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Pour un client, nous recherchons un·e Data Engineer Informatica expérimenté·e . Tu interviens sur un environnement data structurant avec un objectif clair : challenger les modèles de données et les flux existants, les optimiser et les rendre plus robustes . Le contexte technique évolue vers Informatica Cloud : tu seras donc amené·e, au fil des sujets, à manipuler de plus en plus IICS en complément de PowerCenter. Tes missions Analyser et challenger les modèles de données Revoir les flux ETL Informatica pour : améliorer les performances simplifier les traitements renforcer la qualité des données Concevoir des solutions pérennes et industrialisées Intervenir sur des problématiques complexes de production Travailler avec les équipes métier, architecture et data Être force de proposition sur les choix techniques ➡ Dans le cadre de la mission, tu toucheras progressivement à : Informatica Cloud (IICS) nouveaux patterns d’intégration architectures data plus modernes

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un profil hybride associant : Une expertise confirmée en développement mobile React Native, et une compétence en Data Engineering sur Azure / Databricks. La mission repose principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur les traitements back/data, notamment sur les pipelines et notebooks Databricks sur le cloud Azure. Informations complémentaires : - Démarrage souhaité : ASAP - Conscients que ce type de profil hybride est rare, nous vous remercions de ne proposer que des candidats répondant strictement aux critères décrits dans la fiche de mission. - 3 jours obligatoire sur site ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production Compétences techniques : React Native - Expert - Impératif Databricks - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif SQL - Confirmé - Impératif

Dans le cadre d'un dispositif Data Factory , nous recherchons un(e) Tech Lead Data Ingénieur(e) expérimenté pour intervenir sur une plateforme Big Data au cœur d’un projet critique en cours de déploiement . Vous jouerez un rôle clé dans la montée en puissance de la plateforme et dans la montée en compétences du client sur la stack data, dans un contexte présentant plusieurs points de fragilité nécessitant robustesse, leadership technique et sens des responsabilités . Missions : Réaliser les développements permettant d’ accélérer la mise à disposition des données sur la plateforme Big Data, dans le cadre d’un projet critique. Encadrer techniquement l’équipe de développement : - Suivi technique - Garantie des bonnes pratiques de développement - Qualité, performance et robustesse des livrables Faire monter en compétences l’équipe technique et le client sur la stack data (accompagnement, transmission, pédagogie). Environnement & conditions : Langue française obligatoire, anglaise apprécié Localisation : Hauts-de-France, proximité Lille Présence : 3 jours par semaine sur site Démarrage : ASAP

Pour le besoin de mon client , je suis à la recherche d'un TechLead Data Engineer avec compétence sur la stack technique Spark/PySpark, Kafka, Hadoop, Python Langues : français, l'anglais est un plus Date de démarrage : ASAP .... . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... .

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité d’un Lakehouse data. Vous interviendrez sur la conception et l’orchestration de pipelines, l’optimisation des traitements et l’évolution de l’architecture data dans un environnement moderne basé sur AWS. Vos missions : Conception & orchestration Concevoir, développer et maintenir des pipelines Airflow pour l’ingestion et la transformation des données Mettre en place des frameworks et mécanismes d’automatisation Garantir la robustesse, la modularité et la résilience des workflows Traitement & gestion des flux Développer des composants pour le traitement de fichiers plats (CSV, JSON, Parquet…) et leur exposition via API Consommer et transformer des flux Kafka avec Spark Optimiser la performance et le partitionnement des traitements sur de gros volumes Collaboration analytique Collaborer avec les Data Analysts pour concevoir des agrégats métiers Créer et maintenir des vues Athena utilisées dans Tableau Garantir la cohérence, la fraîcheur et la traçabilité des données Évolution du Lakehouse Participer à la conception et à l’amélioration continue de l’architecture Créer et maintenir des tables de référentiel (clients, contacts, événements, interactions…) Implémenter ces référentiels avec Iceberg / Hudi Supervision & DataOps Assurer la supervision quotidienne des pipelines Mettre en place alerting et monitoring Produire et maintenir la documentation technique

Contexte de la mission Le data developer/engineer recherché rejoindra l’équipe Factory Data utilisant les technologies data Azure : Tâches principales • Développer les flux d’ingestion via Fabric Data Factory (et compréhension 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 (argent & or) 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 technique de documentation ; • Contribuer à l’amélioration continue (guidelines de développement) ; • Contribuer à la maintenance & résolution des incidents (production).

