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Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer GCP pour l'un de ses clients dans le secteur de la restauration à Rennes. Missions principales : Développer et maintenir des pipelines de données fiables et évolutives. Assurer un regard critique sur les données et garantir leur qualité ( quality by design ). Mettre en place des contrôles et validations sur les données, comprendre les contraintes métiers et techniques. Collaborer avec les équipes pour estimer le reste à faire , le chiffrage des tâches et la planification des sprints. Travailler dans un environnement agile (Scrum/Kanban), avec suivi dans Jira . Participer à la mise en place des bonnes pratiques DevOps : Git, CI/CD . Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour garantir la pertinence des données. Atouts supplémentaires : Expérience industrielle ou traitement de données en temps réel (Pub/Sub). Capacité à proposer des améliorations ou innovations dans les pipelines et la qualité des données.

Vous êtes un ingénieur de données expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? emagine vous offre l'opportunité de rejoindre une équipe dirigée par emagine qui fournit des solutions basées sur l'IA dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Engineer with expertise in Gen AI and Python? emagine has an opportunity for you to join an emagine-led team delivering AI-driven solutions within a global banking environment. You will play a key role in building on-prem AI tools that process and model large volumes of unstructured data from sources such as legal documents and financial policies. This is a hands-on role requiring strong technical skills and the ability to design efficient data pipelines for Gen AI applications. Main Responsibilities Design and implement data ingestion pipelines for structured and unstructured data. Apply techniques such as vectorization and chunking to prepare data for LLM-based solutions. Develop Python-based tools for large-scale data processing and storage manipulation. Collaborate with Data Scientists and Business Analysts to ensure data readiness for AI models. Key Requirements 5+ years of experience as a Data Engineer in complex environments. Strong expertise in Python and experience with data modelling for AI applications. Familiarity with vectorization, chunking, and handling large datasets. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Fluent in English Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details: This position is Hybrid – on-site minimum 3 days per week in Paris 8th arrondissement . Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

• Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant PySpark • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques 1 . Déployer les cas d’usages en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur 2. Accompagner les utilisateurs dans leurs usages 3. Mettre en place le contrôle qualité sur ces datasets

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Contexte de la mission : Dans le cadre des travaux à réaliser nous recherchons un profil Data Engineer GCP confirmé. Tâches à réaliser : Concevoir, développer, opérationnaliser et surveiller les systèmes de traitement de données (structurées et non structurées) sur Google Cloud Platform Créer des pipelines de données permettant d’automatiser la collecte et la préparation de données nécessaire à l'analyse de données, à la mise en œuvre d'API Définir des solutions globales permettant de répondre rapidement aux besoins métiers Evoluer sur les différents outils de l'écosystème, tels que Google BigQuery, Google Cloud Storage, Looker Studio, Dataflow, Airflow, Firestore, Pub/Sub, Kibana, Elastic search, SQL, Git, Jenkins, Docker, etc. Possible développement de flux sur datastage (IBM) Compétences recherchées : Obligatoires : GCP DBT Big Query Devops Optionnelles : DataStage Expérience nécessaire : 5 années d’expérience sur la plateforme GCP (profil ITS : P22/P23) Langues : Français

Dans le cadre d'un projet ambitieux de transformation digitale, notre entreprise spécialisée dans les technologies de l'information et des télécommunications, située à Lille, cherche à renforcer son équipe avec deux Data Engineers experts. Notre mission : offrir des solutions robustes et évolutives basées sur Microsoft Fabric pour répondre aux besoins stratégiques de nos clients. Vous rejoindrez une équipe dynamique et collaborative, composée de Data Analysts et de spécialistes IT, où votre expertise sera cruciale pour la réussite de projets multicanaux et l'intégration de données complexes. Dans cette mission critique, vous serez un maillon essentiel de notre département Data Operations, travaillant sur des projets à fort impact business. Urgent : un Data Analyst doit rejoindre nos équipes sous 2 semaines, et le staffing global est prévu pour décembre, en vue de démarrer les lots en janvier pour une durée de 6 mois renouvelables, jusqu'à 12 mois selon l'évolution des projets. Missions - Implémenter et optimiser les composants Microsoft Fabric pour répondre à des cas d’usage prioritaires. - Concevoir et industrialiser des pipelines ETL/ELT, APIs et modèles de données avancés. - Assurer l'observabilité, la qualité des données, les tests rigoureux, ainsi que la mise en place des pratiques CI/CD. - Optimisation des coûts/performance, renforcer les aspects sécurité et conformité. - Assurer une collaboration étroite et efficace avec les Data Analysts et les équipes métiers.

