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Dans le cadre de l’évolution de sa Data Platform, le client recherche un Data Engineer Python pour intervenir au sein de l’équipe DataHub Core Platform. La mission consiste à contribuer aux projets de migration vers une nouvelle plateforme, au développement de nouveaux cas d’usage BI ainsi qu’à la mise en place de workflows en Python. Le consultant participera également à des projets stratégiques tels que le Transaction Profiling, le Data Quality Framework (DQF) et le Data Lineage, avec pour objectif d’améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Il sera aussi en charge du développement de modules Python mutualisés, réutilisables sur l’ensemble des projets data, dans un environnement dynamique et orienté gouvernance des données.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer GCP pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Storage. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé de GCP. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Azure pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Lake et Event Hubs. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’Azure. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Description Pour le compte de notre client grand compte, nous recherchons un Expert Data Engineer Spécialisé sur Google Cloud afin de rejoindre la Squad data pour le pilotage commercial Tâches principales Développement de pipeline de données sur Cloud Composer / Airflow Optimisation des performances et coûts des traitements sur GCP Participation aux choix d'outils et des solutions techniques sur GCP et développement de nouvelles application Modélisation des données sur BigQuery Maintenir l'existant en condition opérationnelle Préparer et mettre en œuvre l’interopérabilité avec de nouveaux systèmes opérationnels Proposer des simplifications et/ou optimisations selon les normes internes Compétences demandées GCP : Confirmé Big Query : Expert Base de donnée : Confirmé Python : confirmé Lieu : Paris

⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données

Dans le cadre du renforcement de nos équipes data, nous recherchons un Data Engineer (H/F) pour intervenir sur la conception, le développement et la maintenance de pipelines de données ainsi que sur l’exploitation et l’amélioration des solutions techniques associées. Vous contribuerez au bon fonctionnement des plateformes data en assurant le développement de pipelines ETL/ELT, la manipulation de données et le maintien en conditions opérationnelles des systèmes . Vous évoluerez dans un environnement technique moderne reposant sur des architectures API/Webservices, des solutions cloud AWS et des pratiques DevOps .

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

Dans le cadre d’un accroissement d’activité et afin de renforcer l’équipe Data d’un grand acteur bancaire, notre client recherche un Data Engineer GCP expérimenté. La mission s’inscrit dans un environnement Big Data / Cloud GCP en pleine transformation, avec des enjeux forts autour de l’industrialisation des pipelines, de la qualité de données et de la mise à disposition de datasets fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission est basée en Île-de-France (IDF) avec 2 jours de TT par semaine. Votre rôle consiste à: Mettre en place les chaînes d’ingestion, validation, croisement et enrichissement des données. Alimenter et exploiter le Data Lake GCP (GCS) et produire des agrégats (J/H/M). Développer des pipelines batch & streaming (Spark, Kafka, Scala). Industrialiser les traitements via Airflow / Composer et CI/CD. Mettre à disposition les données (API, fichiers, dashboards). Participer à la mise en production de modèles statistiques. Documenter, corriger les anomalies, assister les équipes d’exploitation. Travailler en mode Agile (Scrum/Kanban) .

Pour le compte d'un acteur majeur, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour concevoir et déployer des chaînes de traitement de données complexes au sein d'un Datalake moderne. Vous intégrerez une équipe évoluant en mode Agile (Scrum/Kanban) avec une forte culture de l'automatisation. Vos responsabilités : Concevoir et mettre en œuvre les chaînes d’ingestion, de validation et de croisement de données. Assurer le déversement et l'enrichissement des données dans le Datalake. Produire automatiquement des agrégats (journaliers à mensuels) via la puissance du Cloud. Développer et documenter les User Stories en collaboration directe avec le Product Owner. Garantir la qualité via l'automatisation des tests fonctionnels et la correction des anomalies. Participer activement à la chaîne de delivery continue et assister les équipes d'exploitation. Profil recherché : Expertise confirmée sur la plateforme GCP (indispensable) . Maîtrise avancée de l'écosystème Spark / Scala / Kafka . Expérience solide sur les environnements conteneurisés ( GKE, Docker ) et l'Infrastructure as Code ( Terraform, Ansible ). Compétences pointues en stockage et requêtage ( BigQuery, SQL, HDFS ). Capacité à orchestrer des workflows complexes avec Airflow / Composer . Esprit collaboratif, curieux des évolutions technologiques et doté d'un excellent relationnel.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l’évolution d’une plateforme de data analytics , nous recherchons un Data Engineer afin de participer à la conception, au développement et à la maintenance des solutions data. Au sein d’une équipe agile, vous contribuerez à la mise en place et à l’amélioration des pipelines de données, à la structuration des modèles analytiques et à l’optimisation des solutions existantes. Vous participerez également à la construction et à l’évolution de la plateforme data sur un environnement cloud moderne. Présence sur site requise 3 jours par semaine . Vos missions Participer aux rituels agiles de l’équipe (daily, sprint planning, rétrospectives). Analyser les besoins métiers et proposer des solutions data adaptées et innovantes . Concevoir et développer les pipelines de données : ingestion, transformation, stockage et restitution. Modéliser les données et contribuer à la construction des modèles analytiques . Assurer la qualité et la fiabilité des développements data . Maintenir et faire évoluer les solutions existantes (run et optimisation). Participer à la construction et à l’amélioration de la plateforme data sur Google Cloud . Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques d’exploitation et de valorisation de la data auprès des équipes métiers. Compétences techniques requises SQL et ETL (expert – impératif). Outils et pratiques CI/CD . GitHub, Terraform, Kafka (confirmé – important). Outils de data visualisation : Power BI, Looker (confirmé – important). Environnement Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) – souhaitable.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Sénior / Big Data / Spark / Cloudera sur Paris. Contexte de la mission Le projet HALO est un programme stratégique de digitalisation des parcours bancaires (vente en ligne, souscription, IA). La Direction Data met en place une plateforme Big Data pour alimenter les cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée. Il s’agit d’un nouveau projet (build) avec des enjeux de performance, d’intégration IA et de montée en charge. L’environnement technique est centré sur un écosystème Hadoop/Cloudera on-premise. Missions principales • Participer à la définition de l’architecture Data en lien avec les architectes et la squad • Affiner les User Stories avec le PO/BA, concevoir et développer les pipelines de collecte et de stockage des données • Orchestrer les flux batch et temps réel (Spark batch + Spark Streaming) • Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés • Déployer le produit dans les différents environnements (CI/CD) • Garantir le bon fonctionnement en production : monitoring, gestion des incidents, optimisation • Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code Environnement technique Catégorie Technologies Framework Big Data Hadoop Cloudera (requis) Traitement Spark, PySpark, Spark Streaming (requis) — Scala (apprécié) Messaging Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams (apprécié) Langages SQL (requis), Scala, Java, Shell, Python Bases de données SQL : Hive, Phoenix — NoSQL : HBase, MongoDB DevOps / CI-CD Git, Jenkins, Artifactory, XL Deploy, XL Release Monitoring ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Gouvernance RGPD, Data Lineage, Catalogage

