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🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet de migration du PIM Informatica 360 vers Akeneo , le client recherche un expert technique pour gérer la phase critique d’extraction des données . Environnement : Retail / e-commerce avec forte volumétrie de catalogue produit. 🚀 Missions principales 🔍 Analyse des workflows d’intégration existants 🧾 Rédaction / contribution aux spécifications d’extraction de données 🛠️ Développement des programmes d’extraction ✅ Tests et validation des extractions 🔗 Participation au data mapping vers Akeneo 🤝 Interaction avec : Chef de projet migration PIM équipes SI (SAP, PLM, SFCC, Boomi…) 🧠 Profil recherché✅ Compétences techniques Expertise PIM Informatica 360 (indispensable) Très forte maîtrise : SQL Java XML / XSLT Bonne compréhension du modèle de données PIM (MCD) Expérience en data extraction / data mapping / migration ✅ Expérience Expérience significative en environnement Data / PIM Idéalement expérience dans : projets de migration PIM univers Retail / catalogue produit 👤 Soft skills Esprit analytique Rigueur technique Autonomie Capacité à travailler avec des équipes multiples

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

💼 À propos de l’entreprise Créée en 2008, Technology & Strategy est une société de conseil franco-allemande qui accompagne ses clients sur des projets d’engineering, de digital et de consulting. Avec plus de 3 500 collaborateurs , répartis dans 27 agences et plus de 10 pays , nous évoluons dans un environnement international 🌍 Ce qui fait notre force : Une expertise technique reconnue Des valeurs fortes : Respect, Partage, Initiative, Excellence Une vraie diversité avec plus de 45 nationalités Des équipes engagées, communicantes et solidaires Un accompagnement clair pour faire évoluer votre parcours Un environnement de travail certifié #HappyAtWork Des projets innovants, concrets et à impact 💼 À propos du poste – Data Engineer (H/F) – Strasbourg Dans le cadre de nouveaux projets data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre notre équipe strasbourgeoise et intervenir sur des projets dans le domaine bancaire . Vous évoluerez dans un contexte orienté data décisionnelle / BI , avec des enjeux forts autour de l’intégration, de la structuration et de la valorisation des données. 🛠️ Vos missions Concevoir, développer et maintenir des flux d’intégration de données ( ETL / ELT ) Intervenir sur des outils d’intégration, idéalement Semarchy xDI (ex-Stambia) Participer à la modélisation des systèmes décisionnels Travailler sur les bases de données et rédiger des requêtes SQL performantes Contribuer à l’alimentation et à l’exploitation des outils de Business Intelligence Collaborer étroitement avec les équipes data, BI et métiers Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données 🚀

Notre client dans le secteur Culture et tourisme recherche un Data Engineer H/F Descriptif de la mission: Missions principales • Développement et maintenance des pipelines de données • Participation à la migration en cours de Azure Synapse vers Microsoft Fabric • Contribution aux travaux d'orchestration via Airflow • Développement principalement en PySpark, complété par du SQL Profil recherché • Expérience minimum de 3 ans en Data Engineering • Maîtrise de l'environnement Azure • Bonne capacité à monter en autonomie rapidement • Sens du travail en équipe Stack technique requise • Microsoft Azure • Azure Synapse • Microsoft Fabric • Airflow • PySpark / Python • SQL Compétences / Qualités indispensables: Data Engineering, Microsoft Azure, PySpark / Python, SQL,Airflow, Microsoft Fabric

A l'écoute de nos clients, vous comprenez leurs attentes techniques et vous faites évoluer les process, outils, codes, plateformes permettant de répondre au mieux à leurs besoins. Vous serez notamment chargé de : •⁠ ⁠Effectuer des alimentations de données, •⁠ ⁠Travailler en binome avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. •⁠ ⁠Travailler autour d'agent IA pour du requetage SQL en langage naturelle •⁠ ⁠Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , •⁠ ⁠Faire une veille technologique autour des architectures data,

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

Data Engineer expérimenté Talend- Nantes Cassiopée, SQL (PostgreSQL), Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins / Ansible 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Talend, Cassiopée, SQL (PostgreSQL), Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins / Ansible La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer expérimenté au sein de l’écosystème data Cassiopée, dédié au pilotage des activités de reporting, de data science et de revenue management. Le consultant contribue à la conception, au développement et à l’industrialisation du socle data Cassiopée, en s’appuyant principalement sur des technologies ETL (Talend), SQL et Python, ainsi qu’au maintien en conditions opérationnelles de cet environnement critique. Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception technique et au développement de nouveaux traitements data, à l’évolution des pipelines existants et à la création ou adaptation des structures de données (SQL), en réponse aux nouveaux besoins métier. Il intervient également sur l’optimisation de la performance, la robustesse et l’industrialisation des traitements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilité et la continuité de service du socle Cassiopée, en prenant en charge l’analyse et la résolution des incidents, les reprises de données, ainsi que la mise en place de bonnes pratiques de supervision, de gestion des versions et de qualité des données. La mission s’inscrit également dans un contexte d’évolution du socle, incluant des travaux de mise en qualité des données, de traitement de l’obsolescence technique et d’adaptation vers des architectures de type DataMesh, nécessitant une bonne capacité d’analyse et de rétro-ingénierie. Enfin, le consultant intervient en étroite collaboration avec les équipes data, métiers et techniques, avec une forte attente sur la rigueur, l’autonomie, la capacité à investiguer des incidents complexes et à maintenir un haut niveau de qualité sur un environnement data stratégique et fortement sollicité.

