Production Data Officer Nous cherchons un profil senior, capable de leader et de committer nos équipes ainsi que nos filiales à ce niveau. Data Governance : mise en place de standards, guidance et gouvernance à l'échelle groupe et filiales Data Architecture : bonne compréhension des Data Lakes et des approches Data Domain Driven Structuration et catalogage des données, avec une capacité à être hands-on malgré le niveau senior Data Analytics : définition et orientation de la stratégie d'analyse des données Bonne maîtrise des environnements / outils : AWS Snowflake Power BI Collibra Connaissance des brokers MQTT indispensable Capacité à coordonner et engager des équipes réparties entre plusieurs filiales Capacité à décliner une guidance Data groupe vers les différentes entités, notamment la DOP Leadership / profil CODIR : capable de communiquer avec des interlocuteurs de haut niveau et d'apporter une vision stratégique Français + anglais Expérience industrielle obligatoire Mission de minimum 6 mois. Possibilité de long terme Nous cherchons idéalement un profil ouvert a être internalisé a terme.
Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud.
Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.
Notre client recherche un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data au sein de l'équipe DAAS : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance des données (incl. RLS). Le consultant sera responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de l'industrialisation des pipelines et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentoring de l'équipe. Un volet spécifique concerne l'aide au cadrage technique du projet O² sur la partie Data Quality. Compétences attendues • Snowflake — niveau Expert • dbt (data build tool) — niveau Confirmé • Data Modeling — niveau Confirmé • BI Modeling — niveau Avancé • Power BI — niveau Avancé • Communication — niveau Confirmé • Monte Carlo (Data Observability) — niveau Élémentaire (un plus) Savoir-être • Leadership technique et capacité à mentorer • Autonomie et sens des responsabilités • Rigueur dans la qualité du code et des livrables • Capacité à communiquer avec des équipes pluridisciplinaires • Proactivité dans la détection et la résolution d'incidents
Au sein d'une équipe Master Data Management (MDM), vous participerez à la conception et au développement de solutions de connectivité entre les applications de référentiels et les plateformes de distribution de données, notamment Snowflake et Databricks, en limitant les dépendances technologiques. Vous interviendrez sur l'analyse des besoins métiers, les études de faisabilité, la rédaction des spécifications, l'implémentation des solutions, les recettes et la maintenance corrective et évolutive. Référent sur les projets transverses du périmètre MDM, vous contribuerez aux choix d'architecture, coordonnerez les travaux et les plannings, animerez les comités de suivi et assurerez le reporting ainsi que la documentation et le support aux utilisateurs, dans un environnement international lié à la gestion d'actifs et aux référentiels financiers.
ContexteLe consultant intégrera l'équipe Data & AI, dont la principale mission est d'ingérer, centraliser et transformer les données issues de différents systèmes afin de répondre à différents usages métiers : Self-service BI — mise à disposition de données exploitables en autonomie par les équipes métier Dashboards — visualisation et pilotage de la performance Reporting — production de rapports structurés Applications Data — développement de solutions applicatives orientées usage métier MissionsL'équipe Data & AI poursuit la construction et le maintien de sa Data Foundation. Ce socle repose sur une plateforme data composée : d'un outil interne pour la récupération des sources de données, Snowflake comme entrepôt de données, DBT pour la modélisation et les transformations, et Airflow pour l'orchestration des pipelines. Dans le cadre d'un remplacement, nous recherchons un Data Engineer qui interviendra exclusivement sur la partie Data Foundation, et plus précisément sur la création de nouvelles pipelines et la maintenance des pipelines existantes. Le consultant prendra en charge ces pipelines de bout en bout : de la récupération des données sources jusqu'à leur mise à disposition — ingérée dans Snowflake, modélisée et testée — pour les usages métiers. Le consultant évoluera au sein de l'équipe Data Foundation et travaillera en étroite collaboration avec : Business Data Analysts : expression et cadrage des besoins de données, compréhension des usages métiers. Data Engineers de l'équipe Data Foundation : conception, développement et maintenance des pipelines, partage des bonnes pratiques.
Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, une entreprise internationale recherche un Consultant Data Analytics Senior afin de renforcer ses capacités en modélisation de données et en restitution analytique. La mission consiste à fiabiliser l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis les données brutes jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs et de tableaux de bord répondant aux besoins des équipes métiers. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des modèles de données avec dbt, en assurant leur modélisation, leurs tests et leur documentation. Orchestrer, optimiser et fiabiliser les pipelines de transformation des données. Concevoir des tableaux de bord métiers clairs, pertinents et exploitables. Recueillir les besoins des équipes métiers et les traduire en indicateurs, modèles de données et solutions analytiques. Contribuer à l'amélioration de la qualité, de la gouvernance et de la documentation des données. Participer aux évolutions de l'architecture Data, notamment aux projets de migration et aux travaux d'optimisation des performances et des coûts. Atouts complémentairesUne expérience dans les secteurs du luxe, de la mode, du retail ou de la distribution haut de gamme constitue un plus. Une expérience au sein d'organisations internationales et dans des environnements Data complexes est appréciée.
Vos missions Concevoir et faire évoluer une architecture de streaming pour la collecte, le traitement et l'analyse des données Développer des pipelines de traitement temps réel et batch avec Apache Flink, Apache Spark et Apache Iceberg Déployer les pipelines d'ingestion et de traitement en CI/CD et Infrastructure as Code, pour les environnements batch et streaming Participer à la migration et au refactoring de l'architecture historique vers AWS (Move to Cloud, ETL/ELT, batch et streaming) Contribuer à l'implémentation d'algorithmes de maintenance prédictive et de routage Industrialiser et exposer des modèles de Machine Learning sous forme d'API, en lien avec les équipes data science Assurer le monitoring, la fiabilité et la performance des traitements en production Environnement technique Streaming et traitement : Apache Flink, Apache Kafka (MSK), Kinesis, Apache Spark, Apache Iceberg Orchestration : Apache Airflow (MWAA) Cloud AWS : S3, Lambda, EKS, ECS, EC2, ECR, IAM, IoT Core IoT : MQTT, données capteurs remontées par satellite Data warehouse : Snowflake DevOps / IaC : Terraform, Docker, CI/CD Langages : Python, SQL Profil recherché Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou master) en informatique, data ou télécommunications Au moins 5 ans d'expérience en data engineering, dont une part significative sur AWS Expérience solide des architectures streaming à forte volumétrie (Flink, Kafka ou Kinesis) Maîtrise de Terraform et des pratiques CI/CD appliquées aux pipelines de données Une expérience d'industrialisation de modèles ML (MLOps, mise en API, monitoring) est un vrai plus Une connaissance des données IoT ou industrielles (maintenance prédictive, capteurs) est appréciée Une certification AWS (Solutions Architect, Data Engineer) est un atout Anglais professionnel Savoir-être Autonomie et sens des responsabilités sur des systèmes critiques en production Capacité à dialoguer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques Rigueur, goût de la performance et de la qualité de la donnée Esprit d'équipe et envie de partager ses pratiques Informations pratiques Contrat : CDI chez Visian Azur Lieu : Marseille, présence régulière sur le site du client Démarrage : à définir ensemble Rémunération : selon profil et expérience
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.
Nous recherchons pour l'un de nos clients du secteur du transport un Data Engineer Snowflake pour accompagner l'évolution de son architecture Data vers un modèle Data Lakehouse. Participer à la migration des flux Talend vers Snowflake. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de l'architecture Data Lakehouse. Développer et industrialiser les pipelines de données. Participer au décommissionnement progressif de Talend. Intervenir sur les évolutions, incidents et sujets de support Data. Documenter les flux, modèles et solutions développées.