Descriptif du poste Expert reconnu en plateforme de données et architecture Lakehouse, incluant : Optimisation Spark / PySpark (AQE, broadcast joins, stratégies de caching, autoscaling de cluster). Politiques de cluster, configuration de cluster et pool, et optimisation des coûts. Monitoring, diagnostics et dépannage des performances à l'aide de métriques et event logs. APIs REST et CLI pour l'automatisation. Expert reconnu en utilisation de Delta Lake, incluant : Pipelines d'ingestion et de transformation (Bronze–Silver–Gold). Delta Live Tables pour les pipelines de production (CDC, expectations, orchestration). Structured streaming et traitement incrémental. Débogage des goulots d'étranglement de performance dans les workloads Delta (data skew, petits fichiers, auto-compaction). Expert reconnu en : Python pour l'ingénierie des données, programmation orientée objet, data science, tests unitaires (pytest) et packaging. SQL (SQL analytique, window functions, SQL Databricks). Spark / PySpark pour le traitement distribué et l'optimisation. Expert reconnu en utilisation de Unity Catalog, incluant : Implémentation du contrôle d'accès granulaire (sécurité au niveau des lignes et colonnes, vues dynamiques, masquage). Gestion des objets Unity Catalog à grande échelle (catalogs, schémas, tables, modèles et gouvernance des fonctions). Pratiques de développement sécurisé, protection des données et conformité réglementaire (RGPD, PII). Expert reconnu en Databricks Jobs et Workflows (orchestration des tâches, retries, monitoring), incluant : Databricks Repos et intégration Git / Gitflow. Déploiement des assets Databricks (notebooks, jobs, pipelines DLT) via des pipelines CI/CD. Databricks SQL editor et SQL Warehouses pour les dashboards ou pipelines de production. Infrastructure as Code utilisant Terraform (providers Databricks et Azure) et ARM templates. Maîtrise avancée de l'écosystème Databricks Machine Learning et Generative AI. Maîtrise avancée de MLflow (experiment tracking, model registry, model serving). Maîtrise avancée de la construction de pipelines ML utilisant Databricks AutoML, Feature Store et feature engineering. Expérience pratique avérée avec les outils de développement basés sur l'IA, incluant les workflows basés sur des agents. Bonne compréhension des normes d'interopérabilité émergentes telles que le Model Context Protocol (MCP) ou équivalent. Capacité à évaluer de manière critique et à intégrer de manière sécurisée les résultats générés par l'IA dans les workflows de développement.

Mission En qualité de développeur python / Data Engineer, votre rôle et vos missions consistent à : * Participer à la conception/développement sur le projet Portfolio Clarity pour NIM (python sur lambdas AWS) * Réaliser les tests unitaires et d'intégration * Revue du code et amélioration de l'architecture applicative existante * Documenter les réalisations * Intégrer les développements à la chaine de CI/CD La bonne réalisation de la prestation exige les compétences suivantes : * Maitrise des développements et lntégration python * Connaissance et utilisation des outils de développements (Visual Studio Code ou autre IDE) * Connaissance et utilisation des outils d'intégration et de tests continus (Bitucket/git, Jenkins, junit, XLDeploy, XLRelease) * Connaissance et utilisation des outils collaboratifs (Confluence, Jira) Compétences personnelles : • Appétence technique • Structuré, bon esprit d’équipe, autonomie, curiosité • Capacité d’écoute, de synthèse. * Anglais professionnel

