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Data Engineer Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) NANTES Mission dans le secteur de l'assurance qui consiste à intervenir sur la suite Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) pour optimiser l'exploitation des données dans un environnement agile (SAFe). La mission a lieu à Niort et ne peut pas être réalisée en distancielle mais permet 3 jours de télétravail. Activités confiées : - Collaborer avec l'équipe sur la définition des objectifs et KPI’s pour la mesure des fonctionnalités. - Accompagner la définition des besoins en tracking. - Recetter les données en phase de test des fonctionnalités. - Recetter les données après la mise en production des fonctionnalités. - Préparer et ingérer des données dans BigQuery (en Node JS). - Mettre à disposition des données fiabilisées dans Looker Studio. - Participer à l'analyse des données produites et en tirer des enseignements. - Optimisation et amélioration continue : - Veiller au bon fonctionnement de l'ingestion quotidienne des données et appliquer des correctifs si nécessaire. - Ingérer de nouvelles sources de données nécessaires au monitoring global des KPI’s du train. - Gérer et optimiser les processus existants. - Analyse et communication : - Participer à l'analyse des données issues des monitoring pour en tirer des enseignements. - Participer à l'amélioration continue des tracking, des processus ou du fonctionnement de l'équipe. - Communiquer avec les autres corps de métier (PO, UX, testeurs, architectes, développeurs) dans la construction des features. La mission nécessite que le data Engineer soit autonome sur les technologies suivantes : - Script shell. - Python. - BigQuery. - JavaScript. - Piano Analytics (à créer à la place d'Adobe Analytics). - Looker Studio. - Google Tag Manager.

La tribu « CRM » est en charge du parc applicatif dédié à la mise en œuvre et au suivi de l’ensemble de la relation client-banque et des outils de conformité (fraude, lutte contre le blanchiment et financement du terrorisme). La mission consiste à assurer les fonctions suivantes au sein de la Squad Conformité et Sécurité Financière : • vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationel (Teradata) • TPT • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea • Spark • HDFS • Python • Hadoop

Nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir, déployer et maintenir une plateforme de données robuste et performante dans un environnement entièrement on-premise. Vous serez responsable du développement de pipelines batch et temps réel en Python, de l’orchestration via Apache Airflow et du traitement de flux avec Apache Flink, tout en assurant l’exploitation de Apache Kafka pour le streaming à grande échelle. Vous contribuerez également à l’observabilité et à la qualité des données via la stack Elasticsearch / Logstash / Kibana, en collaboration étroite avec les équipes Data et DevOps. Ce rôle clé implique un haut niveau d’exigence technique, la fiabilité des systèmes en production et l’accompagnement des ingénieurs plus juniors

Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation du Groupe, a la charge de la conception, de la livraison et du cycle de vie des data products supportant les initiatives stratégiques data du Groupe. Le Senior Data Engineer interviendra sur la construction et l’évolution des plateformes et pipelines data, la transformation de données brutes en données à forte valeur ajoutée, ainsi que l’amélioration continue des actifs data, en collaboration avec des équipes internationales.

Data Engineer TERADATA ET DATAVIZ Project context Modélisation de données • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata, développements sous Teradata • Dataviz : Power BI et MSBI • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationel, Shell • TPT – réalisation de scripts • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea • Création de chaînes de déploiement DEVOPS • Mise en production de composants applicatifs avec livrables documentaires associés (DTA, feuille de route, ...) Goals and deliverables Sofskills : Sens du service. 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.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir au cœur d’une plateforme data stratégique. Tu rejoindras une équipe en charge de la collecte, la centralisation et la transformation de données issues de sources hétérogènes , avec des enjeux forts de volumétrie, de performance et de qualité. Tes principales missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes et scalables Assurer l’ ingestion et la transformation de données multi-sources Optimiser les performances des traitements (Spark / SQL) Orchestrer les flux de données via Airflow Structurer et organiser le stockage des données Participer à l’ industrialisation des traitements (CI/CD, infrastructure) Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données Contribuer aux échanges techniques et à l’amélioration continue des pratiques

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog

Intégrer une mission au sein de notre client en tant que Data Engineer GCP. Missions : Créer de nouveaux projets et produits de données sur GCP au sein du sous-domaine Finance Procurement . Participer au développement back‑end sur GCP et, pour certains cas d’usage, créer également le modèle sémantique Power BI . Intégration au sein d’une sous‑équipe de 4 data engineers dans une équipe Finance de 10 personnes au total. 70 % du temps consacré à l’innovation et aux nouveaux projets sur GCP. 30 % du temps dédié à la continuité et à la maintenance.

