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Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

Contexte Intervention sur une plateforme Big Data stratégique dédiée à la consolidation et à l'exploitation de données liées aux activités B2B Énergie dans plusieurs pays européens. Compétences clés Plus de 7 ans d'expérience en Data Engineering. Excellente maîtrise de Python dans un contexte industriel. Solide expérience des architectures Big Data et des environnements distribués. Expérience significative sur AWS. Maîtrise des problématiques de performance, de résilience, d'observabilité et d'industrialisation. Anglais professionnel. Forte autonomie dans un environnement international. Le client sera particulièrement attentif à la profondeur technique du candidat ainsi qu'à sa capacité à contribuer à l'évolution de frameworks communs déployés dans plusieurs pays.

Nous recrutons pour une entreprise du secteur de l'assurance un ou une Lead Data Engineer pour concevoir, fiabiliser et industrialiser sa plateforme data. Vous combinerez expertise technique, conception d'architecture et accompagnement d'équipe. Vous veillerez à la qualité, à la sécurité et à la performance des données, en lien étroit avec les équipes IT et métiers. Vos missions Pilotage et leadership Accompagner une équipe de Data Engineers et, éventuellement, d'Analytics Engineers Définir et promouvoir les bonnes pratiques en matière de qualité, de documentation, de gestion de versions et de supervision des données Jouer un rôle de référent technique et garantir la cohérence des choix d'architecture, en collaboration avec les équipes DevOps et l'architecte d'entreprise Travailler avec les équipes métiers, notamment en actuariat, finance, gestion des sinistres et marketing, ainsi qu'avec les équipes IT Data engineering Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs Orchestrer les flux de données avec Apache Airflow Modéliser et structurer les bases de données selon les besoins analytiques Garantir la performance, la sécurité et la traçabilité des données Industrialisation et DevOps Mettre en œuvre les pratiques CI/CD pour les projets data Automatiser les tests, les déploiements et les contrôles qualité Collaborer avec les équipes DevOps et Réseaux sur la gestion et la sécurisation des environnements Superviser les traitements et contribuer à la gestion des incidents data

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.

Dans le cadre du développement des projets Data, nous recherchons un Data Engineer / DataOps pou accompagner les différentes entités dans l'utilisation et l'industrialisation de la plateforme. Missions :Administrer, superviser et maintenir les workspaces Définir, documenter et faire évoluer les standards et bonnes pratiques Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des services proposés aux différentes entités Industrialiser les environnements et déploiements avec des pratiques DevOps / IaC Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités Databricks puis formuler des recommandations Veiller au respect des politiques et accompagner leur mise en œuvre Contribuer à la conception et réalisation de use cases Data stratégiques portés par les différentes entités Participer à l'amélioration continue de l'écosystème Data et des processus d'exploitation Compétences techniques :Databricks : administration, configuration et exploitation de workspaces. Python / PySpark / Spark. Git et pratiques de gestion de code. AWS et/ou Azure. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, CloudFormation ou équivalent. DevOps / DataOps : CI/CD, automatisation, industrialisation et déploiement. Environnements Agile : Scrum et/ou Kanban.