Notre client migre ses flux ETL d’Informatica vers Microsoft Fabric pour ses besoins en data ingestion et analytics. Le projet concerne principalement le domaine Finance, avec un modèle pivot centralisant contrats, positions, instruments de couverture, flux futurs, contreparties et données de marché. Environnement technique : * ESB (Software AG), * ETL (Informatica), * Data Platform (Fabric/Power BI) Mission En tant que Tech Lead Data, vous serez responsable de : * Définir les standards techniques (Fabric, Spark, Python) et bonnes pratiques de développement. * Piloter la migration des flux Informatica vers Fabric : * Évaluer l’existant (flux, modèles pivots, dépendances). * Concevoir le framework d’ingestion/transformation (Spark, Notebooks). * Mettre en place la CI/CD (Azure DevOps/GitHub). * Assurer le monitoring et la qualité des données. * Encadrer une équipe de 3 Data Engineers (mentorat, optimisation des performances). * Collaborer avec les équipes métiers (Finance/Risque) et l’architecture IT.

Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS" pour un client dans le secteur des transports Description 🎯 Contexte de la mission Au sein du domaine Data & IA , le client recherche un MLOps Engineer / Data Engineer confirmé pour intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’intelligence artificielle. L’objectif : industrialiser, fiabiliser et superviser la production des modèles IA dans un environnement cloud AWS à forte exigence technique et opérationnelle. Le poste s’inscrit dans une dynamique d’ industrialisation avancée et de collaboration étroite avec les Data Scientists , au sein d’une équipe d’experts en intelligence artificielle et data engineering. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant interviendra sur les volets suivants : Industrialisation & CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab, Docker, Terraform et Kubernetes . Infrastructure & automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.) , mise en place de bonnes pratiques IaC. Data Engineering / Spark : Développement et optimisation de traitements Spark pour la préparation et la transformation de données à grande échelle. MLOps & Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA via MLflow , et Datadog , gestion du monitoring et des performances. Collaboration transverse : Travail en binôme avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery, optimiser les modèles et fluidifier le passage en production. Amélioration continue & veille : Contribution à la montée en maturité technique, documentation, partage de bonnes pratiques et optimisation continue des pipelines.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur un projet stratégique d’intégration et de valorisation de données au sein d’un environnement Cloud moderne. Le consultant interviendra sur la création, l’optimisation et la maintenance de pipelines data entre plusieurs plateformes internes, avec un fort niveau d’autonomie technique. Concevoir, développer et maintenir des flux de données entre différentes sources (API REST, Cloud, bases SQL). Mettre en place des traitements d’ingestion, transformation, normalisation et contrôle qualité des données. Développer et optimiser des pipelines dans GCP / BigQuery . Construire et maintenir des jobs Talend pour l’intégration et l’automatisation des traitements. Automatiser et industrialiser les workflows via des scripts Shell / Bash . Contribuer à la création et à l’optimisation de dashboards Power BI (KPI, dataviz). Garantir la qualité, la performance et la conformité des données. Documenter les flux, rédiger les spécifications et collaborer avec les équipes métiers et techniques. Versionner les développements via GitLab et respecter les bonnes pratiques CI/CD.