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer AWS pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur AWS. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, modernisation vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec des services tels que AWS Glue, Athena, Redshift, S3 et Kinesis. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’AWS. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Notre client est un groupe industriel européen spécialisé dans la fabrication de compléments alimentaires, présent sur plusieurs sites en France, Belgique, Italie et Pays-Bas. Acteur engagé à l'intersection de la santé et du bien-être, il accélère aujourd'hui la structuration et la modernisation de son système d'information. Dans ce cadre de transformation, la DSI renforce son équipe avec un profil Data & Integration Engineer — rôle transverse et stratégique, au cœur de la fiabilisation des données, de l'intégration applicative et de l'automatisation des processus. Vos missions : ? Data Engineering & Qualité des données (cœur du poste, ~70%) * Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT fiables et industrialisés * Assurer les transformations, validations et migrations de données dans le cadre des projets ERP * Mettre en œuvre les mécanismes de qualité : contrôles, règles de gestion, historisation, traçabilité * Garantir l'intégrité, l'unicité et la cohérence des référentiels de données (MDM / PIM) * Travailler sur des modèles relationnels et analytiques (étoile, snowflake) * Contribuer au dictionnaire de données et à la documentation fonctionnelle et technique ? Intégration & Interopérabilité (~15%) * Concevoir et opérer les flux inter-applications via des solutions EAI / iPaaS (n8n, Boomi ou équivalent) * Maintenir le catalogue de flux (SFTP, API REST, GraphQL) et en assurer la documentation * Tester et déboguer les API avec des outils dédiés (Postman ou équivalent) ? APIs & Services Data pour les métiers (~10%) * Exposer des API et services data sécurisés pour faciliter l'accès aux données d'entreprise * Permettre aux équipes de construire des POC, prototypes et cas d'usage IA rapidement * Veiller à la gouvernance, à la sécurité et à la traçabilité des accès aux données ? Automatisation & IA (~5%) * Développer ou intégrer des automatisations via scripts, workflows EAI ou solutions low-code / RPA * Contribuer à l'intégration de cas d'usage IA et aider à industrialiser les prototypes métiers Les compétences techniques * * SQL avancé — indispensable (transformations complexes, optimisation, gouvernance) * Solides bases en Data Engineering : pipelines, ETL/ELT, qualité et modélisation des données * Maîtrise des API REST ; GraphQL appréciée * Pratique de Git et sensibilité aux principes DevOps * Expérience ou forte appétence pour Go, Python ou Node.js * Familiarité avec les environnements cloud — idéalement Microsoft Azure (Functions, App Services, Logic Apps) * Connaissance ou intérêt pour les outils EAI / automatisation (n8n, Boomi ou équivalents) * Sensibilité aux enjeux d'urbanisation du SI et de gouvernance des données

Au sein de la direction cybersécurité d'un grand groupe international du secteur hôtelier, vous interviendrez en tant que Security Data Engineer pour structurer et optimiser l'ensemble de l'écosystème de logs de sécurité. Aujourd'hui, les logs proviennent de multiples sources et outils avec des formats hétérogènes, rendant leur corrélation et leur exploitation difficile. Votre mission sera d'inventorier l'ensemble des sources de logs, de définir une nomenclature unifiée et des pipelines de normalisation, d'organiser le stockage en distinguant le temps réel (SIEM Splunk) du stockage économique pour la conformité, et de proposer une architecture data cible intégrée a la démarche data globale de l'entreprise. Vous serez la personne référente sur la partie data au sein de l'équipe cyber, avec une forte autonomie et un rôle de force de proposition. Vos missions principales : ● Cartographier l'écosystème existant (outils, sources, cas d'usage) et proposer une architecture cible avec roadmap ● Créer un référentiel complet des sources de logs (volume, format, fréquence, qualité, valeur cyber) ● Définir et implémenter une normalisation unifiée des logs (Common Information Model) et les pipelines de transformation ● Optimiser la collecte : réduire le bruit, filtrer, enrichir (CTI, Threat Intelligence) et améliorer la qualité des données ● Collaborer avec les équipes SOC (temps réel), GRC (conformité/reporting) et les équipes data métier de l'entreprise ● Assurer le transfert de compétences et la formation des équipes a l'exploitation des logs et des outils