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Contexte Au sein de l’équipe Data Analytics, nous concevons, déployons et maintenons des architectures Big Data destinées à répondre aux besoins internes de l’entreprise. Dans le cadre du renforcement de notre équipe support, nous recherchons un Data Engineer spécialisé Kafka pour intervenir sur des plateformes critiques à fort volume de données. Missions principales Mettre en œuvre son expertise sur Kafka (conception, configuration, optimisation et troubleshooting) Assurer le support, l’automatisation et le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des plateformes Kafka Participer aux développements de l’équipe Data Analytics, notamment sur le projet “Topic as a Service” Contribuer à l’amélioration continue des architectures Big Data et des processus d’exploitation Assurer le support de la plateforme Worlwide Participer à la documentation technique et au partage des bonnes pratiques Interagir avec des équipes internationales dans un environnement anglophone Environnement technique Apache Kafka OpenSearch Elastic Stack : Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats Ansible Git / Bitbucket Développement Python REST APIs

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Architecte Data IoT" pour un client dans le secteur du retail. Description La Data est centrale dans notre écosystème IoT : elle alimente la BI, la maintenance prédictive, la détection d'accidents et la conception intelligente de nos futurs produits. 🎯 Votre Mission : Architecturer la Data de l'IoT du Groupe Au sein de l'équipe "Cloud IoT Platform - Data Solution", vous agissez en tant que Data Architect / Lead Engineer . Vous êtes le garant des choix techniques et de l'architecture permettant d'ingérer, stocker et exposer les données venant du Cloud, des "Devices" et du Mobile. Vos responsabilités clés : Architecture & Stratégie : Imaginer et concevoir l'architecture Data pour collecter les données IoT (directement des appareils ou via mobile). Définir la stratégie des stacks techniques et garantir les standards d'architecture. Assurer l'alignement entre la vision technique, les priorités business et les besoins utilisateurs. Engineering & Pipelines : Construire des pipelines de données (structurées et non structurées) robustes et scalables. Maintenir et redesigner les pipelines existants pour servir de nouveaux cas d'usage (Analytics, IA, etc.). Garantir l'industrialisation des processus de transformation et le CI/CD. Qualité & Gouvernance : Assurer la scalabilité, l'élasticité et la fiabilité des infrastructures. Garantir la qualité de la donnée, son accessibilité, ainsi que le respect des normes de Privacy et Data Governance (Lineage). Leadership Technique : Contribuer activement à la communauté des Data Engineers. Assurer une veille technologique constante pour orienter la sélection des nouveaux outils. 🛠 Environnement Technique Langages : Python, Scala, Java. Big Data & Streaming : Kafka, Spark. Cloud & Infrastructure : AWS (Lambda, Redshift, S3), Microservices. Concepts : Systèmes distribués, Data Modeling, Real-time data exchanges.

Le service réalise le développement de l'ensemble des services BIGDATA , et garantit : - L’exploitabilité des présentations mises en œuvre - L'expertise des ensembles applicatifs - Le planning global de production - Le support au pilotage. Dans ce cadre, la Prestation consiste à contribuer à/au(x) : - L’automatisation basée sur Cloudera CDP 7.1 à base d’Ansible et Terraform dans un contexte hybride cloud interne et serveurs physiques - Maintien de la production - La gestion des nouvelles demandes de nos bénéficiaires - Livraisons des projets qui apportent de la valeur à nos bénéficiaires - L’automatisation de l'administration et des demandes (self-service, API, scripts) - La mise en place des tests de nouveaux composants Environnement technique :  Ansible  Apache NiFi  Hadoop (Big Data)  Kafka  Scripting (GuitHub, Ansible, AWX, shell, vba)

Pour notre client dans le secteur bancaire, nous recherchons un expert Kafka : Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur KAFKA. Les principales technologies utilisees • Kafka • Open Search • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs

