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Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data au sein d'un grand groupe, nous recherchons pour l'un de nos clients un Ingénieur Data ETL pour intervenir sur le développement et l'industrialisation des flux d'alimentation d'une plateforme de gestion des données. Vos missions : Recueillir les besoins métiers et participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques. Développer, maintenir et optimiser des pipelines ETL pour l'intégration et le traitement des données. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données. Participer aux phases de recette, de mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Assurer le suivi des incidents, la documentation technique et le reporting d'avancement. Contribuer au pilotage des activités, à la gestion des risques et à l'amélioration continue des processus.

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme Data dédiée au suivi de portefeuilles financiers, nous recherchons un consultant Senior Data Engineer / Data Analyst capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la production d’indicateurs métier. Le consultant contribuera à l’amélioration de la qualité des données, à l’automatisation des traitements et à la production d’analyses permettant le suivi de la performance des fonds et mandats.

Au sein de la direction Data & Transformation chez notre client grand compte dans le secteur de l'industrie, nous recherchons un(e) consultant(e) MDM et data gouvernance. Vous serez le garant de la qualité, de la structure et de la cohérence des données de l'entreprise. Votre rôle sera de concevoir et de déployer la stratégie MDM (Master Data Management) sur les domaines clés du secteur, tout en orchestrant la gouvernance et l' architecture des données . Vos missions : Stratégie & Implémentation MDM : Cadrer, concevoir et déployer les solutions MDM adaptées aux besoins de l'industrie Définir et modéliser les référentiels de données maîtres Assurer l'alignement du MDM avec les systèmes clés de l'écosystème Architecture & Modélisation Data : Concevoir l'architecture cible des données en collaboration avec les architectes d'entreprise Cartographier les flux de données (linéage) et définir les patterns d'intégration Veiller à la scalabilité et à la sécurité des architectures de données proposées Gouvernance & Qualité des Données (Data Quality) : Mettre en place et animer le cadre de gouvernance Définir les politiques de gouvernance, les dictionnaires de données et les glossaires business Mettre en oeuvre des indicateurs de performance et des dashboards de suivi de la Data Quality Piloter les chantiers de remédiation et de nettoyage des données obsolètes ou erronées Accompagnement et Change Management : Assurer le pont entre les équipes techniques et les équipes métiers Accompagner le changement auprès des utilisateurs pour ancrer une véritable culture Data-Driven

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Engineer afin d’intégrer l’équipe DATA technique de notre client, acteur majeur du secteur des médias et du digital. L’équipe est en charge des traitements d’ingestion, de transformation et d’exposition des données du groupe : audience web et mobile, marketing digital, base clients, contenus éditoriaux, offres commerciales ou encore logistique de distribution. Dans un contexte de transformation de la plateforme DATA, le socle technique migre actuellement d’un environnement Cloudera on premise vers Snowflake. Missions principales : Développer et maintenir les flux d’ingestion et de transformation de données Participer à la migration des traitements Cloudera / Hive / Hadoop vers Snowflake Développer des traitements en Python, SQL et éventuellement PySpark Exploiter différentes sources de données : API, Kafka, RabbitMQ, fichiers plats, bases relationnelles Assurer le suivi de production, analyser les incidents et mettre en place les correctifs Participer aux revues de code et aux bonnes pratiques via Git Rédiger et maintenir la documentation technique des traitements Mettre en place des contrôles de cohérence et de qualité des données

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l’écosystème Databricks. L’objectif est d’accompagner la mise en place d’une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l’industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l’exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d’industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l’amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

- Études & analyses de données : Traduire les besoins métiers en travaux d’exploitation; produire des études ad hoc et des synthèses à partir de traitements SQL; faire émerger tendances, segmentations et comportements. - Datamining & statistiques : Analyses descriptives et exploratoires; approches de classification, segmentation, scoring, détection de profils; interprétation pédagogique des résultats. - Restitutions QlikSense : Concevoir et faire évoluer applications et tableaux de bord; garantir lisibilité, cohérence et pertinence des indicateurs. - Accompagnement métier : Recueillir et challenger les besoins; restituer de façon exploitable; faire le lien entre problématique métier, données disponibles et solution. - IA / analytique avancée : Identifier avec les métiers des cas d’usage à valeur; tester des approches pragmatiques dans une logique de preuve de valeur, en veillant à la qualité des données et à l’interprétabilité. Python en appui lorsque pertinent. - Qualité : Requêtes SQL robustes, optimisées et documentées; contrôle de la cohérence des données; documentation des traitements et hypothèses.

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la Mission Au sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture Data Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks ( PySpark , Spark SQL , Delta Live Tables ). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake . Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows . 2. Gestion et Administration de la Plateforme Databricks Administrer l’espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l’autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité ( Unity Catalog , gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des Données Mettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données ( expectations , tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & Support Collaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l’adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) : Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL . Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse , du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d’au moins un des principaux fournisseurs cloud ( Azure , AWS ou GCP ). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) : Connaissances en MLflow , orchestration de modèles et pratiques MLOps . Notions avancées en DataOps , cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l’exploitation d’APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka ).