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform en tant que Data Engineer . Vous serez responsable de la conception, de l’optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d’architectures de données, l’optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d’ingénierie, data science et produit afin d’assurer la qualité, la sécurité et l’intégration des données dans l’écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d’améliorer l’infrastructure et l’efficacité des workflows

Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes data sur Google Cloud Platform, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin d’améliorer la qualité, la performance et l’optimisation des datasets BigQuery. La mission s’inscrit dans un contexte de forte croissance des volumes de données avec des enjeux majeurs autour de : la maîtrise des coûts cloud (FinOps), la fiabilité des données, la performance des pipelines, et la préparation des données pour les usages IA. Objectifs de la mission Réduire les coûts liés aux traitements et aux requêtes BigQuery. Améliorer la qualité et l’observabilité des données. Optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation. Accompagner les projets IA via des datasets fiables et industrialisés. Responsabilités principalesAudit & Optimisation BigQuery Analyser les logs et identifier les requêtes coûteuses ou peu performantes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques BigQuery : partitionnement, clustering, optimisation des schémas, gestion des tables matérialisées et des vues. Réduire les volumes de données scannées et améliorer les performances globales. Architecture Data & Pipelines Optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement des données. Renforcer la robustesse des flux (gestion des erreurs, retry, montée en charge). Participer à l’industrialisation des traitements via Terraform et les pratiques DataOps. Data Quality & Observability Déployer un framework de monitoring et de tests automatisés. Définir les indicateurs de qualité : fraîcheur des données, cohérence des schémas, volumétrie, validité des données. Mettre en place des alertes proactives en cas d’anomalies. Data & IA Collaborer avec les équipes IA/ML pour fournir des datasets exploitables. Participer à l’intégration des services GCP liés à l’IA (BigQuery, Vertex AI, etc.). Être force de proposition sur les usages Data & IA.

RÉSUMÉ EXPRESS Data Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour construire et opérer les pipelines data d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il maîtrise Python/PySpark et Databricks en production, conçoit les architectures data lakehouse sur AWS (S3, Redshift), optimise les jobs Spark et garantit la fiabilité et la qualité des données pour les usages analytics et ML. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de télétravail par semaine / Anglais professionnel opérationnel obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Design & Construction des Pipelines Data Concevoir et construire les pipelines ETL/ELT d'ingestion, transformation et chargement depuis de multiples sources (terminaux POS, APIs, systèmes de paiement) Choisir les patterns adaptés selon les cas d'usage : batch vs streaming, data warehouse vs data lake vs lakehouse Développer en Python/PySpark avec des pratiques d'ingénierie logicielle solides (tests, packaging, code maintenable) Databricks & Optimisation Spark Construire et optimiser les workflows Databricks (Jobs, Delta Live Tables) en production sur des volumes significatifs Optimiser les jobs Spark : partitionnement, broadcast joins, caching, memory management, tuning des performances et des coûts Architecture Data & Stockage AWS Concevoir les structures de données et les patterns de stockage sur AWS (S3, Redshift, formats Parquet/Delta/Iceberg) Modéliser et optimiser les données dans Redshift (distribution keys, sort keys, requêtes analytiques) Gérer la sécurité des données dans un contexte de données de paiement sensibles (IAM, chiffrement, conformité) Fiabilité Production & Qualité des Données Assurer le monitoring et l'alerting des pipelines en production, intervenir sur les incidents (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Mettre en place des contrôles de qualité des données (data validation, schema evolution, data lineage) Collaboration & Veille Travailler avec les data scientists pour comprendre leurs besoins et leur fournir des datasets de qualité pour le ML Assurer une veille technologique active sur les nouvelles technologies et best practices data

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation Data, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer Microsoft Fabric pour intervenir sur un projet de migration d’envergure de Google Cloud Platform (GCP) vers Microsoft Fabric. Vous jouerez un rôle clé dans la mise en œuvre technique de la plateforme cible et participerez à la conception et au développement de pipelines de données robustes, scalables et performants. Vous intégrerez une équipe Data experte évoluant dans un environnement Cloud Azure moderne, Agile et orienté excellence technique. Vos missions En tant que Senior Fabric Engineer, vous serez responsable de : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données avec Microsoft Fabric Data Factory et Dataflows Gen2 Mettre en œuvre la migration des données depuis Google BigQuery vers les environnements Fabric Lakehouse et Data Warehouse Développer des connecteurs et workflows d’intégration pour différentes sources : SAP, Salesforce, Oracle, fichiers, APIs, SFTP, etc. Participer à la réécriture des traitements ETL existants sous Talend vers Microsoft Fabric Optimiser les pipelines de données afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts Réaliser les revues de code et accompagner les profils plus juniors Participer aux cérémonies Agile : daily meetings, sprint planning, rétrospectives Garantir la qualité du code et le respect des standards de développement et de CI/CD