🔍 Nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Engineer pour renforcer une équipe existante et accompagner la transformation digitale et la gestion des données réglementaires du département Chartering , dans un contexte fortement exposé aux enjeux de conformité FUEL EU . 1) Suivre et agir pour la transformation digitale et la gestion/collecte des données réglementaires du département Chartering (état des lieux et mise en place de process) 2) Collecter les informations nécessaires pour le calcul de la compliance FUEL EU et tenir à jour les bases de données spécifiques pour ces calculs et leurs couts 3) Elaborer et comparer les différentes options pour diminuer l’exposition réglementaire 4) Contrôler et challenger les informations et projections communiquées par les armateurs et les lignes exploitantes 5) Mettre en place des outils et KPI’s permettant des prises de décisions opérationnelles 6) Négocier / coordonner avec les armateurs le timing et la nature des mesures pour compenser ou neutraliser les déficits réglementaires 7) Présenter et partager les résultats avec les lignes, plateau IMO, départements/métiers concernés

Merci de bien lire l'annonce ci dessous et vérifier que vous correspondez au besoin. Nous recherchons exclusivement des candidats basés à Vannes ou en Bretagne . Merci de ne pas envoyer de candidature si vous êtes situés hors de cette zone géographique. En tant que Data Engineer , votre mission principale sera de produire des solutions techniques robustes et performantes pour exploiter au mieux les données du client. Cependant, votre rôle ne se limitera pas à l’aspect technique : vous serez également un partenaire stratégique des métiers , capable d’identifier leurs besoins, de comprendre leurs enjeux et de proposer des solutions techniques adaptées. Vos responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et évolutifs Participer à la définition de l'architecture Data Développer les solutions de collecte et de stockage des données Mettre en place les tests unitaires et automatisés Garantir la qualité, la sécurité et l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie. Implémenter des solutions qui optimisent la gestion des données pour les équipes métier. Collaborer étroitement avec les équipes métier pour comprendre leurs objectifs stratégiques. Faciliter la communication entre les équipes techniques et les non-techniciens Vous serez à la croisée des chemins entre technique et métier , jouant un rôle clé pour transformer les données en un véritable levier de décision. Votre capacité à allier expertise technique et vision stratégique fera de vous un acteur indispensable pour relever les défis de l’entreprise.

Contexte du poste Nous recherchons un Tech Lead expérimenté pour encadrer une équipe de 4 personnes (2 développeurs et 2 QA) au sein d’un environnement agile et orienté produit. Le rôle exige un haut niveau d’expertise technique , en particulier autour de Python et FastAPI , avec une participation active au développement et aux revues de code. En étroite collaboration avec le Product Owner , le Tech Lead sera responsable de la définition des besoins fonctionnels et techniques, de la conception de l’architecture, ainsi que du découpage des tâches pour l’équipe. Il jouera également un rôle clé dans l’amélioration continue des pratiques d’ observabilité et de sécurité . Missions principales Encadrer et accompagner une équipe composée de 2 développeurs et 2 QA. Participer activement au développement backend en Python et intervenir directement sur le code. Assurer des revues de code rigoureuses pour maintenir un haut niveau de qualité. Travailler conjointement avec le Product Owner pour : définir les besoins, concevoir l’architecture technique, découper les tâches et prioriser les développements. Mettre en place et améliorer les solutions d’ observabilité (logs, métriques, traces, dashboards). Renforcer les bonnes pratiques de sécurité applicative et d’architecture. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des composants techniques développés. Compétences techniques recherchées Maîtrise avancée de Python (expert). Excellente connaissance de FastAPI et de la conception d’API performantes. Expérience significative avec Kafka (publication/consommation, patterns d’event streaming). Connaissances solides en observabilité : monitoring (ex. Grafana), logs, métriques, traces distribuées. Sensibilité forte à la sécurité applicative et infrastructurelle . Pratique confirmée des revues de code et des bonnes pratiques d’ingénierie logicielle. Capacité avérée à encadrer une équipe technique , accompagner les développeurs et structurer les travaux. Profil recherché Tech Lead / avec au moins 5 à 7 ans d’expérience , dont au moins une expérience en tant que Tech Lead. Forte culture engineering, sens du détail et exigence sur la qualité du code. Bon relationnel, capacité à collaborer étroitement avec un Product Owner et les QA. Esprit d’analyse, structuré, orienté solution. Envie de faire monter l’équipe en compétence et de participer activement aux décisions technologiques.

