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Pour l'un de nos grands comptes, nous recherchons un Data Engineer pour travailler dans une équipe composée de 1 Product Owner et de 2 Data Engineer : Participer aux phases de conception, de planification et de réalisation des tâches Construire et maintenir des pipelines Data robustes et scalables Produire des modèles DBT pour la transformation sur un environnement GCP (Bigquery) Expérience en méthodologie Agile (scrum ou kanban) Maîtriser la Stack technique : DBT, Python, SQL, GCP, Bigquery, Terraform, Airflow, Ci/cd.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Profil Data Engineer/Data Analyst Senior pour gérer des applications liées au métier de la CDMO (Chief Digital & Marketing Office), dans une équipe dynamique aux profils variés (Tech Lead, Dev Full Stack, Data Scientist, Product Owner, QA...) Une des applications One Creative consiste à offrir une vision complète de la performance & l'optimisation de chaque asset media, de la stratégie globale à l'activation locale. o Développer et maintenir les data pipelines de : · Sourcing des données (Datalake BigQuery) · Téléchargement d'assets vidéo via API social media platforms · Analyse créative (application interne Augmented DAM) · Automatisation des processus IA (embedding, clustering) o Transformer la donnée brute du Datalake en tables optimisées pour l'application One Creative (fusion KPIs de performance, métadonnées, données créatives...) o Optimiser le déploiement du backend sur GCP o Améliorer la code base en ajoutant des tests unitaires et d'intégration sur le code Python o Développer une première brique de monitoring des données récupérées (assets, KPIs) o Moderniser les briques techniques (thumbnail, product-detection, encoder) avec des approches plus modernes et optimisées o Optimiser la chaîne CI/CD o Travailler sur la migration du backend Augmented DAM (autre application interne utilisée en tant que service de One Creative) o Développer les requêtes SQL pour sourcer les données dans les tables du Datalake, sur la base des inputs du Data Business Owner o Documenter les données récupérées depuis le Datalake avec des documents et des schémas des données o S'assurer de la qualité des données consolidées dans l'application par rapport aux données sources o Aider sur le développement des métriques de monitoring des KPIs de l'application o Analyser et croiser les données pour générer de nouveaux insights (creative data qui génèrent le plus de performance...) et benchmarks

Contexte: Nous recherchons un Data Engineer Expérimenté/Senior spécialisé en environnement Big Data OnPremise pour une mission dans le cadre de l'exploitation, du maintien en conditions opérationnelles et des évolutions du Data Lake OnPremise (DataStore). Le collaborateur s'intégrera dans une équipe de 14 développeurs et contribuera également aux travaux liés à la migration progressive du Data Lake vers GCP. Missions : Exploitation et maintenance des traitements Big Data : supervision, intégration des données, contrôle qualité. Développements et évolutions sur les pipelines existants (Spark, Kafka, NIFI). Optimisation des performances et maintien des services DataStore. Gestion des incidents niveau 3 : diagnostic, correction, suivi JIRA/ITZMI. Participation aux évolutions applicatives, aux travaux transverses et aux actions préparatoires à la migration Cloud. Profil : Data Engineer Tech Lead Compétences techniques requises : Spark Kafka NIFI HDFS HBase Airflow Python SQL Technologies complémentaires : Java Scala BigQuery

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Streaming / Real-Time pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données en temps réel. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines événementiels, optimisation des traitements stream, passage vers des architectures plus scalables et résilientes) et guiderez leur mise en œuvre avec Kafka, Flink, Spark Streaming ou équivalents. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation en temps réel, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de tolérance aux pannes et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de streaming et d’event-driven architecture. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Kubernetes pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données déployées sur des environnements conteneurisés. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, containerisation des traitements, optimisation de l’orchestration et de la scalabilité) et guiderez leur mise en œuvre avec Kubernetes et les outils associés (Helm, ArgoCD, Operators, Kubernetes Jobs). Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines data exécutés sur Kubernetes, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de résilience, d’observabilité et de gestion des ressources. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering en environnement Kubernetes. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Missions principales Conception et optimisation de pipelines de données à grande échelle (batch, streaming, API) Structuration des données selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Développement et industrialisation via DBT, Spark et Iceberg Orchestration des workflows ETL/ELT via Airflow Déploiement cloud sur AWS et infrastructure as code avec Terraform Conteneurisation des traitements ( Docker, Kubernetes ) Supervision, observabilité, gestion des incidents et qualité des données Documentation et conformité RGPD Accompagnement de profils juniors

