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Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Attention, 2 jours de présence sur site non consécutifs à Bruxelles OBLIGATOIRE. Dans le cadre de son architecture cible, ENGIE M&S Belgium a mis en place les plateformes Databricks et Dataiku sur AWS et a lancé des projets de migration pour différents cas d’usage (SAS, AWS Sagemaker, BW/HANA, etc.). Nous recherchons un(e) Expert(e) Dataiku pour rejoindre une équipe projet chargée de reconstruire les fonctionnalités de programmes SAS, dont les résultats sont utilisés par les équipes Finance et Reporting Réglementaire. L’objectif est de combiner l’utilisation de Databricks (stockage/calcul) et de Dataiku (transformation de données), en privilégiant autant que possible les recettes visuelles de Dataiku.

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

Objet de la prestation Le consultant interviendra pour assurer le support opérationnel et contribuer à la fiabilité, la performance et la bonne utilisation des plateformes Big Data. Missions principales Assurer le support de niveau 2 en production (PROD) sur les plateformes Spark, Airflow et Starburst. Prendre en charge la gestion des incidents , l'analyse des causes racines ( RCA ) et la résolution. Contribuer à l' optimisation des traitements Spark sur Kubernetes : tuning, configuration, dimensionnement, gestion des ressources. Optimiser et fiabiliser l' orchestration Airflow/Astronomer . Participer à la gestion des catalogues Starburst (Trino) et au suivi des performances des requêtes distribuées. Accompagner les équipes métiers pour un usage efficace, sécurisé et performant des plateformes. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation , procédures et guides utilisateurs. Participer à l' amélioration continue de l'écosystème : automatisation, standardisation, observabilité, fiabilité. Compétences techniques attendues Expertise en environnement Data / Production Expérience confirmée en exploitation Big Data en production . Technologies (au moins 2 maîtrisées) Kubernetes / IKS / OpenShift Apache Spark Apache Airflow / Astronomer Starburst (Trino) Compétences associées Maîtrise du support et du troubleshooting sur des services déployés sur Kubernetes (Helm charts, opérateurs…). Solide expertise en monitoring / observabilité : logs, métriques, dashboards. (Dynatrace, Kibana, Grafana…) Bonnes pratiques d'exploitation de traitements distribués. Connaissances approfondies en : Tuning Spark Profiling applicatif Gestion fine des ressources (executor, driver, mémoire, shuffle…) Compétences en scripting : Bash, Python, Ansible (appréciées). Maitrise des chaînes CI/CD : Git, Jenkins, GitLab CI… Compétences en sécurité : Hashicorp Vault Secrets , PKI, gestion des certificats. Compétences transverses Excellente capacité d'analyse et de diagnostic d'incidents complexes. Rigueur et fiabilité en environnement de production critique. Capacités rédactionnelles pour formaliser procédures, guides et rapports. Bon relationnel et capacité à accompagner les équipes métiers. Français et anglais opérationnel. Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Consultant Data - Gestion de Projets Un gestionnaire d'actifs recherche un consultant disposant d'une solide expertise dans la gestion de projets Data (au sein d'un gestionnaire d'actifs), ainsi que d'une bonne connaissance des données référentielles (instruments financiers et benchmarks). Le profil sélectionné jouera un rôle clé dans la transition des données et des processus vers la plateforme Data du groupe — une solution de gestion intégrée. Ses responsabilités incluront notamment : Soutenir la migration et l'intégration des données référentielles du Security Master et des benchmarks dans la plateforme. Collaborer avec les équipes internes afin de définir et valider les besoins en données, les mappings et les standards de gouvernance. Garantir l'intégrité et la cohérence des données migrées. Participer aux activités de tests, de rapprochement et de validation des processus.

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients situé à Libourne près de Bordeaux, je suis à la recherche d'un Expert Data Engineering Manager. Contexte et mission : Le client accélère sa transformation en matière de données et d'IA et structure son organisation autour d'un modèle opérationnel à deux équipes : • Équipe Produits de données (orientée vers les activités, axée sur la valeur). • Équipe Ingénierie des données (fourniture, exploitation et mise en œuvre de la plateforme). Il recherche donc un responsable Ingénierie des données expérimenté pour diriger l'équipe Ingénierie des données pendant une phase de transition critique. La mission couvre trois objectifs parallèles : • Mettre en place la future plateforme de données cible, dont la pile est actuellement en cours de validation et devrait être basée sur Databricks ou Snowflake sur Microsoft Azure. • Migrer progressivement les piles de données existantes vers la nouvelle plateforme. • Réaliser les projets commerciaux et clients en cours, à la fois sur les piles existantes et sur la nouvelle plateforme, sans perturber les opérations Ce poste exige un leadership fort et une grande discipline d'exécution. Responsabilités principales : • Diriger et gérer l'équipe d'ingénierie des données (équipe interne et partenaires externes). • Être responsable de la livraison, de la capacité et des performances opérationnelles sur les plateformes existantes et cibles. • Garantir la fiabilité, les performances, l'évolutivité et l'optimisation des coûts • Structurer et piloter le démarrage de la plateforme de données cible. • Planifier et exécuter la migration progressive de la pile existante vers la pile cible. • Assurer la livraison des projets commerciaux et clients en cours sur les deux piles. • Définir et appliquer les normes et les méthodes de travail en matière d'ingénierie des données. • Servir d'interface principale avec les parties prenantes des produits de données, de l'architecture et de l'informatique. • Soutenir et habiliter les équipes locales client Data sur les piles technologiques de données.