RECHERCHE – DATA PLATFORM ENGINEER AWS / DATA & IA Je recherche un Data Platform Engineer expérimenté pour accompagner les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation d'une plateforme Data & IA basée sur AWS, notamment autour de Amazon SageMaker Unified Studio. Le consultant interviendra comme référent technique de la plateforme, en lien étroit avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Architecture, Sécurité et métiers. 🔹 Expérience : Confirmée en Data Platform / Cloud AWS 🔹 Environnement : AWS / Data & IA 🔹 Démarrage : ASAP 🔹 Mission longue durée 🔹 Anglais : courant 🛠️ Compétences indispensables : ☁️ AWS / Data Platform : • Excellente maîtrise des services AWS orientés Data & Analytics • Expérience significative sur des plateformes Data Lake / Lakehouse • AWS Glue • Amazon SageMaker Unified Studio • Amazon Redshift • Amazon S3 • AWS Lake Formation • Intégration, catalogage et partage des données 🏗️ Infrastructure & DevOps : • Terraform / Terragrunt • CI/CD • GitLab / Jenkins • Industrialisation et automatisation des environnements 🔐 Gouvernance & sécurité : • Gouvernance et qualité des données • Gestion des accès et politiques de sécurité • Publication et consommation des actifs Data • Partage et valorisation des données 🎯 Missions principales : • Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS • Participer au cadrage et à la conception des solutions Data & IA • Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio • Administrer et faire évoluer les environnements de la plateforme • Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services • Accompagner les équipes dans la résolution des problématiques techniques • Assurer un support de niveau expert et analyser les incidents • Participer à la mise en œuvre de nouveaux cas d'usage Data, Analytics et IA • Animer des ateliers techniques et produire la documentation associée ⭐ Soft Skills recherchés : • Très bonne capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers • Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes • Esprit d'équipe et sens du service • Autonomie et force de proposition • Capacité à transformer les besoins métiers en solutions techniques Cordialement

Développer les mécanismes d'ingestion de données internes et externes ; Participer à la mise en place d'un moteur de recherche de bases de données pour les métiers ; Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données ; Mettre en place et orchestrer les workflows de traitement ; Connecter les données aux outils d'analyse métier ; Garantir la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Compétences obligatoires GCP : Cloud Run, IAM, BigQuery, GCS Terraform SQL Ingestion de données publiques et internes (Python, Fivetran, Rclone ou équivalent) Orchestration de workflows (Airflow, Argo Workflow ou équivalent) Transformations de données avec dbt

Informations clésLocalisation : Massy (Essonne) Modalités de travail : Hybride (3 jours sur site / 2 jours en télétravail) Prix d'achat max (TJM) : 450 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 19/10/2027 Contexte de la missionAu sein de la Digital Factory Référentiel d'un grand groupe du secteur Retail, la mission s'inscrit dans la transformation des données de référence (produits, fournisseurs, tiers, sites) à l'échelle internationale. L'objectif est d'unifier et fiabiliser les référentiels, moderniser les architectures Data et accompagner la migration d'un système legacy/mainframe tout en assurant la continuité des usages métiers critiques. Missions & ResponsabilitésPour le projet Cockpit Data Référentiel, le Data Analyst Senior aura pour rôle de définir les KPI de performance, de produire les supports décisionnels pour la Direction et de porter le modèle d'explicabilité de la performance : Indicateurs & Pilotage : Définir, calculer et suivre les KPI de performance de la Direction Référentiel. Analyses End-to-End : Réaliser des analyses transversales sur les chaînes de Run pour identifier les dysfonctionnements et opportunités. Dashboards & Restitution : Concevoir, développer et optimiser des tableaux de bord décisionnels performants et intuitifs. Accompagnement Métier : Exploiter les indicateurs pour challenger et accompagner les équipes métiers dans leurs prises de décision. Qualité des Données : Garantir la fiabilité, la précision et la disponibilité continue des données. Amélioration Continue : Identifier les axes d'optimisation des processus métiers et techniques. Profil recherchéFormation : Bac+5 (École d'ingénieur, Master informatique/Data ou équivalent). Expérience : Plus de 7 ans d'expérience avérée en Data Analyse. Secteur : Une expérience dans le secteur du Retail / Grande Distribution est fortement appréciée. Atout : Des compétences complémentaires en Data Engineering constitueront un vrai plus.

🌟 Quel sera votre poste ? 🌟 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour l'un de nos clients à Nantes (44), deux Consultants Data Microsoft Fabric H/F. Démarrage : Fin d'année 2026, au plus tard janvier 2027 Lieu : Nantes (44) Télétravail : 2 jours de TT/semaine possibles Contrats : Ouvert à tous types de contrats (indep, portage, CDI) Mission longue Anglais demandé 👉 Contexte client : Dans le cadre d'un projet de mise en œuvre d'une solution EPM et de la création d'un entrepôt de données au sein de la DSI de notre client, nous recherchons deux Consultant Data Microsoft Fabric H/F. A ce titre vos missions seront : Participer à la conception et à la mise en œuvre d'un entrepôt de données multi-sources sur Microsoft Fabric, alimenté par différents ERP Concevoir et développer les flux d'intégration, de transformation et de valorisation des données dans le cadre d'un projet stratégique de mise en place d'une solution EPM Collaborer avec les équipes Finance / Contrôle de Gestion, le chef de projet interne et les partenaires externes afin de répondre aux besoins de pilotage de la performance. Contribuer aux choix d'architecture Data, aux bonnes pratiques de développement et à la fiabilisation des données de l'entreprise