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Data Engineer Spark Scala Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Le data engineer travaillera sur un datalake( MCO, évolutions fonctionnelles). Les principales tâches seront: -Réaliser les développements en langage SCALA, - Réaliser les travaux jusqu’en environnement de production - Réaliser le support N3 de la production - Réaliser la supervision des traitements - Documenter les réalisations. Nous recherchons un data engineer confirmé qui maitrise nécessairement Spark et Scala

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Data Engineer Talend sur Vélizy-Villacoublay. Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation du Groupe, a la charge de la conception, de la livraison et du cycle de vie des data products supportant les initiatives stratégiques data du Groupe. Le Senior Data Engineer interviendra sur la construction et l’évolution des plateformes et pipelines data, la transformation de données brutes en données à forte valeur ajoutée, ainsi que l’amélioration continue des actifs data, en collaboration avec des équipes internationales. Environnement Technique Data Engineering & Architecture • ETL : Talend, SSIS, Azure Data Factory (ADF) • Bases de données & requêtage : Microsoft SQL Server, SQL avancé • Modélisation : Data Warehouses, Data Marts, Data Cubes • Transformation data : dbt • Architecture moderne : Medallion Architecture • Moteurs distribués : Trino (ou équivalent) • Stockage objet : MinIO (ou équivalent) • Data Lake & ingestion via APIs, fichiers, flux batch Microsoft Stack • SQL Server Database Engine • SSIS, SSAS • Power BI Reporting Services (PBIRS) • Langages : SQL, DAX, MDX • Optimisation des performances et tuning avancé Cloud & Bonus • Nice to have : GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) CI/CD & Industrialisation • Pipelines CI/CD automatisés • Azure DevOps, GitLab • Déploiement, intégration continue, tests automatisés • Qualité de code, orchestration, build & release automation

Au sein d’une équipe spécialisée en risque de contrepartie, vous contribuez au développement et à l’amélioration d’outils de suivi, d’analyse et de certification des métriques de risque. Vos missions : Développement et optimisation d’outils de reporting et d’analyse Python, Power BI Structuration et modélisation des données pour des usages BI Suivi et contrôle des métriques de risque et des dépassements Participation aux processus de certification et de fiabilisation des données Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (risque, IT, métiers)

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

Organisée autour des outils de stockage et de catalogage, l'équipe Datalake est chargée de mettre à disposition le stockage (S3) pour l'ensemble de la data platform et de garantir robustesse et scalabilité. L'équipe Datalake assure la gouvernance technique du patrimoine de donnée et la gestion des métadonnées au travers des data contract. Nous hébergeons et maintenons le repository central de ces derniers. Nous permettons grâce à cela de construire une observabilité de plateforme au travers de l’usage, du lineage etc. Nous avons le besoin de sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques que l'équipe met en place sur une modern data stack. Ceci afin d'accompagner au mieux le développement des use cases métiers sur la plateforme. Une appétence data et avoir déjà manipulé des outils tels que databricks est un réel plus. Ta mission sera de Garantir la robustesse du data contract registry (Aurora + Python fastAPI) Monitorer et prendre des actions proactives de management Assurer le support et l'accompagnement tournant sur les outils de l'équipe (S3, Glue, Unity Catalog, data contract registry) Restituer dans le datalake les metadonnées de nos produits Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques proposées au sein de l'équipe Participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Gouvernance automatisée (Data contract registry, access management, metadata management) Etroite collaboration avec les staff engineer de la plateforme pour le développement de nouvelle features (ADR)

Modélisation de données • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata, développements sous Teradata • Dataviz : Power BI et MSBI • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationel, Shell • TPT – réalisation de scripts • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea • Création de chaînes de déploiement DEVOPS • Mise en production de composants applicatifs avec livrables documentaires associés (DTA, feuille de route, ...) Sofskills : Sens du service. 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.

Ta mission sera de Garantir la robustesse de la platforme Monitorer et prendre des actions proactive de management de la plateforme de compute Assurer le support et l'accompagnement d'équipes sur Spark, Databricks et EMR Travailler sur les optimisations des traitements Athena/Pyspark Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques de software engineering et de data engineering sur les technologies proposées au sein de l'équipe participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Travailler sur le concept d'accessibilité et de gouvernance de la donnée Tester de nouveaux outils / features intéressants à intégrer dans notre stack