Data Engineer Senior (H/F) – Full RemoteDans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack techniqueSnowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. ConditionsMission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.
Contexte :Notre client renforce ses équipes et recherche un(e) Data Product Manager expérimenté(e). Vous interviendrez sur des projets stratégiques de structuration et d'industrialisation des données visant à développer des solutions de pilotage, de reporting et de self-service BI à l'échelle internationale. Missions principalesComprendre les enjeux métiers, les objectifs et les indicateurs clés de performance. Organiser et animer des ateliers avec les parties prenantes. Recueillir, analyser et challenger les besoins fonctionnels. Formaliser les cas d'usage, les exigences et les priorités. Concevoir et documenter l'architecture fonctionnelle des produits data. Définir les modèles de données et les couches sémantiques. Garantir la cohérence des modèles de données à l'échelle de l'organisation. Identifier les sources de données pertinentes et assurer leur intégration. Coordonner les différents contributeurs (Architectes, Data Engineers, BI Engineers, équipes métiers). Structurer et piloter les plans d'action, budgets et plannings. Préparer et formaliser les recommandations de mise en œuvre. Accompagner les équipes dans les phases de build, de recette et de déploiement. Promouvoir les standards de modélisation et les bonnes pratiques Data. Contribuer à la mise en place d'une démarche de self-service BI. Assurer la documentation des solutions et le partage de connaissances. Mesurer et communiquer la valeur apportée par les produits data. Compétences clésRecueil et analyse des besoins Data exploration et analyse de données Data modeling Définition des KPI Gouvernance de la donnée Self-service BI Gestion de produit Data Environnement techniqueSnowflake Power BI SQL Modélisation de données Data Warehousing Couche sémantique Data Analytics SAP, CRM, PIM et applications métiers Cloud Data Platforms
La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data européenne, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour concevoir, développer et maintenir des plateformes et produits de données évolutifs, destinés à répondre aux besoins métiers en matière de pilotage, de reporting et d'analyse. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur mise à disposition pour les équipes métiers et BI. Vos principales responsabilitésArchitecture & Plateforme Data Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives (Raw / Curated / Consumption). Développer des solutions alignées avec les standards d'architecture Data modernes. Garantir la maintenabilité, la réutilisabilité et la scalabilité des développements. Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL/ELT. Mettre en place des traitements de données performants et industrialisés. Développer des modèles de transformation avec dbt. Orchestrer les traitements via Apache Airflow. Modélisation des données Concevoir des modèles dimensionnels (Star Schema, Data Marts). Produire des jeux de données fiables et prêts à l'exploitation (KPI-ready datasets). Qualité, Gouvernance & Sécurité Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données. Mettre en œuvre les règles de gouvernance, de sécurité et de gestion des accès (RBAC). Participer à la documentation du lineage et des standards de développement. Performance & Industrialisation Optimiser les performances des pipelines et des traitements Snowflake. Améliorer les coûts d'exécution et de stockage. Mettre en place le monitoring, la supervision et les alertes. Collaboration Collaborer avec les équipes métiers, les Business Analysts, Product Owners et équipes BI. Participer aux ateliers fonctionnels et techniques. Assurer le transfert de connaissances et la documentation des solutions. Environnement techniqueSnowflake AWS dbt Apache Airflow SQL Git CI/CD Jira Confluence Lucid
Dans le cadre d'une mission transverse, vous interviendrez auprès d'équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : - Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD - Automatiser les tests fonctionnels - Optimiser le code Python - Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience - Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO) - Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…) - Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists - Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience
Vous intervenez sur un rôle de Consultant Data Marketing spécialisé dans l'analyse et l'optimisation des campagnes Marketing, CRM et Media. Au sein d'une équipe constituée de Data Analysts et d' Analytics Engineers, vous êtes l'interlocuteur privilégié des équipes en charge d'opérer les campagnes marketing ciblées. Vous vous assurez qu'elles disposent des analyses, rapports et outils de pilotage nécessaires afin de maximiser l'impact, le ROI, et la cohérence stratégique de leurs actions, avec un focus sur l'acquisition de trafic et l'attribution des conversions. Vous transformez au quotidien les données en insights actionnables, en assurant un suivi précis des erformances et en priorisant les initiatives à forte valeur ajoutée, dans un environnement agile et innovant. Vos missions : • Participer à coconstruire les modèles d'attribution, analyser l'impact des campagnes sur l'engagement des utilisateurs, et élaborer des modélisations de ROI des campagnes. • Participer à la construction ou à l'évolution des indicateurs de performance et des objectifs (CPA, ROAS, LTV…) • Contribuer activement au projet MMM (Marketing Mix Modeling) dans la coordination de la collecte des données (exhaustivité et qualité) en entrée du modèle statistique opéré par les équipes Data Science, et dans la restitution des résultats puis l'accompagnement des équipes métiers. • Participer au cadrage, à l'usage et à l'adoption des dashboards pour le suivi des KPI des campagnes, facilitant la prise de décision. • Contribuer à l'élaboration de stratégies d'activation des audiences, en proposant des tests et des expérimentations basés sur les données. Accompagner les équipes opérationnelles dans la définition, priorisation, et analyse des A/B tests. • Collaborer au quotidien avec les équipes Marketing, CRM et Media, pour comprendre leurs enjeux et leur fournir des analyses pertinentes. • Challenger les besoins métiers et les traduire en problématiques data structurées et exploitables. • Participer à l'amélioration des processus de collecte, de tracking, et d'analyse des données, en recommandant des outils et bonnes pratiques, en lien avec les équipes tech. Encourager l'automatisation et l'adoption maîtrisée de solutions basées sur l'IA. • Former et accompagner les équipes dans l'interprétation des données pour orienter leurs actions. • Rendre les analyses complexes compréhensibles et activables pour des interlocuteurs non techniques. Stack outils : Braze, LiveRamp, Adjust, Smartly, Piano Analytics, Snowflake, Power BI…
Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme d'intégration, l'entreprise poursuit la migration progressive de ses flux et services d'intégration depuis TIBCO vers Workato. Le Tech Lead aura pour mission d'accompagner cette transformation, de définir les bonnes pratiques d'intégration et de garantir la qualité des solutions déployées dans un environnement Cloud Azure. Missions Architecture & Transformation Accompagner la migration des intégrations existantes vers Workato. Définir les standards d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Participer aux choix techniques liés à l'évolution de la plateforme d'intégration. Contribuer à la rationalisation et à la simplification du patrimoine applicatif. Développement & Delivery Concevoir et implémenter des flux d'intégration et APIs. Garantir la qualité des développements (code review, tests, CI/CD). Participer à la résolution des incidents complexes et à l'amélioration continue. Réduire la dette technique et optimiser les performances des intégrations. Leadership Technique Accompagner les développeurs sur les sujets techniques. Assurer la diffusion des bonnes pratiques. Être le point de référence sur les sujets d'intégration, API et architecture événementielle. Environnement technique Workato Apigee Azure Azure AKS Azure Event Hub Kafka Azure DevOps CI/CD Azure SQL Database Snowflake ELK Linux Postman Bitbucket Confluence Connaissance de TIBCO BW6/BWCE appréciée pour comprendre l'existant, mais non indispensable.
Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !
Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL
TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grand compte un(e) Data ingénieur (H/F) Les tâches : Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). 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 entrepôt de données (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 des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - 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 support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein du secteur numérique, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) spécialisé(e) sur DBT. Vous interviendrez sur des projets de transformation et de modélisation de données en contribuant à la conception, à l'industrialisation et à l'optimisation des traitements Data. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et développer des modèles de données avec DBT. Mettre en œuvre les tests de qualité, la documentation et les processus de déploiement. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes. Participer à la structuration des architectures Data en couches (staging, intermediate et marts). Intervenir sur des environnements Data Cloud tels que Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent. Contribuer aux processus de versionning et d'intégration continue à l'aide de Git et des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data existantes dans un environnement technique exigeant et structuré.
