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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.

Le rôle du Data Engineer dans ce projet consistera à : • Concevoir et implémenter les composants/pipelines d’ingestion de données en scala spark (glue jobs, sans utilisation de solutions managées type Databricks) • Traiter et normaliser les données • Refactoriser des imports existants pour être compliant avec l'architecture medaillon (silver + gold layers) et notre modèle uniformisé/harmonisé à toutes les plateformes (aggrégateurs, market exchanges) • Appliquer/challenger les règles métier pour générer la couche gold tout en garantissant les performances, la scalabilité et les coûts cloud • Distribuer les données aux différents consommateurs/Métiers • Implémenter les règles de Data Quality (DataQuality framework : great expectation) et gérer le data calatog • Développer et améliorer les frameworks communs (monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, standards de développement, qualité du code) • Rédiger et maintenir la documentation technique des développements réalisés : schéma d'architecture, Infra, Flux, … • Garantir le respect des standards du Groupe en matière de qualité, sécurité, partage, usage et architecture des données • Participer au développement et à la maintenance du calculateur en Scala Spark avec l'objectif : - d'optimiser le temps de calculs, - d'optimiser les performances, - de garantir la scalabilité au regard d'un accroissement annuel important du volume des market operations, - de maîtriser et d'optimiser les coûts cloud. • Être force de proposition pour améliorer les processus et les performances des systèmes.

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Contexte : Renforcement de l’équipe Data pour industrialiser et faire évoluer les environnements BI/ETL/Cloud (GCP BigQuery, Teradata, Informatica/IDMC, BO, Power BI) et soutenir les activités de delivery et de transformation. Mission & objectifs Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données robustes (batch/ELT). Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données (IAM, rôles, permissions). Moderniser les assets BI et modèles sémantiques (Power BI, Business Objects). Contribuer à l’ automatisation et à l’ infrastructure as code (Terraform). Accompagner les équipes Métiers/Tech dans l’usage des plateformes data (BigQuery, Teradata, Unix/Linux). Participer à la documentation et à la montée en compétence de l’équipe.

En tant que Data Engineer , vous intervenez sur la conception, le déploiement et l’optimisation de plateformes data basées sur Azure et Snowflake . Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données sur Azure et Snowflake Orchestrer les flux de données avec Azure Data Factory et dbt (Python / Snowpark) Intégrer et exploiter des API pour l’ingestion et la transformation des données Participer au déploiement et à la gestion de l’ infrastructure as code (Terraform) Mettre en œuvre et maintenir les pratiques CI/CD via Azure DevOps Automatiser les traitements et tâches récurrentes (PowerShell, Azure CLI) Modéliser les données (3NF, modèle en étoile) et contribuer aux architectures data (DWH, Data Lake, architecture médaillée) Assurer la qualité, la performance et la sécurité des données (gouvernance, RGPD, data lineage) Suivre et optimiser les performances et les coûts des plateformes data Documenter les solutions et collaborer étroitement avec les équipes métiers et techniques

Pour l'un de nos clients nous recherchons un data engineer confirmé pour intégrer une équipe risque et finance. Missions : Contribuer aux évolutions des projets Risque et Finance Concevoir et développer des pipelines batch Big Data pour l’alimentation des datamarts réglementaires et des outils de reporting Intégrer des données issues de sources multiples (core banking, bases de données, fichiers partenaires) Mettre en œuvre des contrôles qualité et de complétude des données Optimiser la performance et la robustesse des traitements sur de fortes volumétries Industrialiser et déployer les traitements (CI/CD, orchestration, monitoring) Réaliser les tests unitaires et de non-régression Produire et maintenir la documentation technique et les référentiels de données Garantir le respect des exigences réglementaires, de sécurité et de confidentialité des données Participer aux rituels agiles et aux activités de Run (quotidien et mensuel)

La DSI du client recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. A ce titre, vos principales missions consisteront à : Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données. Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l'entreprise.