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer" pour un client dans le secteur de l'assurance Description 📊 Le Contexte : La Data au service de l'Investissement Vous rejoignez le Datahub d'un acteur majeur de l'épargne, une plateforme critique au cœur du système d'information. Ce hub centralise et normalise l'ensemble des données du groupe pour alimenter des processus business à fort impact : calcul des commissions , génération de documents réglementaires, marketing prédictif et pilotage financier. L'enjeu est de transformer une masse de données brutes en informations fiables et exploitables pour l'ensemble de l'écosystème (partenaires, clients, directions métiers). 🎯 Vos Missions : Ingénierie & Industrialisation Intégré(e) à l'équipe Data, vous êtes le garant de la robustesse des flux de données. Design & Delivery : Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’intégration complexes via Azure Data Factory (ADF) . Cycle de vie de la donnée : Assurer l'ingestion, la transformation, la normalisation et la mise à disposition des données pour les services consommateurs. Expertise SQL : Réaliser des agrégations et des transformations avancées, avec un souci constant de performance et de qualité. Infrastructure as Code (IaC) : Participer au déploiement et à la gestion des infrastructures via Terraform . Collaboration Métier : Agir en tant que partenaire des équipes finance et marketing pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualité & CI/CD : Contribuer à l'automatisation des tests et des déploiements (Azure DevOps, SonarCloud).

Nous cherchons : Data Engineer / Développeur PL/SQL Projet stratégique Data & IA Dans le cadre de la mise en place d’un DataHub IA pour une plateforme de consolidation de données à l’échelle Groupe, nous recherchons un Ingénieur Data disposant d’une solide expertise Oracle & PL/SQL . Vous interviendrez dans un environnement Data à forts volumes , avec des enjeux majeurs de performance , de fiabilité des calculs et d’ alimentation d’un moteur IA . Contexte La plateforme permet de collecter, consolider et traiter des données critiques servant au calcul d’indicateurs de pilotage stratégiques. Le DataHub joue un rôle central dans la préparation, la transformation et l’optimisation de ces données. Vos missions 🔹 Data & Performance Mise en place de la collecte de données Création et modélisation des modèles de données Optimisation des traitements et des performances Réalisation de tests de performance Analyse et résolution des problèmes de performance Oracle Revue et optimisation des calculs statistiques 🔹 Développement Développement de procédures PL/SQL (collecte, calcul, agrégation) Mise en place des processus de préparation de données en respectant les cas d’usage 🔹 Conception Conception de solutions basées sur les outils standards disponibles Rédaction des cas d’usage et des exigences fonctionnelles Rédaction des dossiers d’analyse et de conception Modélisation des différents modèles de données identifiés 🛠️ Compétences requises Excellente maîtrise Oracle Très bonne expertise PL/SQL Expérience en optimisation de performance base de données Conception et modélisation de données Contexte forts volumes de données Connaissances Exadata / ExaCC fortement appréciées Abglais courant. 💡Profil recherché : rigoureux, orienté performance, à l’aise dans des environnements

Nous recherchons un profil hybride, combinant une expertise en développement mobile React Native et une compétence solide en Data Engineering sur Databricks/Azure. Votre mission principale portera sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. Vous interviendrez sur les sujets suivants : Développement mobile Assurer la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile en React Native Garantir une expérience utilisateur fluide, performante et conforme aux bonnes pratiques (optimisation, modularité, testabilité) Implémenter de nouvelles fonctionnalités ainsi que les tests associés, dans une démarche clean code (sécurité, maintenabilité) Data Engineering Concevoir, développer et implémenter des solutions Big Data Analytics Construire et industrialiser les pipelines de données (collecte, transformation, traitement) dans le Data Lake Développer des notebooks avancés sous Databricks (langage SQL, Framework SPARK) Rédiger la documentation technique (DAT, release notes, etc.) Réaliser des tests unitaires et assurer la qualité des livrables Contribuer à la maintenance évolutive et corrective des traitements Livrer dans un environnement DevOps (CI/CD) et maîtriser les outils associés

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe Data stratégique au sein d’un acteur international, avec des enjeux forts autour de la performance financière et de la fiabilité des données RH & Finance . 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe Core Data Product composée d’un Product Manager et de plusieurs Data Engineers. La Data est au cœur des décisions stratégiques. L’équipe est actuellement engagée dans une revue globale de son architecture et de sa modélisation , avec un objectif clair : moderniser la plateforme et transformer la stack legacy vers les nouveaux standards Data Platform. ⚙️ Missions principales Concevoir, construire et maintenir des pipelines et infrastructures data robustes et performantes . Optimiser l’architecture et la modélisation des flux. Participer à la transformation vers les nouveaux standards de la Data Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données (Finance & HR). Assurer un RUN de qualité selon le principe “You build it, you run it”. Promouvoir les bonnes pratiques : CI/CD, revue de code, qualité du code . Garantir la sécurité et la conformité des données (RGPD). Évoluer en environnement Agile au sein d’une équipe internationale (anglais quotidien).