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT en CDI (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks , dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt . Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Le client a mis en place une plateforme de données moderne basée sur Azure(Synapse, Data Factory, Data Lake, Power BI) pour soutenir les analyses et le reporting à l'échelle de l'entreprise. Suite à une forte expansion de l'activité, la plateforme doit désormais évoluer vers un socle de données plus évolutif, industrialisé et résilient, permettant des analyses avancées et préparant les futurs cas d'usage de l'IA. La fonction Data fonctionne selon un modèle de livraison hybride, combinant une équipe interne restreinte et des partenaires externes. Alors que l'équipe interne définit la stratégie des données, la gouvernance et la vision de la plateforme, une part importante des activités actuelles de construction (build) et d'exploitation (run) est prise en charge par des partenaires externes (AMS et livraison par projet Danc se contexte, nous recherchons, un Ingénieur de Données Azure Senior / Lead pour s'approprier progressivement la plateforme de données. Ce rôle combine l'ingénierie pratique (hands-on), l'architecture de plateforme et le leadership de livraison, avec un accent particulier sur le renforcement des compétences internes et la réduction de la dépendance vis-à-vis des partenaires externes au fil du temps Il s'agit d'un rôle transformationnel et de terrain (hands-on) , nécessitant la capacité d'opérer dans un environnement partiellement externalisé tout en menant l'industrialisation, la fiabilité et l'appropriation à long terme de la plateforme. Responsabilités clés 1. Propriété et architecture de la plateforme de données · Détenir et piloter l'évolution de la plateforme de données Azure, en définissant les normes d'architecture, les modèles de données et la feuille de route technique alignés sur les besoins de l'entreprise et les ambitions futures en matière d'analyse et d'IA. · Agir en tant qu'autorité de conception, en garantissant l'évolutivité, la performance, l'efficacité des coûts et la standardisation à travers toutes les entités et domaines de données. 2. Ingénierie des données pratique et construction de la plateforme · Concevoir, construire et optimiser des pipelines de données et des produits de données évolutifs dans Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake), en établissant des normes d'ingénierie et des frameworks réutilisables. · Prendre directement en charge les développements critiques (pipelines complexes, optimisation des performances, composants architecturaux), tout en guidant et validant les implémentations livrées par les partenaires. 3. Gestion de l'AMS et de la livraison · Piloter et challenger le partenaire de services de gestion d'applications (AMS), en garantissant la qualité de la livraison, le respect des normes et l'amélioration continue des services. · Définir les priorités, passer en revue les livrables et piloter le transfert de connaissances afin de réduire progressivement la dépendance vis-à-vis des partenaires externes. 4. DataOps, gouvernance et fiabilité de la plateforme · Établir et faire respecter les pratiques DataOps (CI/CD, tests, surveillance, alertes) pour industrialiser et stabiliser la plateforme. · S'assurer que la gouvernance des données, la qualité des données et les normes de sécurité sont appliquées de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème de données. Objectifs et résultats clés (OKR) Priorités immédiates · Monter en compétences sur la plateforme de données Azure et sécuriser le transfert de connaissances depuis les partenaires actuels. · Évaluer et rationaliser l'architecture de données, les pipelines et les outils existants. · Stabiliser et renforcer le Datahub du Groupe (Synapse, Data Lake, ensembles de données Power BI). · Soutenir les initiatives critiques en améliorant la fiabilité et l'évolutivité des pipelines de données. Objectifs à moyen terme · Développer le Datahub du Groupe avec des ensembles de données standardisés et certifiés à travers les entités. · Améliorer les performances et l'accessibilité des données pour les analyses et le reporting. · Industrialiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. · Réduire le délai de mise à disposition des données et améliorer la résilience de la plateforme. Objectifs stratégiques · Préparer la plateforme de données pour les analyses avancées et les futurs cas d'usage de l'IA. · Améliorer la qualité, la lignée (lineage) et l'accessibilité des données dans toute l'organisation. · Contribuer à l'évolution vers une plateforme de données moderne et évolutive (par exemple, Fabric, Databricks).

Nous recherchons un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Mission principale Assurer la conception, l’industrialisation et l’exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d’un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d’un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l’ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d’ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d’exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : yrnf07244b

OnSpark est un cabinet spécialisé dans l'intégration SI et le renforcement d'équipes DSI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre d'un accord-cadre avec une collectivité territoriale bretonne, nous recrutons des Architectes Data pour des missions de renfort en régie à venir. Vos missions Audit et conseil autour de la gestion des données, cartographie de l'existant et analyse des flux de données, définition des méthodes et technologies à mettre en œuvre, expertise méthodologique et technique sur les architectures de données, accompagnement des équipes à la mise en œuvre des solutions retenues, participation à la documentation SI. Démarrage : à partir de fin 2026

Nous recherchons un PO data pour intervenir chez notre client grand compte pour l'accompanger dans sa transformation Data & IA. L'objectif est de piloter le déploiement d'une solution de data préparation de référence ( Alteryx ) tout en contribuant activement à l'intégration des nouvelles opportunités offertes par l' IA. Au sein de la Direction Data & IA, vous rejoignez le département en charge de la stratégie et du management des assets, sous la coordination du Product Manager. Vos principales activités : Définir et déployer la roadmap de la solution Alteryx en lien avec l'éditeur et l'IT Gérer la backlog agile de la squad et suivre les mises en production Animer la communauté d'utilisateurs (ateliers démo, tables rondes sur les bonnes pratiques, rituels de squad) Accompagner les Data Managers et administrateurs des filiales dans leur stratégie de déploiement Administrer le parc de licences (suivi de la consommation, renouvellements) Mener des études d'opportunité sur de nouvelles technologies de traitement de données (notamment IA) Réaliser les reportings et présentations pour les instances de gouvernance du Groupe