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Contexte Dans le cadre de son plan de transformation Data, un grand groupe média poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing. Pour répondre à cet enjeu, ce groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI , ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour , dont une part majoritaire en temps réel. Les cas d'usage couverts sont variés, parmi lesquels : IA pour recommandation des programmes et des offres Plateforme agentique customer-facing Gender Equality Monitoring Feature Store Modernisation des flux financiers Content Platform Mise en place Kubernetes Plateforme pour le traitement des données CRM et usage Partager des informations sur les clients à des partenaires Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels Mettre à disposition des applications de data-selfservice Le consultant aura pour mission de réaliser des développements avancés sur le socle des données Big Data pour la mise en place des usecases IA. Cet environnement Big Data, fortement orienté Streaming et IA, traite quotidiennement plus de 100 To de données . Le consultant doit maîtriser les architectures de Streaming Data, AWS (notamment Lambda, Batch, Step Function, EMR Serverless, Kinesis Stream, S3, Firehose, DynamoDB, etc.), Airflow, Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, Terraform. Missions Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Participer activement à l'évolution continue de la plateforme IA

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Contexte Notre client est un groupe qui constitue un majeur de la transition énergétique, engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2045. Présent dans plus de 30 pays et fort de plus de 90000 collaborateurs, le Groupe intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie : production renouvelable, infrastructures gazières et services énergétiques. Le COE Data Groupe accompagne les entités du Groupe dans l’industrialisation de leurs usages data, en s’appuyant sur un écosystème moderne construit autour de Databricks. Dans ce cadre, le poste de Data Engineer / Data Ops contribue à concevoir, optimiser et exploiter des pipelines et architectures data fiables, scalables et alignés avec les besoins métiers.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Dans le cadre de projets data à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Architecte Data Senior capable de concevoir, implémenter et optimiser des architectures data modernes sur AWS et Databricks . Vous accompagnerez les équipes techniques et métiers dans la mise en place de plateformes data scalables , l’industrialisation des pipelines de données et le développement de cas d’usage avancés en intelligence artificielle et IA générative . Conception d’architectures data Définir et concevoir des architectures data cloud modernes (Data Lake, Lakehouse, Data Platform). Concevoir des architectures scalables sur AWS et Databricks . Définir les standards techniques et bonnes pratiques data . Réaliser des études d’architecture et cadrages techniques . Développement et industrialisation Concevoir et développer des pipelines de données et pipelines d’ingestion . Mettre en œuvre des architectures de traitement de données performantes. Développer des solutions de traitement et d’analyse de données à grande échelle. Contribuer à l’industrialisation des projets via MLOps et DevOps . IA et innovation Concevoir et mettre en œuvre des cas d’usage IA avancés , notamment en IA Générative . Participer au cadrage de cas d’usage data et IA innovants . Implémenter des solutions utilisant LLM, Transformers, RAG ou fine-tuning . Développer des Proof of Concept (PoC) et accompagner leur industrialisation. Expertise technique et accompagnement Réaliser des revues et audits de code . Accompagner les équipes data et projets dans les choix technologiques. Participer à la résolution d’incidents complexes et au support expert . Contribuer à l’amélioration continue des socles techniques et architectures data .

Contexte L'un des objectifs majeurs du plan de transformation DATA d'un grand groupe média est de développer les applications DATA qui permettent aux métiers business (pilotage, marketing, commerce, ...) d'être autonomes dans l'analyse des données et des KPI, et de déployer des applications. Dans ce cadre, ce groupe a déployé les outils : AWS, Gitlab, Terraform, Informatica, DBT, Snowflake, Braze, AI, Scala, Spark, Python, POWERBI, etc. Architectures sophistiquées pour ingérer plus de 100 To de données par jour : Datalake, Event-Driven, Streaming, etc. Des exemples de projets sont nombreux : Plateforme agentique Socle vidéo, navigation et calcul des audiences AI pour recommandation des programmes Feature Store Moderniser les flux financiers Content Platform Mise en place Kubernetes Plateforme pour le traitement des données CRM et usage Partager des informations sur les clients à des partenaires Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels Mettre à disposition des applications de data-selfservice

