérience avec PostgreSQL, Google Sheets, CSV et autres sources de données. Data preparation : capacité à extraire, normaliser, fiabiliser et consolider les données dans un Data Warehouse. Compétences appréciées – Nice to Have Conception et optimisation de pipelines de données dans BigQuery. Python, Pandas, NumPy et PySpark. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL : PostgreSQL, MongoDB… Environnements Cloud : GCP / Azure. GitLab CI/CD, Git et pratiques DevOps. Méthodologies Agile / Scrum. Analyse de logs techniques et analyse DEX / NPS. Analyse statistique de baromètres UX/NPS. Suivi des KPI d'adoption de Google Workspace et Gemini. Suivi des licences Office et exploitation des données SCCM. Reporting de performance à partir de JIRA / SMax. Gouvernance de projets et alimentation du Data Lake. Cadrage et pilotage de nouveaux projets Data.