Poste : Data Engineer Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans TJM d’achat max : 500€ Localisation : Île-de-France Deadline réponse : 10/02/2026 Démarrage : 09/03/2026, mission longue durée Type de contrat : Salarié ou Freelance 1) Descriptif de la mission La mission se déroule au sein d’une équipe dédiée au développement d’outils, de méthodes et d’industrialisation pour un acteur majeur du secteur ferroviaire. L’objectif est de soutenir un périmètre spécifique concernant un outil d’analyse de la régularité des circulations, basé sur un ensemble de flux issus du système d’information de l’opérateur. Ce périmètre comprend l’accès à des données consolidées et prêtes à l’analyse, permettant aux équipes métier d’utiliser des données fiables. La mission concerne notamment : Assurer la continuité d’alimentation des flux de données pour l’outil et l’équipe technique, Adapter, développer, corriger et déployer des processus ETL lors de migrations de données, Intégrer de nouveaux flux de données en garantissant l’absence de régression, Maintenir ces flux en production et garantir leur disponibilité, Définir des formats d’échange pour alimenter l’outil, Mettre en place des indicateurs de supervision, Accompagner l’équipe dans l’exploitation des nouveaux flux. 2) Livrables attendus Le cahier des charges précise une liste de livrables avec des délais indicatifs : Recette de l’API : Document de validation, comparaison entre anciennes et nouvelles données issues du nouveau format. Déploiement : Paquets SSIS / SQL déployés, paramétrage automatique, documentation d’intégration. Processus de rattrapage simple : Documentation, industrialisation, déploiement, artefacts dans un environnement de gestion de versions. Documentation des nouvelles données : Note explicative sur la nature et l’utilisation des nouvelles données. Format d’échange : Documentation complète du schéma d’échange de données. Déploiement des flux : Projets SSIS / SQL, documentation du chargement, déploiement en environnement de production. Processus de rattrapage complexe : Développement, déploiement et documentation complète. KPI BI : Mise en place d’un tableau de bord avec suivi de l’intégration, des erreurs et de la disponibilité des flux en production.

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.

Nous recherchons un Lead Data Engineer chevronné pour rejoindre un acteur majeur de la Tech Parisienne. Au sein d'une équipe dynamique, votre mission sera de piloter l'acquisition de données à grande échelle et d'orchestrer une migration technologique stratégique. Votre Mission En tant que garant technique de l'acquisition de données, vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, du cleaning à l'enrichissement. Vos responsabilités principales incluent : Architecture & Design : Concevoir et refondre des pipelines de données robustes dans le cadre d'une migration majeure de GCP vers AWS. Ingestion Massive : Gérer l'ingestion de types de données variés (Listing, etc.) et assurer leur qualité. Optimisation : Assurer le nettoyage et l'enrichissement des données pour les rendre exploitables par les équipes consommatrices. Snowflake : Exposer les données de manière optimale. Compétences Techniques Requises Cloud : Maîtrise avancée de l'écosystème AWS (tous services) et idéalement une expérience de migration depuis GCP. Data Processing : Expertise sur Spark / PySpark pour le traitement de données volumineuses. Infrastructure : Solides compétences en Terraform (IaC). Langages : Maîtrise de Python. Data : Connaissance de Snowflake pour la partie consommation.

Nous recherchons deux Data Engineers expérimentés pour renforcer les équipes Data & Analytics Mission : Conception et industrialisation de pipelines batch & streaming Expertise Snowflake : SQL avancé, modélisation, optimisation des performances Développement : Python, Snowpark, PowerShell, C#, JavaScript Mise en place et maintien des chaînes CI/CD & DevOps (Azure DevOps, Git) Revue de code, qualité, supervision et support niveau 3 Capacité de cadrage, documentation et rôle de référent technico-fonctionnel

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 : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