En tant que Développeur Python spécialisé en automatisation, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’optimisation de scripts et d’outils destinés à automatiser les processus internes. Vous contribuerez à réduire les tâches manuelles répétitives, améliorer la fiabilité opérationnelle et accélérer les workflows techniques et métiers. Vous travaillerez en collaboration directe avec les équipes techniques (Ops, Data, Infrastructure) pour identifier les besoins, proposer des solutions innovantes et garantir la performance des outils développés.

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Acteur majeur du secteur du sport et de l'innovation depuis plus de 40 ans, nous réinventons constamment le marché grâce à des produits accessibles et technologiques. Notre mission est de rendre les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre via un écosystème numérique complet : coaching virtuel, expériences connectées en magasin, services de location et produits intelligents. Vous rejoindrez une équipe technique de plus de 2 500 experts (ingénieurs, product managers, data experts) répartis entre Paris et Lille, dédiée à répondre aux besoins de 500 millions d'utilisateurs. Contexte de la mission Au sein de la division Connected Sports Platform (CSP) , nous accélérons notre transformation digitale via l'implémentation de solutions IoT. L'équipe Data est au cœur de ces enjeux : elle développe les briques nécessaires à l'ingestion, au stockage et à l'exposition des données échangées entre le cloud, les appareils connectés (vélos électriques, machines de fitness, etc.) et les applications mobiles. Objectifs : Optimiser l'exploitation des données pour la BI, la maintenance prédictive, la détection d'incidents et le design intelligent. Vos responsabilités En tant que Data Architect / Engineer (Freelance) , vous accompagnerez les projets dans leurs choix architecturaux et techniques avec les priorités suivantes : Architecture : Concevoir l'architecture d'ingestion et de stockage des données IoT (directes ou via mobile). Pipeline : Construire des pipelines de données structurées et non structurées scalables. Stratégie Tech : Définir la stratégie des stacks techniques et garantir le CI/CD. Optimisation : Maintenir et refondre les datasets existants pour de nouveaux cas d'usage. Qualité & Gouvernance : Assurer la fiabilité, l'accessibilité et la confidentialité des données (Data Privacy). Standardisation : Définir les standards d'architecture et assurer l'alignement entre la vision technique et les besoins utilisateurs. Profil recherché Expérience : +5 ans en tant que Senior Data Engineer dans un environnement microservices avec échanges de données en temps réel. Expertise Technique : Maîtrise de la modélisation de données, des systèmes distribués et de l'optimisation de requêtes. Stack : Maîtrise de Python (Scala ou Java sont un plus) et des technologies Kafka et Spark . Méthodologie : Culture Agile, GIT, Code Review et Peer Programming. Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, communication fluide et esprit d'équipe. Langues : Français courant et anglais professionnel. Le "plus" pour cette mission : Expérience sur l'environnement AWS Big Data (Lambda, Redshift, S3). Expérience confirmée sur des produits IoT ou des appareils connectés. Modalités pratiques Durée : Mission longue durée. Lieu : Paris ou Lille (déplacements ponctuels à prévoir sur Lille si basé à Paris). Télétravail : Rythme hybride (environ 2 jours de télétravail par semaine). Matériel : Choix de l'environnement de travail (Mac, Windows). Compétences clés attendues (Récapitulatif) CompétenceNiveau attenduKafka / Spark Avancé AWS (Lambda, Redshift, S3) Confirmé Data Modeling Confirmé Écosystème IoT Confirmé Data Governance Confirmé

