Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance SaaS à Lille

Informations Générales Rôle : Architecte Data Date de début : 29/06/2026 Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme) Localisation : Lille (Rythme : 3 jours par semaine obligatoires sur site) Tarif cible : 500 € / jour max Contexte et Mission Dans le cadre d'un programme de synergie IT et du développement de l’IA Générative (GenAI) au sein des applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a la responsabilité de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE . Au sein d’une équipe d’experts IT, vos missions principales s'articuleront autour de deux axes : Conception & Mise en œuvre : Imaginer les nouveaux patterns nécessaires (périmètres ingestion, manipulation et restitution de données structurées ou non structurées) en tirant parti des capacités Cloud intégrées à Snowflake ou sur AWS. Vous les déploierez à l'échelle nationale et internationale. Accompagnement : Guider les différentes équipes IT et métiers (locales et filiales) dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Snowflake. Activités Principales Cadrage & Architecture : Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques métiers, analyser les documents d’architecture des assets existants et définir les nouveaux patterns (architectures fonctionnelle, applicative et technique). Évolution de la Plateforme : Participer activement à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation) et aux choix technologiques de l’offre à mettre en place. Documentation & Industrialisation : Documenter les patterns retenus de manière détaillée afin de les rendre directement exécutables par les différentes Business Units. Déploiement & Change Management : Accompagner le déploiement de la solution définie et veiller à la bonne prise en main de la plateforme par les équipes utilisatrices. Compétences techniques requises : Data & Cloud : Architectures Data, Écosystème Snowflake, Services Cloud ( AWS en priorité), Infrastructure as Code ( Terraform ). DevOps & Conteneurisation : Kubernetes / EKS, CI/CD (Gitlab, Artifactory, SonarQube), IDC. Data Ops / MLOps : Airflow, MLFlow, Jupyter, DBT. Langages : SQL, Python, Shell. Sécurité : Forte sensibilité aux problématiques de sécurité des données et aux normes associées.

🚀 🟢 Opportunité - Contrôleur de Gestion (Banque / Assurance) | Lille 🟢 Tu as 3 à 6 ans d'expérience en contrôle de gestion bancaire et tu veux monter en impact ? Cette mission est faite pour toi. 👇 💼 Ta mission Au cœur des activités crédit, monétique et assurance , tu interviens en renfort sur un périmètre à forte visibilité : 📊 Préparation des budgets et suivi de la performance 📈 Production & analyse des arrêtés 🖥️ Contribution aux reportings et supports de présentation 🛠️ Mise à jour et fiabilisation des procédures ⚙️ Participation à l' automatisation et la sécurisation des fichiers 🎯 Ton profil Expérience confirmée ( 3 à 6 ans ) en contrôle de gestion bancaire Bonne maîtrise des activités crédit, monétique et/ou assurance À l'aise avec les environnements data & outils (Excel, automatisation) Rigueur, esprit d'analyse et capacité à structurer 🌍 Conditions 📍 Localisation : Lille 💰 TJM : 500€ 🏡 Télétravail possible (selon organisation du pôle) 📆 Présence requise au mois d'août ⭐ Pourquoi rejoindre ce projet ? Périmètre transverse et stratégique Forte exposition aux enjeux de performance Environnement stimulant avec des sujets d'amélioration continue

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP. Modélisation et Gestion des Données : ○ Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en collaboration avec les Data Analysts et les équipes métier. ○ Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition. ○ Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas de données et de cycle de vie des données. Run Opérationnel, Maintenance et Support N2/N3 : ○ Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 du produit Topase dans ensemble (GCP + Solution éditeur). ○ Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation des tâches opérationnelles, la supervision des flux, l'extraction/transformation de données et les tâches de maintenance système. ○ Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes pour l'analyse, la qualification, le diagnostic d'incidents, la manipulation et la restitution de données dans BigQuery et Oracle. ○ Gérer les incidents en collaboration avec l'éditeur et les équipes internes. ○ Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. ○ Gérer les incidents éditeur sur son CRM et participer aux ateliers de suivi.