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

Contexte de la mission : Au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un grand groupe du secteur financier, vous intégrerez une équipe en charge du pilotage des risques structurels et du reporting financier . L’objectif de la mission est de maintenir et faire évoluer une plateforme technique basée sur la technologie ClickHouse® , en garantissant sa stabilité, ses performances et sa sécurité . Missions principales : La prestation consiste à contribuer aux activités suivantes : Surveillance et monitoring de l’infrastructure ; diagnostic des incidents et anomalies Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme (composants, performances, dette technique, montées de version) Rédaction et exécution de scripts de maintenance de l’infrastructure (équilibrage des disques, tuning système, automatisation) Application des exigences de sécurité et des procédures internes (remédiation des vulnérabilités, patching, CI/CD) Définition, estimation et planification des activités techniques Rédaction de spécifications et documentation techniques Support et accompagnement des équipes internes dans la gestion quotidienne de la plateforme

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.

Intégré à une équipe pluridisciplinaire, vos missions seront les suivantes : - Contribuer à la mise en place de solutions DATA et BI chez les clients (du cadrage au déploiement) - Rédaction de cahier des charges et études de faisabilité - Suivi d'avancement du projet, du budget et du planning, - Rédaction ou validation de documents d'analyse fonctionnelle - Formation utilisateurs - Être garant de la qualité des livrables

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe SRE / Plateforme Cloud au sein d’un environnement complexe et critique, nous recherchons un Expert Cloud DevOps / Architecte Kubernetes & OpenShift . Le consultant interviendra sur la conception, l’industrialisation et la sécurisation de plateformes cloud natives, orientées microservices, data et haute disponibilité . Missions principales Architecture & Design Définir et valider l’architecture Cloud & Kubernetes en tant que Design Authority Élaborer les HLD (High Level Design) et LLD (Low Level Design) Concevoir l’architecture centrale et les standards de la plateforme Participer aux choix technologiques et aux roadmaps techniques Cloud & Conteneurisation Déployer et maintenir des clusters Kubernetes (AKS, EKS, OpenShift, Rancher) Expertise Red Hat OpenShift Mise en œuvre de plateformes cloud sur Azure (AKS) et AWS (EKS) Gestion des environnements hybrides / on-premise et data centers virtualisés DevOps & Automatisation Mise en place des pipelines CI/CD Automatisation des déploiements et de l’infrastructure (IaC) Accompagnement des équipes de développement sur les bonnes pratiques DevOps Sécurité & Réseau Sécurisation des plateformes Kubernetes et Cloud Gestion des secrets et identités ( HashiCorp Vault ) Architecture réseau, segmentation, politiques de sécurité Conformité, durcissement et bonnes pratiques sécurité cloud Data & Streaming Conception et intégration de Data Platforms Mise en œuvre de solutions de streaming et de data flow : Apache Kafka Apache NiFi Intégration avec des workloads data, IA et ML ( TensorFlow ) Microservices & Observabilité Architecture et exploitation d’architectures microservices Supervision, monitoring et gestion de la performance Haute disponibilité et résilience des plateformes FinOps Pilotage des coûts Cloud Optimisation des ressources et mise en place de bonnes pratiques FinOps