Responsable Opérationnel·le Data Governance — Organisation Nationale du Secteur Culturel & Numérique Objectif de la mission Piloter et structurer la gouvernance des données au sein d’une organisation disposant d’un patrimoine data riche et sensible. Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des référentiels et des flux utilisés par les métiers et la DSI. 🛠️ Missions principales 1. Animation et structuration de la Gouvernance des Données Assurer le rôle de référent opérationnel sur l’ensemble des sujets Data Governance. Préparer et animer les instances liées à la gouvernance des données et à la qualité. Contribuer à la définition, au suivi et à l’actualisation de la feuille de route data. Harmoniser les pratiques et garantir la cohérence des actions entre équipes métiers, IT et rôles data. 2. Pilotage des responsabilités et rôles Data Maintenir la cartographie des rôles (Data Owners, Stewards, référents IT). Coordonner les différents acteurs pour assurer une gouvernance fluide et continue. 3. Gestion et valorisation du Catalogue de Données Superviser l’enrichissement, la mise à jour et la validation du catalogue de données. Garantir la cohérence des métadonnées et l’accessibilité de l’information pour les utilisateurs internes. 4. Qualité, conformité et contrôle des données Participer à la validation des tableaux de bord liés à la qualité. Identifier les écarts entre modèles logiques et implémentations physiques. Contribuer aux audits internes de conformité des référentiels et au suivi des plans de remédiation. Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de qualité et de protection des données. 5. Contribution à l’architecture et à l’urbanisation Data Apporter une vision data lors des cadrages fonctionnels de projets. Contribuer à l’alignement des architectures applicatives/fonctionnelles avec les principes de gouvernance. Participer aux travaux de modélisation des flux et des objets métiers. Favoriser la simplification et la rationalisation du système d’information.

CONTEXTE DE LA MISSION L’organisation souhaite mettre en place un socle de streaming de données temps réel afin de gérer ses flux de données, en s’appuyant sur des standards de gouvernance et de bonnes pratiques. La prestation vise à assurer la gestion complète du service de streaming, incluant notamment : La maintenance corrective et préventive (support de niveau intermédiaire et expert) La maintenance évolutive (mise en œuvre de nouveaux flux ou d’améliorations) L’accompagnement des ressources techniques (sessions de formation, suivi des montées en compétence, coaching opérationnel) La structuration et l’outillage de la base de connaissance Le pilotage opérationnel et le reporting régulier des indicateurs de service La proposition devra prendre en compte les éléments suivants : Expertise sur les plateformes de streaming distribuées (traitement de flux, connecteurs, clusters distribués) Connaissances en sécurité, supervision et pratiques DevOps (conteneurisation, orchestration) Capacité à documenter les solutions et à former les équipes Missions: Audit et conception : analyse des besoins, définition de l’architecture cible, de la gouvernance et des standards Déploiement : installation et configuration de la plateforme et des outils associés, mise en œuvre de la haute disponibilité et des mécanismes de reprise Gouvernance et bonnes pratiques : définition des règles d’usage, gestion des flux, des droits et des schémas de données Transfert de compétences : formation des équipes et production de documentation opérationnelle PRESTATIONS ATTENDUES Prise en charge des demandes via un outil de gestion des tickets Cadrage, conception et analyse d’impact Établissement des devis (sur la base d’unités d’œuvre négociées) et planning associé Réalisation (développements, paramétrage et configuration) Tests unitaires, assistance à la recette et aux phases de validation Fourniture de jeux de données et rédaction des cahiers de recette Tests d’intégration et de non-régression Production des documentations fonctionnelles et techniques détaillées Prise en charge de projets existants dans le cadre d’une prestation de réversibilité