Dans un contexte d’accélération des projets data et de modernisation des plateformes analytiques, notre client recherche un Architecte Big Data / Expert Databricks H/F; Votre rôle sera clé pour concevoir des architectures data modernes, optimiser les performances et les coûts, tout en accompagnant les équipes dans leur montée en compétences. Vos missions Concevoir des architectures Big Data / Modern Data Stack robustes et scalables Réaliser des études techniques et cadrages des besoins data Définir et valider des architectures data sur Databricks et AWS Conduire des audits de performance et de code Produire des dossiers d’architecture (6 à 8 par an) Élaborer des supports de formation (10 à 12 par an) Animer des sessions de formation et de montée en compétences Rédiger des comptes-rendus d’audit (4 à 6 par an) Conseiller sur les bonnes pratiques d’optimisation des coûts et des performances

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Participer à une intégration d'SAP Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) SAP Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d’ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l’amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Mission principale Le Directeur de Projet Data a pour mission de piloter des projets Data & IA structurants, en assurant la coordination des équipes internes et des centres de services (CDS). Il garantit la tenue des engagements en termes de qualité, de budget et de délais, tout en assurant l’alignement avec les objectifs métiers et IT. Tâches & activités Piloter l’activité projet : planification, suivi des charges, gestion des budgets et des ressources Animer et coordonner les équipes projets (internes et CDS) Organiser et conduire les instances de gouvernance (COPIL, COPROJ) Cadrer les besoins métiers et techniques en lien avec les parties prenantes Assurer le suivi global des projets et le reporting auprès de la direction Identifier et gérer les risques, dépendances et points de blocage Garantir la bonne exécution des engagements projets dans le respect des délais et des coûts Livrables & résultats attendus Suivi hebdomadaire de l’avancement des projets (planning, risques, actions) Suivi financier mensuel des projets (budget, consommation, forecast) Préparation et animation des comités de pilotage et comités projet Production de reportings de synthèse à destination des directions métiers et IT Respect des engagements qualité, délais et budget Compétences techniques Maîtrise des outils de gestion de projet (Jira) Connaissance de l’environnement Cloud AWS Utilisation des outils ITSM (ServiceNow) Vision globale des écosystèmes Data et outils décisionnels (BI, Data Platform, IA) Bonne compréhension des architectures Data et des enjeux de transformation digitale Compétences comportementales (recommandées) Leadership et capacité à coordonner des équipes multi-acteurs Excellente communication et sens du reporting Rigueur, organisation et gestion des priorités Capacité d’analyse et de synthèse Esprit de pilotage orienté résultats

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Data Architect | AWS / Snowflake | Toulouse | Freelance Nous recherchons un Data Architect expérimenté pour intervenir sur des sujets d’architecture, de migration et de structuration de plateformes data dans un environnement international. Informations mission • Localisation : Toulouse - 2 jours de TT • Contrat : Freelance • Démarrage : ASAP • Durée : Mission longue • TJM : Selon expérience • Expérience : 10 à 15 ans minimum • Anglais courant requis Votre rôle • Concevoir et faire évoluer l’architecture data globale • Définir les flux d’ingestion, de transformation et de stockage • Structurer les modèles de données et les usages analytiques • Accompagner les projets de migration (legacy vers cloud) • Garantir la performance, la sécurité et la gouvernance des données • Challenger les choix techniques et améliorer l’existant Environnement technique • AWS (S3, Lambda, RDS, Redshift…) • Snowflake • SQL / modélisation de données • Python • Stack BI (Power BI, SQL Server, SSIS, SSAS…) Profil recherché • Forte expérience en architecture data et transformation cloud • Maîtrise des environnements AWS et Snowflake • Capacité à intervenir sur des sujets complexes et structurants • Vision globale data (flux, modélisation, gouvernance) • À l’aise dans des environnements internationaux Merci de me faire parvenir votre CV à