Intitulé du poste : Data Engineer Azure Contexte du poste Au sein du Centre de Compétences Data, le Data Engineer participe activement aux différents projets de transformation digitale du groupe. Il conçoit, développe et déploie des solutions data et reporting permettant aux utilisateurs métiers d’analyser efficacement leurs activités à travers des tableaux de bord et indicateurs de performance. Missions principales Participer à la conception et à la mise en œuvre des architectures Data (Data Lake, Data Warehouse, Data Marts, Cubes). Concevoir et développer des processus ETL/ELT performants et automatisés avec Azure Data Factory , SQL Server Integration Services et Azure SQL Database . Garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données. Modéliser les données (dimensionnelles et relationnelles) selon les besoins métiers. Maintenir en conditions opérationnelles les flux ETL et les environnements de données. Participer à l’industrialisation et à l’automatisation des pipelines via CI/CD Azure DevOps . Collaborer étroitement avec les équipes DevOps , Product , Design , Data et Management pour assurer la cohérence technique et fonctionnelle des solutions. Documenter les réalisations techniques, rédiger les spécifications et enrichir le catalogue de composants réutilisables. Fournir un support technique et fonctionnel aux utilisateurs finaux. Responsabilités complémentaires Réaliser des études de faisabilité et des cadrages techniques. Optimiser les performances des requêtes SQL, DAX et MDX. Mettre en œuvre la sécurité des données (Row Level Security sur toute la chaîne). Gérer la supervision, le debugging et le monitoring des flux BI. Contribuer à l’amélioration continue et à la standardisation des pratiques Data au sein du Centre de compétences Data. Compétences techniques requises Langages / Outils : T-SQL, DAX, MDX Technologies : Azure Data Factory, Azure SQL Database, Azure Analysis Services, Azure Data Lake Gen2, Power BI, SSIS Environnements : GitLab / Azure DevOps, Visual Studio, SQL Server Management Studio, Tabular Editor, DAX Studio Méthodologies : Agile, CI/CD, DataOps Compétences clés : Data Modeling, Data Warehousing, ETL, Data Visualization, Performance Tuning Profil recherché Diplôme Bac+5 (Master) en Informatique , Statistiques ou Mathématiques appliquées . Expérience significative en développement et maintenance de solutions BI/Data sur environnement Microsoft Azure . Maîtrise des concepts de Data Warehouse et de modélisation dimensionnelle. Excellente capacité d’analyse et rigueur technique. Aisance relationnelle, sens du travail en équipe et esprit collaboratif. Niveau d’anglais professionnel (écrit et oral). Goût pour la transformation digitale et l’innovation. Qualités attendues Sens du service et orientation client. Capacité à gérer plusieurs interfaces dans un contexte international. Esprit d’initiative et autonomie. Curiosité technologique et volonté d’amélioration continue. Outils et technologies principales Azure Data Factory – Azure SQL Database – Azure Analysis Services – Power BI – ADLS Gen2 – GitLab – Azure DevOps – Visual Studio – SSMS – DAX Studio – Tabular Editor