La Tribu DATA (DAT) construit et développe des applications sur la base de puissantes plates-formes DATA à des fins d’usages variés servant toutes les directions métiers de la banque. Pour répondre à ces usages, DAT est au cœur de la stratégie datacentric de LCL, et intervient aussi bien au niveau de l’architecture Data, sur les technologies data, Big data, IA, Teradata, SAS, ainsi que sur les solutions analytiques et de datavizualisation. Plus particulièrement dans le cadre de la squad Socles Data, nous recherchons un Architecte technique Solutions Data. Sa mission consistera à : - Accompagner les équipes Data en expertise sur les solutions et architectures actuelles autour des deux grandes plates-forme DATA que sont Teradata et Cloudera CDP (HDFS, Hive, Spark, Hbase,...). - Participer aux reflexions et aux études sur les trajectoires DATA (dont la trajectoire post SAS). - Apporter une expertise sur les architectures de traitement des données en temps réel (KAFKA) ainsi que leur exposition en mode API. - Accompagner la modérnisation technologique sur des solutions innovantes de type Data LakeHouse “On premise” (Storage MINIO, Compute KUB, Processisng SPARK et TRINO, Services JUPYTER) et “Cloud/GCP” (Big Query, ....). LCL SNI TPI PSP 19/09/2025 Page 1 Les solutions doivent être mises en place dans une optique de service performant et évolutif pour nos métiers et utilisateurs divers, prenant en compte l’écosystème informatique LCL actuel ainsi que la stratégie de modernisation future. Le profil recherché doit avoir une connaissance forte des solutions Data de l’écosystème LCL, ainsi qu’une expérience très significative en qualité d’architecte technique Data. Il doit également avoir quelques notions des nouvelles technologies présentées dans le cadre de la stratégie de modernisation de nos plates-formes et être capable de monter rapidement en compétences dessus. Description complémentaire du profil Softskills: Sens du service. Bonne gestion du stress et des priorisations Très bon relationnel et bonne communication écrite et orale. Ecoute. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité d'organisation et d'adaptation. Capacité à travailler en équipe. Autonomie (

Contexte & Enjeux Projet stratégique à haute visibilité visant à construire une nouvelle Data Platform . L’infrastructure, livrée sur un modèle Kubernetes , constitue le socle du futur environnement Data. Une équipe backend est déjà en place et développe le socle applicatif en Python / Django . Objectif principal : Structurer et définir l’ architecture Data de la plateforme, dans une logique modulaire, scalable et sécurisée , et préparer l’intégration des premiers cas d’usage métiers. 🧩 Mission Le Data Architecte interviendra sur : Définir l’ architecture cible de la Data Platform après livraison de l’infrastructure ; Segmentation et ségrégation des stockages selon les typologies de données (temps réel, analytics, applicatif) ; Déploiement et orchestration des conteneurs dans l’environnement Kubernetes ; Mise en place du socle Data et des patterns de gouvernance : sécurité, qualité, monitoring, CI/CD Data ; Accompagnement sur les choix technologiques (préférence open source) ; Co-construction avec les équipes métiers utilisant des outils no-code / low-code pour leurs besoins analytiques. 🧠 Profil recherché Architecte Data confirmé, à l’aise sur les environnements Cloud Azure et Kubernetes ; Maîtrise des architectures temps réel , data pipelines et data storage (Data Lake / Data Warehouse) ; Expérience solide sur les environnements open source : Spark, Kafka, Airflow, etc. ; Capacité à intervenir sur des sujets d’ architecture globale (data + applicatif) ; Bon sens du travail en équipe et de la co-construction dans un contexte sensible et confidentiel ; Capacité à proposer des solutions adaptées aux contraintes existantes. ⚙️ Environnement technique (indicatif) Cloud : Azure Orchestration : Kubernetes Backend : Python / Django Data : Open source – Spark, Kafka, Airflow, etc. Usages métiers : No-code / Low-code

Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Business Analyst. Spécialités technologiques : BI, API, Reporting. Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier). Compétences techniques : SQL, Power BI. Public: Nantes (uniquement) Description de la prestation : Objectifs et environnement : Offrir une vue consolidée et fiable des données pour tous les métiers afin d'accompagner le Self BI. Passage de SAS à Power BI, avec une évolution possible vers Snowflake. Modernisation des outils. Missions principales : Analyse métier et besoins : Recueillir, formaliser et traduire en spécifications fonctionnelles, garantir la cohérence des données. Consolidation et qualité des données : Superviser la consolidation multi-sources (Nantes, Inde) et améliorer la qualité et les standards. Conception et restitution : Définir des vues métiers (extractions, dashboards) et mettre en place des solutions de reporting (Power BI, outils analytiques). Accompagnement de la transformation : Promouvoir le Self BI, participer à la transition vers un modèle Data Next, sensibiliser à la gouvernance des données.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : L'entité est en charge du SI du Leasing pour deux lignes métiers:- les financements structurés de la grande clientèle- les financements pour les PME. Le bénéficiaire souhaite mettre en oeuvre plusieurs évolutions de son socle technique. A ce titre, le Bénéficiaire souhaite bénéficier de l'expertise du Prestataire en termes de Conception et développement Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) : - La gestion du projet ITRM - La comitologie - Suivi - Reporting Environnement technique : Java 6/7/8/17, spring batch, spring web, xldeplloy, jenkins, SQL, Sonar Autres technologies : XLdeploy, Docker et Kubernetes. 🤝 Livrables : Les livrables attendus sont :  Développement JAVA backend pour le projet Maille Contrat (réécriture de l'interface risque).  Devops: mise en place de la chaine de déploiement du projet, des serveurs, monitoring etc.