Contexte de la mission La Factory Data est responsable de la gestion, de la maintenance et de l'évolution de nos solutions data (Microsoft Fabric, Azure Data Factory et SAP BO/DS). Le data & platform engineer recherché rejoindra l’équipe Plateforme Data utilisant les technologies data Fabric. Tâches principales Data Engineer (80%) • Développer les flux d'ingestion via Fabric Data Factory (et comprehension de Azure Data Factory) ; • Développer les flux de transformation de données via Fabric Factory Notebook ; • Optimiser les Queries des transformations, en particulier en prenant en compte les coûts Azure associés ; • Contribuer à la modélisation du Lake House ; • Établir le Design technique,implémentation de l'architecture médaillon (silver& gold) dans Microsoft Fabric ; • Établir le plan de tests unitaires (automatisables) de la solution ; • Suivre/exécuter les tests unitaires ; • Participer à l’estimation de l’effort lié aux activités de développement lors du cadrage de la demande ; • Rédiger la documentation technique ; • Contribuer à l’amélioration continue (guidelines de développement) ; • Contribuer à la maintenance & résolution des incidents (production). Tâches principales Platform Engineer Fabric (20%) • Administrer, configurer et faire évoluer la plateforme Microsoft Fabric (workspaces, capacités, paramètres tenant, intégrations Azure et services associés) ; • Assurer le suivi proactif des évolutions de Microsoft Fabric (features en preview, GA, roadmap) et évaluer leur pertinence pour la plateforme et les usages ; • Gérer, surveiller et optimiser les capacités Fabric (dimensionnement, performance, priorisation, couts) ; • Maintenir, industrialiser et faire évoluer l’Infrastructure as Code (IaC) liée à la plateforme data ; • Monitoring et optimisation des coûts d’infrastructure ; • Concevoir, implémenter, tester et documenter les évolutions de la plateforme en lien avec les besoins des équipes data ; • Collaborer étroitement avec les équipes Infrastructure, Sécurité, IAM et FinOps dans le cadre des évolutions et de l’exploitation de la plateforme ; • Contribuer au support de la plateforme, à l’analyse des incidents et problèmes, et à l’amélioration continue de la fiabilité du service. Profil recherché Les compétences techniques recherchées et les niveaux de séniorité associés sont repris dans la rubrique compétences de Connecting Expertise. Le candidat devra démontrer une excellente capacité à documenter, standardiser et faire appliquer des pratiques de plateforme, ainsi qu’à travailler de manière transverse avec les différentes équipes techniques. La connaissance des bonnes pratiques de développement en matière de sécurité et l’expérience dans leur mise en œuvre seront vérifiés durant l’entretien s’il a lieu. La fonction présente requérant potentiellement accès à des données confidentielles, elle est qualifiée à haut risque pour les systèmes informationnels. Par conséquent, et en respect de la norme ISO27001, nous sommes tenus de vérifier les antécédents via la prise de contact de minimum une référence fournie pour tout candidat qui serait sélectionné pour la mission. Si votre candidat est sélectionné pour un entretien, il vous sera demandé de nous communiquer les coordonnées d'un ou plusieurs managers précédents chez le client final (expériences récentes) pour prise de contact. La communication de ces références vaut accord par le candidat et par la/les personne.s mentionnée.s. Ces données seront effacées après 2 ans suite à la fin de la collaboration ou après un an et demi maximum dans le cas où le processus de recrutement ne serait pas couronné de succès.

Nous recherchons un Data Engineer / Data Analyst pour accompagner le développement des usages Data et Analytics au sein d’environnements on-premise et cloud GCP. Le poste consiste à intervenir sur les solutions de Data Preparation et de BI, notamment autour des outils Alteryx et Dataiku, afin d’accompagner les utilisateurs métiers dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de workflows et de flux de données. Vous participerez également au maintien en condition opérationnelle des plateformes, au suivi des incidents, à l’amélioration continue des services, ainsi qu’à l’évolution des architectures et processus de déploiement CI/CD. En parallèle, vous contribuerez à l’animation de la communauté data, à la rédaction de bonnes pratiques et à la veille technologique afin de proposer des améliorations techniques et fonctionnelles adaptées aux besoins métiers.

Contexte Transformer des données sources complexes en données exploitables pour les métiers, dans le respect des standards et de la stratégie data de SNCF Gares & Connexions . Missions principales Comprendre les enjeux métier et les besoins data Modéliser les données Développer et optimiser les traitements en Python / SQL / PySpark Industrialiser, superviser et documenter les traitements Collaborer avec les équipes métier et techniques Être force de proposition Contribuer à l’évolution et à l’optimisation de la plateforme data Travailler dans un cadre agile

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