Pour un acteur du secteur du Retail basé dans le Nord de la France : Dans un contexte d’accélération des technologies autour de l’AI et du GenAI, de transformation digitale et d’organisation d’entreprise plateforme, nous déployons des solutions et produits en lien direct avec l’ensemble de nos BUs et des communautés Digitales. En tant que Data Engineer avec un rôle de Discovery Lead, tu es un profil moteur sur l'ensemble du cycle : de l'analyse des nouvelles tendances à la mise en production de MVP (Minimum Viable Product). 1. Pilotage du Discovery : ○ Tu prends en charge des sujets complexes et émergents liés à la donnée (SEO, expérience client, APIs). ○ Tu es capable d'initier le développement sans nécessiter un cahier des charges exhaustif et d'agir sur la base d'objectifs métier. ○ Tu as déjà eu des approches de type Discovery, où tu as participé et organisé l'analyse et à la spécification de solutions naissantes. 2. Veille, Analyse & Architecture : ○ Tu réalises une veille technique et forcément en lien avec le métier dans les domaines du Commerce en ligne, du SEO/GEO, et des évolutions du Generative AI pour anticiper les nouveaux besoins. ○ En lien direct avec nos Tech leads et nos software architects, tu utilises ton excellent niveau d'analyse pour définir et documenter le plan technique et l'architecture à mettre en place pour chaque explorations (y compris les pipelines de données, où les différentes approches de prompt engineering). 3. Développement de MVP (Minimum Viable Product) : ○ Ta mission est de développer rapidement des prototypes fonctionnels pour tester et valider la valeur business. ○ Cela implique de réaliser aussi bien le développement Back-end (API Java) que le développement Front-end rapide pour matérialiser le produit ou l'outil d'expérimentation. ○ Tu as la capacité de limiter le périmètre fonctionnel du MVP à l'essentiel (ne pas traiter 100% des cas) afin de maximiser la vitesse de mise en marché / expérimentation. 4. Mesure & Communication : ○ Tu définis les KPIs (Key Performance Indicators) à atteindre pour chaque MVP. ○ Tu assures aussi la spécification et la communication claire et concise des résultats des expérimentations auprès des équipes métier et techniques Périmètre des Sujets : ● Phase 1 - SEO Technique & Gen AI : Construction de solutions pour enrichir, formater et rendre nos données "AI-friendly" afin d'optimiser son indexation et sa compréhension par les moteurs de recherche et les Generative Engines. ● Phase 2 - Expérience Client & Plateforme : Ton périmètre s'étendra à des sujets stratégiques : Site Web (Navigation, Personnalisation), Espace Client, Pages Magasins, et développement d'APIs Backend transverses (Web/Mobile/App).

Rejoignez Mon client banque assurance à Paris pour une mission stratégique au cœur de la plateforme Data du Groupe. Au sein de la squad « Restitutions Réglementaires », vous jouerez un rôle clé dans la mise en conformité et la valorisation des données assurantielles. Votre mission Sous un mode de travail hybride (3 jours sur site), vous piloterez la constitution des déclaratifs réglementaires (FICOVIE, FATCA, ECKERT, etc.). Votre intervention débutera par le chantier prioritaire FICOVIE , en exploitant des sources Big Data et décisionnelles complexes. Environnement Technique & Défis Vous évoluerez dans un écosystème On-Premise (MapR) exigeant : Core : Java 11, Spark, SparkSQL, Hive et Shell. Streaming & Batch : Maîtrise de Kafka (MaprES) pour l'optimisation des flux. DevOps & CI/CD : GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes et ArgoCD. Méthodologie : Agilité à l'échelle (SAFe) via JIRA.

On cherche un(e) Data Engineer pour renforcer une équipe qui fait tourner la plateforme data au quotidien. Le sujet est très concret : ramener des données qui viennent de partout , les centraliser proprement , les rendre fiables , et garder une plateforme qui tient la charge (et qui ne casse pas en prod au premier pic). Vous travaillerez avec un Product Owner, un Data Steward et d’autres data engineers. On est sur une logique : ingestion, standardisation, stockage, et tout ce qui va avec côté run (monitoring, reprise, sécurité, doc). Vos missions : Collecter et centraliser des sources hétérogènes (API, fichiers, bases, événements). Construire des pipelines robustes : gestion des erreurs, reprises, backfills, alerting, qualité. Développer les traitements en Python / SQL / Spark (volumes en hausse, donc on fait attention à la perf et aux coûts). Orchestrer les flux avec Airflow . Structurer le stockage sur Cloud Storage avec une approche Delta Lake (évolution de schémas, merge/upsert, partitionnement, rétention). Industrialiser l’ensemble : Terraform / Terragrunt , GitLab CI/CD , environnements propres (dev/staging/prod). Contribuer à la gouvernance et à la conformité : catalogage et métadonnées via Dataplex + documentation utile (pas un wiki fantôme). Environnement technique : Python, SQL, Spark Airflow (orchestration) GCP : BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage Delta Lake Terraform + Terragrunt GitLab + GitLab CI/CD Méthodes : Agile (Scrum/Kanban)