Au sein de la Business Unit Data, les équipes Data Platform sont chargées des outils et des bonnes pratiques pour les différents profils des équipes data. Nous accompagnons au quotidien l’ensemble des acteurs de la Data au sein du groupe et sommes responsables du maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure de la DATA. Nous offrons également un accompagnement aux équipes techniques. L’équipe Data InfraOps innove tous les jours pour répondre au mieux aux besoins de notre plateforme. Nos enjeux sont : Une plateforme data entièrement multi-cloud (AWS-GCP) De la haute disponibilité, avec une plateforme résiliente et des technologies innovantes La sécurité au coeur de nos projets Les besoins de nos data scientist, data engineers data analystes, et développeurs traduits en solutions techniques. La mission est d’intervenir sur plusieurs produits de l’équipe. Le premier concerne, l’offre de compute via le service AWS EKS: Faire évoluer le produit à l’état de l’art et automatisation Récolter, comprendre, analyser et challenger les besoins utilisateurs (internes et externes à la plateforme) ; Ajouter et automatiser les nouveaux besoins; Mise à disposition de nouvelles ressources et accès en self service pour les projets; Maintien en condition opérationnelle et Support Assurer le maintien de l’offre en condition opérationnelle; Apporter un support de niveau 3; Suivre les évolutions du produit kubernetes et tout l’environnement CNCF; Sécurité et Observabilité S’assurer de la conformité de la sécurité des clusters Ajouter et maintenir les éléments d’observabilités des clusters Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit La deuxième mission concerne l’APIsation de la plateforme. Recenser les problématiques Ops et les traduire en solution technique dans le cadre d’une intercommunication entre les services de la plateforme via des API; Architecturer, Développer et maintenir les API; Assurer l’évolutivité et la maintenabilité des API La troisième mission consiste à animer techniquement l’équipe infraOps sur les bonnes pratiques DevOps : Assurer une automatisation en bout en bout de la chaîne de delivery des services; S’assurer de la qualité des livrables; Automatiser les process consommateurs en temps humain et source d’erreur; Sensibiliser l’équipe aux bonnes pratiques DevOps Les plus pour réussir : Mindset "Owner" et proactif : Ne pas se contenter de répondre aux demandes, mais anticiper les évolutions (technologiques et besoins utilisateurs), proposer des solutions d’amélioration continue et prendre la responsabilité de la qualité et de la performance des produits. Aptitude à la simplification et à l'automatisation totale : Avoir la conviction que toute tâche récurrente ou source d'erreur doit être automatisée. Savoir concevoir des solutions élégantes qui garantissent un véritable "self-service" pour les utilisateurs et une chaîne de livraison "end-to-end" fluide. Excellence en communication technique et pédagogie : Être capable de traduire des problématiques Ops complexes en solutions API claires, de challenger les besoins utilisateurs avec un esprit critique constructif, et surtout, d'animer et de transmettre les bonnes pratiques DevOps à l'équipe. Rigueur sur la sécurité et l'observabilité : Considérer la sécurité et l'observabilité non comme des tâches annexes, mais comme des éléments fondamentaux intégrés dès la conception, notamment dans l'environnement critique des clusters EKS. Veille technologique et innovation : Maintenir une curiosité constante sur l'écosystème CNCF (Kubernetes, etc.) et les tendances AWS, afin de maintenir l'offre de compute à l'état de l'art. Compétences : E

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer Python AWS pour l'un de ses clients dans le secteur de l'énergie. Missions : Le Data Engineer sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production de l'architecture de données. Il devra notamment :  Collecter les exigences des métiers et des utilisateurs  Concevoir l'architecture de données  Concevoir les pipelines de données  Mettre en production l'architecture  Assurer la maintenance et l'évolution de l'architecture Le Data Engineer travaillera en étroite collaboration avec : Les Product Owners Les Data Analysts Les équipes métiers (marketing, trading, exploitation, supply chain…) Les équipes DataOps / MLOps