Bonjour, Je suis à la recherche d'un Ingénieur Data Big Data / Snowflake : Missions principales : • Définir et concevoir l'architecture Data cible dans un environnement Cloud • Mettre en place et faire évoluer les plateformes Big Data et Snowflake • Concevoir et déployer des architectures événementielles (EDA) robustes et évolutives • Définir les standards, normes et bonnes pratiques d'architecture Data • Accompagner les équipes de développement sur les choix techniques et les bonnes pratiques • Mettre en œuvre des solutions d'intégration continue et d'industrialisation des déploiements • Participer à la conception et à l'implémentation d'architectures microservices • Optimiser les performances, la qualité et la sécurité des flux de données • Réaliser des preuves de concept (PoC) et des études d'architecture • Produire et maintenir la documentation technique, les dossiers d'architecture et les livrables d'audit • Participer à la gouvernance Data et aux évolutions stratégiques de la plateforme • Assurer un support et une expertise technique auprès des équipes projets
Lieu : Nantes sud (44) Salaire : 55 à 60 K€ annuel brut Rythme : 1 journée de télétravail par semaine Nous recherchons pour notre client, un Tech Lead Data & IA dans le cadre d'une création de poste en CDI. VOS MISSIONS : En tant que Tech Lead Data & IA, vous pilotez techniquement les développements de votre périmètre, contribuez directement à la réalisation des solutions et garantissez leur qualité, leur performance et leur fiabilité. Développement et leadership technique Encadrer techniquement les développements, réaliser les revues de code et diffuser les bonnes pratiques. Contribuer directement au développement des solutions et accompagner la montée en compétences de l'équipe. Participer à l'évolution des API et à l'intégration des applications. Contribuer à la modernisation de notre applicatif historique en PHP et à l'intégration de l'IA dans les pratiques de développement. Data Engineering et reporting Participer à la construction et à l'évolution la plateforme Data : alimentation de l'ODS et du Data Lake, pipelines ETL/ELT et modélisation des données. Garantir la qualité, la documentation, la sécurité et la fiabilité des traitements. Développer et superviser les pipelines de données, en assurant leur performance et leur maintenabilité. Participer à la modernisation des outils de reporting pour répondre aux besoins du siège et du réseau. IA et industrialisation Développer et mettre en production des cas d'usage d'IA générative : RAG, agents, interrogation des données en langage naturel et génération de rapports. Préparer les données et intégrer les solutions IA dans l'environnement applicatif. Mettre en place les tests, les garde-fous et les mécanismes de supervision nécessaires à la fiabilité des solutions. Contribuer à la maîtrise des coûts, à la sécurité et à l'amélioration continue des solutions déployées. Qualité et performance Industrialiser les déploiements avec les pratiques CI/CD et les tests automatisés. Mettre en place le monitoring et l'observabilité des applications et des pipelines. Optimiser les performances et les coûts des infrastructures et services utilisés. Challenger les prestataires et contribuer aux choix techniques de son périmètre.
Analyser, documenter et fiabiliser les jobs Talend existants, puis migrer les traitements ETL vers des pipelines ELT Snowflake. Réaliser les recettes et les tests de non-régression. Contribuer aux zones Landing, Lakehouse et Data Products : ingestion de flux SFTP, API, bases de données et fichiers ; transformation, historisation et exposition des données. Développer avec Snowflake SQL, Snowpipe, Snowpark et Python. Appliquer les règles de sécurité et de gouvernance Snowflake : RBAC, rôles, accès, tagging et masking. Industrialiser les pipelines : supervision, reprise sur incident, optimisation des coûts et CI/CD Data. Prendre en charge des projets et demandes d'évolution sur le périmètre data existant, du cadrage technique et du chiffrage jusqu'à la recette et la mise en production. Assurer le support RUN : diagnostic et résolution des incidents ETL/ELT, d'ordonnancement ou de qualité des données, analyse des causes et correctifs durables