Pour le compte d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Platform Engineer GCP spécialisé réseau et sécurité. Il interviendra sur une plateforme Data Google Cloud hybride et multi-régions, connectée à un datacenter on-premise. Objectifs de la mission : Basculer les APIs et microservices de la plateforme Data vers un réseau privé, sans exposition Internet publique Finaliser la recette de l'interconnexion hybride GCP–Datacenter et lever les blocages de routage et de pare-feu Migrer les flux Kafka temps réel sur le lien Cloud Interconnect dédié Industrialiser le socle réseau et sécurité en Terraform via GitLab CI Mettre en place l'authentification centralisée (PingFederate, OIDC/SAML) et aligner les APIs sur les normes de sécurité bancaires Principales tâches : Raccorder les VPC Spokes au hub NCC et valider le routage BGP Déployer des Internal Load Balancers L7 et des Serverless NEGs vers Cloud Run Configurer le DNS Peering et les zones Cloud DNS privées Développer des modules Terraform réutilisables sur 4 environnements (Dev, Staging, Préprod, Prod) Mettre en place les politiques Zero-Trust (Cloud Armor, IAP) Provisionner Cloud SQL en IP privée et gérer le chiffrement KMS/CMEK Livrables attendus : DAT, matrice de flux réseau, cahier de recette et PV de connectivité, modules Terraform documentés, runbooks de dépannage, transfert de compétences aux équipes internes.

Missions : -Administration & Administration Databricks : Administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail Databricks du CoE. -Standards & Industrialisation : Élaborer, documenter et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et blueprints groupe. -Accompagnement & Enablement : Accompagner les équipes métiers et Data dans l'adoption de l'écosystème Databricks et leur conformité avec les politiques groupe. -Delivery : Contribuer directement à la conception et la réalisation de use cases stratégiques portés par les différentes entités. -Veille & Innovation : Tester, évaluer et recommander les nouvelles fonctionnalités Databricks et outils partenaires pour améliorer la plateforme. Télétravail : 3 jours par semaine (2 jours sur site).

Data Engineer Snowflake. TJM Max Confirmé (4ans+) = 430€ TJM Max Senior(7ans+) = 480€ Client : Transport Localisation : Issy les Moulineaux (3j sur site, 2j en TT) Démarrage : ASAP Durée : 3 mois renouvelable Dans le cadre de l'évolution du DataHub vers une architecture Data Lakehouse, le client engage une bascule progressive depuis une architecture BI classique (ETL Talend, DWH centralisé) vers un modèle cible de type Lakehouse. Cette trajectoire inclut la migration des flux existants, la mise en place de nouvelles zones data (Landing Zone, Data Lake, Datamarts, Data Products) et le décommissionnement de Talend. Le/la Data Engineer intervient sous la responsabilité du Responsable de l'équipe technique et en appui du Techlead sur le projet de bascule Lakehouse. Son périmètre couvre à la fois la contribution au projet de décommissionnement Talend et de nouvelle architecture Snowflake, la réalisation de projets et demandes évolutives sur le périmètre data existant, ainsi que le traitement des incidents et le support au Run. Compétences obligatoires : Snowflake : connaissance solide de l'environnement, langages et outils associés : SQL, Snowpipe, Snowpark, RBAC, supervision, Python, SQL avancé … etc Terraform : expérience confirmée Talend : connaissance de l'outil ou à défaut un ETL équivalent dans le cadre de la bascule de l'ETL vers l'ELT ou la gestion de la maintenance évolutive et corrective en parallèle Compétences appréciées : Power BI Expérience Data Lakehouse / Data Mesh AWS (Lambda, services serverless) Livrables attendus Inventaire et documentation des jobs Talend repris Pipelines Snowflake industrialisés issus de la migration Talend Modèles Lakehouse documentés Contribution à la stratégie de migration et de décommissionnement Talend Développements réalisés sur les projets et demandes évolutives traités Suivi et documentation des incidents traités (analyse de cause racine, correctifs)