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Engineer sur Clermont-ferrand. Descriptif : Le Data Engineer développe, construit et maintient des infrastructures de données d'un point de vue système et sécurité. Il s'assure de la collecte, du stockage et de l'exploitation des flux de données répondant aux enjeux de l'entreprise. Compétences techniques : Data engineer - Confirmé - Important Connaissances BI / Data - Confirmé - Important Connaissances linguistiques : Anglais Courant (Impératif) Français Courant (Secondaire)

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients situé à Rouen, je suis à la recherche d'un Data Engineer GDP. Objet de la prestation : L’objet du présent marché est une prestation d’accompagnement : Poste : Data Engineer - GCP Niveau d’expérience : au moins 3 ans Contenu de la prestation : Au sein de la DATAFABRIC, vous intégrerez une des équipes de développement agile composées de 5 à 7 Data Engineer qui travaille en lien avec le TechLead. Vous assurerez aussi le build et le run des traitements livrés en production sur la plateforme GCP Missions principales : • Analyse, Conception et Modélisation • Rédiger les documents associés au projet (Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d’exploitation). • Développer et maintenir les pipelines de données sur GCP pour l’acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données • Réaliser la recette technique • Assurer la qualité avec des tests de non-régression Savoir-être : • Sens du résultat et respect de l’engagement • Capacité à travailler en équipe Suivi de la prestation : Le représentant du fournisseur et de Matmut établiront une méthode du suivi de la prestation pour préciser si la prestation est au niveau attendu selon les indicateurs de performance et le fréquence définis au début de la prestation (respect des délais, qualité des livrables, etc.).

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Software engineer Spécialités technologiques : Data Compétences Technologies et Outils AWS Spark Airflow Snowflake Secteurs d'activités Services Informatiques Conseil en organisation, stratégie MISSIONS Rattaché(e) au périmètre du Responsable Data Platform, vos missions consisteront à : - Développer des pipelines et ETL sur AWS vers Snowflake - Mettre en place des stockage optimisé grâce aux technologies lakehouse et en particulier DeltaLake - Créer des jobs manipulant la donnée avec SQL et Python (pandas et ou Polars) - Réaliser les traitements de volume de données massives avec PySpark - Développer et maintenir des infrastructures avec de l’IaC et en particulier avec Terraform - Orchestrer les différents traitements via Airflow - Déployer et maintenir des applications via la CI/CD - Participer aux réflexions et au design d’architecture - Bonne capacité de vulgarisation et de communication - Participer aux rituels agiles de l’équipe - Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle 5 à 10 ans en tant que Data Engineer, avec une expérience significative sur AWS. Un positionnement en tant que techlead serait un plus. De l’expérience dans un contexte BI serait un plus. Un positionnement ou une expérience en tant que DevOps serait un plus. Expertise souhaitée Python, PySpark, AWS (EMR, S3, Lambda), Airflow, SQL, Snowflake, Terraform, Databricks, Gitlab.

Notre client recherche un Data Engineer ETL (Informatica / Python) pour renforcer son équipe IT au sein du domaine Finance. L’environnement technique comprend : Un ESB (Software AG) pour les traitements temps réel Un ETL (Informatica) pour les traitements batch Une Data Platform pour l’analytics (Microsoft Fabric / Power BI) Un plan de migration est en cours pour basculer les flux d’Informatica vers Microsoft Fabric. Mission Le data engineer interviendra sur le « data hub » finance, qui alimente les outils de finance. Missions principales : Phase 1 * Maintenance et support des flux existants (Informatica) * Maintenance évolutive et corrective des flux du data hub * Support aux équipes intégration et métiers * Suivi et monitoring des traitements * Analyse et résolution des incidents de production Phase 2 * Projets de migration et nouveaux développements * Participation aux projets de migration des flux vers Microsoft Fabric * Analyse des besoins et des données sources * Modélisation dans le modèle pivot du hub * Conception et développement de nouveaux flux * Rédaction de spécifications techniques/fonctionnelles détaillées * Tests unitaires et de non-régression Coordination avec les autres équipes techniques Déploiement et support post-mise en production