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de sa gouvernance et de ses capacités Data, notre client recherche un Production Data Officer Senior capable d'intervenir à la fois sur les dimensions stratégiques, organisationnelles et opérationnelles de la Data. Le consultant rejoindra un environnement industriel multi-sites et aura pour rôle de définir, structurer et faire appliquer les standards Data à l'échelle du groupe et de ses différentes entités. Basé principalement sur le site principal, le consultant devra être mobile ponctuellement sur plusieurs sites industriels du groupe. La mission est prévue pour une durée minimum de 6 mois, avec une possibilité de prolongation et une perspective potentielle de collaboration à plus long terme. ResponsabilitésData GovernanceDéfinir et déployer les standards, principes et bonnes pratiques Data à l'échelle du groupe. Mettre en place et faire vivre un cadre de Data Governance commun aux différentes entités. Accompagner les filiales dans l'adoption et la déclinaison des standards groupe. Fournir une guidance adaptée aux différents métiers et équipes IT/Data. Assurer la cohérence des pratiques Data entre les différentes entités. Data ArchitectureParticiper à la définition et à l'évolution de l'architecture Data cible. Disposer d'une bonne compréhension des architectures Data Lake et des approches Data-Driven / Data Domain. Contribuer à la structuration des flux, des sources et des domaines de données. Être capable de challenger les choix d'architecture et de proposer des orientations pragmatiques. Structuration et catalogage des donnéesOrganiser, structurer et documenter les données de l'entreprise. Mettre en place et faire évoluer les pratiques de Data Cataloging. Garantir la qualité, la traçabilité et la compréhension des données. Conserver une approche hands-on, malgré un positionnement senior et stratégique. Data AnalyticsContribuer à la définition de la stratégie Data Analytics. Orienter les équipes dans la définition des cas d'usage et des priorités analytiques. Promouvoir une approche permettant de transformer les données en leviers de performance opérationnelle et décisionnelle. Coordination et accompagnement des filialesCoordonner et engager des équipes Data/IT réparties sur plusieurs sites. Traduire les orientations Data du groupe en actions concrètes au niveau des différentes entités. Accompagner notamment les équipes opérationnelles et industrielles dans l'appropriation des standards Data. Favoriser l'alignement et la collaboration entre les différentes filiales. Environnement techniqueUne bonne maîtrise des environnements suivants est attendue : AWS Snowflake Power BI Collibra MQTT / brokers MQTT – connaissance indispensable Le candidat devra disposer d'une compréhension suffisamment large de l'écosystème Data pour pouvoir dialoguer avec les équipes d'architecture, infrastructure, IT, production et métiers. LanguesFrançais : courant Anglais : courant / professionnel En résuméCette mission s'adresse à un Data Leader senior, capable de prendre de la hauteur sur la stratégie Data tout en restant suffisamment opérationnel pour structurer les données, les processus et les pratiques. La réussite de la mission reposera autant sur les compétences techniques et Data que sur la capacité du consultant à fédérer plusieurs équipes, influencer des interlocuteurs de haut niveau et faire converger plusieurs entités industrielles autour d'une même vision Data.
• Concevoir et proposer des solutions de données utilisant les technologies Azure Cloud dans le respect de notre cadre de référence • Concevoir et proposer des solutions basées sur Snowflake • Appliquer la stratégie « Data as a Service » en respectant les meilleures pratiques architecturales • Concevoir et développer des API/microservices pour enrichir notre catalogue de solutions • Soutenir la stratégie d'architecture événementielle (EDA) basée sur Azure Event Hub et Azure IoT Hub • Contribuer à notre catalogue de services pour l'enrichissement en libre-service (self-service) • Contribuer à la modernisation et à la veille technologique au sein de l'équipe « Data Capture » et de l'organisation « Data & Analytics » • Agir en tant que référent de l'équipe pour tous les sujets liés au Cloud • Animer des ateliers et faciliter le recueil des besoins • Accompagner les Data Engineers sur les sujets liés au Cloud • Soutenir l'équipe Sécurité sur les sujets connexes • Contribuer à la feuille de route et à l'évolution de la solution « Data Capture » • Challenge et accompagnement des prestataires externes
📍 Localisation : Puteaux 🌍 Environnement international — France, Europe, Afrique, Asie Anglais Indispensable 💼 Projets DATA — BUILD & RUN LE POSTE Dans le cadre de projets DATA à dimension internationale, nous recherchons un(e) Data Project Owner /Manager / Data Lead pour piloter des projets visant notamment à harmoniser les KPI et les référentiels DATA à l'échelle internationale. Vous évoluerez dans un environnement international, en interaction avec des équipes situées notamment en France, Pologne, Suisse, Benelux, Afrique du Sud et Asie.