Rejoignez une grande organisation du secteur aéronautique pour piloter l'évolution de son infrastructure data et intelligence analytique. Vous travaillerez sur des projets critiques combinant cloud computing (Google Cloud Platform), traitement de flux de données en temps réel et visualisation décisionnelle, dans un environnement technique exigeant et innovant. Vous intégrerez une équipe data mature et bienveillante, responsable de la gestion et de l'exploitation d'une plateforme décisionnelle complexe. Celle-ci assure le suivi en temps réel des opérations aériennes (vols, maintenance, stationnement, réserves) et consolide les données enrichies relatives aux aéronefs via une plateforme unifiée « Aircraft 360 ». Cette dernière agrège l'identité des aéronefs, les données d'activité, les historiques de maintenance et les signalements de défauts cabine, alimentant des tableaux de bord stratégiques utilisés par les métiers (Centre de Contrôle Opérationnel, opérations sol, trafic, maintenance, finance). En tant que Data Engineer, vous serez responsable du design, du développement et de la maintenance des pipelines de données, de l'intégration de sources hétérogènes, et de la transformation de données brutes en actifs analytiques robustes et performants. Vous maîtriserez un spectre large de technologies (Java, Kafka, SQL, Hadoop, Terraform, Git) et adopterez une posture d'apprentissage continu, associée à une compréhension progressive des métiers supportés. La mission est une opportunité de croissance technique majeure : vous contribuerez à la modernisation d'une architecture data d'envergure, travaillerez avec des technologies cloud-native, et interagirez étroitement avec des experts métier et des équipes transversales pour traduire les besoins opérationnels en solutions techniques scalables. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes et performants sur Google Cloud Platform (Dataflow, BigQuery, Pub/Sub) - Administrer et optimiser les architectures Kafka pour le traitement de flux de données en temps réel - Développer des composants backend en Java, respectant les bonnes pratiques d'architecture et les patterns enterprise - Écrire du code SQL complexe pour la transformation, l'agrégation et la consolidation de données volumétriques - Gérer l'infrastructure as code via Terraform et maintenir les versions via Git - Collaborer avec les analystes métier pour comprendre les exigences fonctionnelles (CCO, Ground Operations, Traffic, Maintenance, Finance) et traduire les besoins en architecture technique - Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des données produites - Participer aux évolutions de la plateforme Aircraft 360 et des tableaux de bord Power BI associés - Documenter les solutions techniques et les processus via outils collaboratifs (Confluence, Jira) - Collaborer en mode agile/Scrum avec les équipes...

Contexte Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de Spider, une application de lutte contre la fraude, au sein de l'usine cognitive, nous recherchons un Data Engineer chargé de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Le consultant interviendra sur l'intégration, la transformation, la modélisation et la mise à disposition des données nécessaires aux cas d'usage de détection et d'investigation de la fraude. Il veillera à la qualité, à la traçabilité, à la gouvernance et à la conformité des données dans un environnement d'assurance réglementé. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données ETL/ELT avec Dataiku, SQL, Python et Snowflake. Intégrer, collecter, nettoyer et transformer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données adaptés aux besoins de détection et d'investigation de la fraude. Appliquer les principes d'architecture medallion et les bonnes pratiques de conception des architectures de données. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la disponibilité des données. Mettre en œuvre les principes de gouvernance des données et veiller au respect des exigences réglementaires. Optimiser les traitements SQL et Python ainsi que les performances des pipelines. Assurer la gestion du versionnement du code et la collaboration via Git. Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques dans un environnement Agile/Scrum. Contribuer à l'industrialisation et à l'amélioration continue des solutions de lutte contre la fraude.