Notre client dans le secteur Aérospatial et défense recherche un/une Data Engineer (H/F) Description de la mission : Dans le cadre d'un besoin de renfort sur ses activités, notre client va rechercher un freelance expérimenté sur la partie Data. Rattaché aux équipes Data en charge de la transformation de la donnée de notre client (8 personnes), vous interviendrez en tant que Data Engineer. Ainsi, vous contribuerez aux projets actuels et futurs incluant le chargement des données le DWH : – Données de billetterie et de réservation – Données financières – Données opérationnelles Une bonne communication, autonomie, capacité d’adaptation sont attendues ainsi qu'une capacité à analyser des besoins complexes et à faciliter la coordination au sein de l’équipe ainsi qu’avec les autres parties prenantes (architecte, OPS, métier). Environnement technique : ETL : Powercenter : 20% SQL ( Teradata ) and scripting (BTEQ, shell…) : 50 % Linux : 10% Outils de reporting : SAP BI4 & PowerBI : 20%

Responsabilités clés : 1. Ingénierie des données et Développement de produits IA Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données robustes ainsi que des produits de données pour les cas d'usage en analytique et en intelligence artificielle. Développer et optimiser des architectures hybrides (sur site / cloud). Mettre en œuvre l'automatisation CI/CD, des frameworks de tests et des processus de livraison industrialisés. 2. Analytique avancée & Machine Learning Développer, déployer et superviser des modèles de machine learning (fraude, performance commerciale, AML/KYC, compréhension de documents). Réaliser des expérimentations, du prototypage et des évaluations à l'aide de métriques structurées. Traduire des articles de recherche en solutions prêtes pour la production. Assurer la supervision technique et la relecture de code pour les contributeurs juniors. 3. Ingénierie IA & LLM Construire des composants pour l'OCR, la classification de documents, l'extraction d'informations et la génération augmentée par la recherche (RAG). Concevoir des modèles de prompts, des jeux de données d'évaluation et des flux d'interaction avec les LLM. Intégrer Snowflake Cortex, Dataiku LLM Mesh et des technologies équivalentes dans les processus bancaires. 4. Architecture, Intégration & MLOps Intégrer des modèles d'IA dans les processus métiers via des API, des microservices et des couches d'orchestration. Garantir des implémentations sécurisées et de niveau production en collaboration avec les équipes d'ingénierie. Gérer le versioning, la supervision, la traçabilité et la conformité aux règles de gouvernance de l'IA. 5. Engagement des parties prenantes & Gouvernance Produire la documentation des modèles, les supports de validation et des présentations adaptées aux comités. Communiquer les résultats et les analyses aux parties prenantes techniques et non techniques. Accompagner les lignes métiers, la conformité et les fonctions de gestion des risques pour assurer une adoption sécurisée de l'IA.

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.

Introduction & Résumé Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour rejoindre notre équipe et être responsable de la mise à disposition des données relatives aux études et projets d’intelligence artificielle. Vous aurez l’opportunité de travailler sur des technologies de pointe dans un environnement dynamique. Responsabilités En tant que Data Engineer, vous serez chargé de : Réaliser les spécifications techniques pour les flux de données (ingestion, transformation, etc.). Assurer le développement de solutions d’ingestion de données et de Data Engineering. Développer des flux (Kafka, Talend, Spark, Pyspark). Environnement Technique : Big Data, Cloudera, Hive, Spark, Pyspark, Kafka, Talend, SQL Server, PowerBI Key Requirements Formation supérieure (Bac+5 ou Ecole d’Ingénieur) spécialisée en Data. Expérience de 7 ans minimum sur un poste similaire. Parfaite maîtrise dans la conception, le développement et l’optimisation de flux. Expérience dans l'écosystème Big Data (Cloudera/Hadoop, Spark, Kafka, PySpark). Connaissance des bases de données relationnelles (SQL Server). Nice to Have Maîtrise de Talend et compétences en Datavisualisation. Capacité à échanger en Anglais à l’écrit et à l’oral. Autonomie, capacités d’adaptation et sens de la communication. Autres Détails Localisation : Dunkerque. Télétravail : 1 jour de télétravail par semaine. Durée : Minimum 10 mois.