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Snowflake pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud modernes. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (migration vers Snowflake, optimisation des modèles de données, amélioration des pipelines ELT) et guiderez leur mise en œuvre avec Snowflake, dbt et les outils d’orchestration associés. Vous serez responsable de la structuration des modèles de données, de l’optimisation des performances des requêtes et de la mise en place de mécanismes de gouvernance et de traçabilité. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud, Data et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD fiables et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering moderne et d’usage avancé de Snowflake. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Vous êtes un "bricoleur" du code, passionné par l'infrastructure et capable de naviguer dans des environnements techniques denses ? Nous recherchons un Geo Data Engineer (H/F) pour rejoindre un acteur majeur de la Tech. Ici, on ne cherche pas forcément un titre, mais un tempérament : quelqu'un qui n'a pas peur de mettre le nez dans le code, de comprendre l'infra et de proposer des solutions concrètes. 📋 Détails de la mission Secteur d’activité : Plateformes Digitales / Data Localisation : Paris (Télétravail flexible) Durée : Mission longue (Freelance, Indépendant ou Portage) Démarrage : ASAP Votre challenge Au sein d'un environnement riche et techniquement challengeant, vous serez le garant de la qualité et de la fluidité des flux de données géographiques. Votre autonomie et votre capacité à communiquer seront vos meilleurs atouts pour vous onboarder efficacement. Vos missions principales : Développer et maintenir des pipelines de données robustes. Intervenir sur l'infrastructure et le code pour optimiser les performances. Collaborer avec les équipes transverses pour intégrer des solutions Data innovantes. Apporter votre vision de "touche-à-tout" pour résoudre des problématiques complexes.

Dans le cadre de notre démarche d'innovation et de renforcement de notre expertise en gestion de données, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d'un(e) Data Engineer intégré(e) à notre Direction des Systèmes d'Information (DSI). Le(a) candidat(e) retenu(e) aura pour mission principale d'apporter son expertise technique sur des sujets récents liés à l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la data, en s'appuyant sur une compréhension approfondie des enjeux métiers et techniques. Responsabilités principales : Alimentation de données : Effectuer l'ingestion, la transformation et la mise à jour des flux de données provenant de différentes sources afin d’assurer leur disponibilité et leur cohérence. Collaboration avec un Data Analyst : Travailler en binôme sur des projets liés à l’IA et à la data, en apportant votre expertise technique pour la réalisation d’analyses et la mise en place de solutions innovantes. Développement d’outils IA : Participer à la conception et au déploiement d’agents IA capables de réaliser du requêtage SQL en langage naturel, facilitant ainsi l’accès et l’interprétation des données par les utilisateurs métier. Outils et monitoring : Mettre à disposition des outils d’aide au développement, au monitoring et à la maintenance des plateformes data, afin d’assurer leur fiabilité et leur performance. Veille technologique : Effectuer une veille continue sur les architectures data, en termes de nouvelles tendances, d’outils émergents et de bonnes pratiques, pour faire évoluer nos solutions et répondre efficacement aux besoins métiers. La personne recrutée devra faire preuve de rigueur, d’autonomie et d’un esprit d’innovation, tout en étant à l’écoute des besoins des utilisateurs finaux. La maîtrise des technologies liées à l’IA, aux plateformes data et à la requête en langage naturel sera un réel atout pour la réussite de ce projet. Nous invitons donc les candidats ou organismes intéressés à soumettre leur proposition, en précisant leur approche technique, leur expérience et leur capacité à répondre à ces enjeux stratégiques.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Missions : En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des data pipelines robustes et scalables en Python Collecter, transformer et valoriser de grands volumes de données Mettre en œuvre des traitements géospatiaux et 3D (GDAL, PDAL ou équivalents) Participer à l’industrialisation des modèles de données dans des environnements MLOps (MLflow, Kubeflow) Orchestrer les workflows data via des outils tels que Argo ou Prefect Déployer et exploiter les solutions dans des environnements Docker / Kubernetes Intervenir sur des plateformes Cloud (AWS, GCP ou Azure) Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Métiers Participer aux bonnes pratiques data : qualité, performance, sécurité et observabilité

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d’intégration et d’exploitation de données, contribuant à rendre l’information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d’intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l’organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté / Tech Lead disposant de solides compétences en SQL, ETL et outils de reporting . Vous interviendrez sur un domaine en charge du chargement, de la transformation et de la fiabilisation des données . Vos missions principales : Participer aux projets en cours et à venir (corrections, évolutions, nouvelles fonctionnalités) Concevoir, développer et optimiser les flux ETL Développer et maintenir les requêtes SQL complexes Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Assurer la qualité, la performance et la cohérence des données Collaborer étroitement avec une équipe de 8 personnes Le poste s’inscrit dans une logique long terme , avec de réelles perspectives si les compétences techniques et l’intégration à l’équipe sont au rendez-vous. Anglais obligatoire (contexte international).

Le poste consiste à concevoir et construire une plateforme data complète , utilisée pour : Collecter en temps réel les données des machines à sous Stocker et structurer ces données (ODS / DWH) Générer des statistiques réglementaires pour les autorités Analyser le chiffre d’affaires et les performances des machines et jeux Alimenter les outils anti‑fraude et AML Mettre en place une gouvernance data solide Architecture & Conception Data Engineering – Implémentation Structuration & bonnes pratiques Collaboration avec les équipes internes