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Nous recherchons un Data Engineer pour travailler sur des projets de collecte, transformation et gestion des flux de données au sein de notre équipe. Le poste requiert des compétences techniques en Data Bricks , Python , SQL et Azure DevOps pour assurer le bon déroulement des pipelines de données. De plus, des connaissances de base dans l’utilisation de Power BI et une approche agile basée sur Scrum sont attendues. Le Data Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place et l'optimisation des processus de gestion des données, en s'assurant de la qualité, de la transformation et de l'intégration des données dans des environnements Azure. Responsabilités : Collecte et transformation des données : Concevoir et développer des pipelines de collecte de données et de transformation (ETL) à l’aide des technologies adaptées (notamment Data Bricks ). Gestion des flux de données : Assurer l’intégration et la gestion fluide des flux de données entre les différentes sources et plateformes. Développement Python & SQL : Créer des scripts Python et des requêtes SQL pour manipuler, nettoyer et transformer les données. Support Azure DevOps : Utiliser Azure DevOps pour gérer les processus de déploiement et d’intégration continue (CI/CD). Participation aux projets Power BI : Fournir un soutien de base pour les projets Power BI, notamment au niveau sémantique (compréhension des données et modèles). Méthodologie Agile : Travailler en étroite collaboration avec l'équipe produit dans un cadre Agile (méthodologie Scrum) pour assurer la livraison rapide et efficace des projets. Compétences requises : Techniques : Maîtrise des technologies Data Bricks , Python , SQL . Expérience avec Azure DevOps pour la gestion des déploiements et de l’intégration continue. Power BI : Connaissances de base en sémantique des données et modèle de données dans Power BI. Connaissance des processus ETL pour la gestion de la collecte, transformation et stockage des données. Agilité : Bonne maîtrise des méthodes Agile , avec une expérience en Scrum . Compétences en communication : Capacité à travailler efficacement en équipe, à échanger et à comprendre les besoins fonctionnels pour traduire ces besoins en solutions techniques. Profil recherché : Formation : Bac+5 en informatique, data science, ou dans un domaine similaire. Expérience : Minimum 2 à 3 ans d’expérience en tant que Data Engineer ou sur un poste similaire avec des compétences en développement Python, SQL et gestion des données. Autonomie et capacité à travailler dans un environnement dynamique et en constante évolution. Compétences appréciées : Expérience avec Azure Synapse , Azure Data Lake , ou autres outils cloud pour la gestion des données. Bonne capacité à comprendre et à travailler avec des données complexes et variées. Connaissance approfondie des bonnes pratiques en data engineering (qualité, transformation, gestion des données).

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, BI, Sécurité, Infrastructure), vous interviendrez sur la conception, le développement et l’industrialisation des pipelines data dans un environnement Azure. Vos principales responsabilités : Concevoir des pipelines d’ ingestion et de transformation (batch et near-real-time) Développer et maintenir des flux sous Azure Data Factory Implémenter des traitements Spark via Databricks Mettre en place la qualité des données , le monitoring et la reprise sur erreur Versionner, packager et livrer via des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes BI, sécurité et infra 🛠️ Industrialisation & DataOps Respect des standards de développement et de nommage Mise en œuvre de pipelines CI/CD Documentation et maintien des bonnes pratiques Data Contribution à la performance et à la robustesse des traitements

Mission La mission du Data Office s'est fortement enrichie avec la promotion de l'utilisation de la DATA par l'ensemble des projets des Métiers / Fonctions (Risque/Finance/ IT) de l'organisation et du Groupe. L'objectif est de développer l'activité commerciale, de diminuer les couts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de répondre à la dimension règlementaire. La mission est au sein de l'équipe Data Office Data Quality. L'activité de cette équipe porte sur le développement, l'amélioration et le déploiement du Dispositif Data Quality (contrôle, dimension, labélisation, coordination des remédiations) dans l'écosystème de l'organisation et sur l'accompagnement Data sur les projets réglementaires (définition, cadrage, flowcharts, règle de gestion..)