Le contexte : L'un des objectifs majeurs du plan de transformation DATA est de développer les applications DATA qui permettent à nos métiers business (pilotage, marketing, commerce, ...) d'être autonomes dans l'analyse des données et des KPI et de déployer des applications destinées à nos abonnés directement (recommandation contenu et offres, etc.). Dans ce cadre, le client a déployé les outils : AWS, Gitlab, Terraform, Informatica, DBT, Snowflake, Braze, AI, Scala, Spark, Python, POWERBI, etc. Architectures sophistiquées pour ingérer plus de 100To de données par jours: Datalake, Event-Driven, Streaming, etc. Des exemples de projets sont nombreux : Plateforme agentique, Socle vidéo, navigation et calcul des audiences, AI pour recommandation des programmes, etc. Feature Store, Moderniser les flux financiers, Content Platform, Mise en place Kubernetes, Plateforme pour le traitement des données CRM et usage, Partager des informations sur les clients à nos partenaires (Netflix, Apple, M6, TF1, etc.), Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels, Mettre à disposition des applications de data-selfservice. Votre rôle sera de : Administrer, maintenir et optimiser la plateforme Informatica PowerCenter (serveurs, repository, workflows, sessions, etc.), Contribuer activement au décommissionnement en cours d'Informatica via la mise en place d’un Lakehouse AWS (Airflow, DBT, Iceberg, etc.), Concevoir, développer et documenter des workflows data pour alimenter le data warehouse et les systèmes applicatifs, Concevoir, développer et documenter des workflows Lakehouse avec AWS, Airflow, DBT et Python, Identifier et résoudre les problèmes de performance ou de qualité des données, Contribuer au run de la plateforme (analyse des incidents, MEP, support production, etc.), Collaborer avec les équipes Data, BI et Infrastructure pour garantir la cohérence et la disponibilité des données, Former et assister les utilisateurs internes (équipe data, développeurs, MOA, etc.), Proposer des améliorations techniques et de bonnes pratiques sur l’utilisation de la plateforme. Vous maîtrisez Informatica, Snowflake, Airflow, DBT, AWS et aimez les challenges, Vous êtes experts dans le développement de solution d'intégration de données, Vous parlez Anglais couramment, Vous connaissez et maîtrisez les outils JIRA et les méthodes 'agiles' n’ont pas de secret pour vous ! Autonome, ouvert d’esprit et bon communiquant, vous disposez d’une grande curiosité scientifique.

Dans le cadre du renforcement de nos équipes data, nous recherchons un Data Engineer (H/F) pour intervenir sur la conception, le développement et la maintenance de pipelines de données ainsi que sur l’exploitation et l’amélioration des solutions techniques associées. Vous contribuerez au bon fonctionnement des plateformes data en assurant le développement de pipelines ETL/ELT, la manipulation de données et le maintien en conditions opérationnelles des systèmes . Vous évoluerez dans un environnement technique moderne reposant sur des architectures API/Webservices, des solutions cloud AWS et des pratiques DevOps .

Bonjour à tous, notamment aux Senior Python Engineers orientés Data & Distributed Systems 🐍☁️ (AWS / Spark / Ray / Pandas / Performance) ⚠️ Seniorité de 8 ans minimum 🔎 Je cherche un Senior Software Engineer Python pour rejoindre un programme stratégique au sein d’un grand acteur de la finance quantitative, autour de la valorisation de données financières massives (tick data L3). Dans ce contexte très exigeant, l’objectif est de rendre exploitables des datasets ultra-volumineux pour des chercheurs, en construisant des solutions de feature engineering distribuées tout en conservant une expérience utilisateur simple type pandas. 💻 Ce que tu vas faire : - Traduire des workflows Python/pandas en traitements distribués (Spark, Ray…) - Optimiser des traitements sur des volumes massifs de données (performance, scalabilité) - Concevoir des abstractions simples pour les data scientists (UX orientée chercheurs) - Participer aux choix d’architecture (Spark / Ray / Iceberg…) - Travailler sur des datasets complexes (données temporelles, dépendances, déséquilibres) - Collaborer étroitement avec des équipes ML Platform et des chercheurs quant - Contribuer à une plateforme data scalable et industrialisée sur AWS 🎯 Stack & environnement : Python (expert) / Pandas / NumPy / Spark / Ray / AWS (S3, EMR, SageMaker) / Iceberg / Data Lake / Feature Engineering / HPC (bonus) / Kubernetes (EKS en réflexion) 📍 Mission : Paris 💰 TJM : Selon profil 📅 Démarrage : ASAP