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Confirmé (Au moins 5 ans d’expérience) Secteur : Bancaire La transformation des SI de nos Clients vers des architectures modulaires, type micro-services, l’essor de nos infrastructures et l’évolution des technologies associées, ou encore l’automatisation accrue sur nos socles et applications, génèrent une quantité massive de Logs, devenues très hétérogènes, dispersées et silotées de par l’organisation du client et de ses Clients (équipes applicatives et socles multiples et dispersées). Prenant en compte ce cadre, vos missions seront plus spécifiquement : - Maîtriser l'ensemble des techniques et technologies composant la chaine de collecte à la mise à disposition des Logs - Accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data - Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) - Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source) Attendus. Pour réaliser la mission, vous serez à même de : - Participer à la conception des solutions techniques et fonctionnelles - Gérer les données de l’entreprise (flux : collecte, traitement, stockage et leur cycle de vie) - Rédiger les documents fonctionnels et techniques, d’exploitation, en veillant au respect des normes existantes - Mettre en œuvre en mode DevOps (CI/CD) - Assurer le support technique et fonctionnel, notamment analyse et résolution des incidents ou problèmes - Être en relation avec les équipes opérationnelles de l’entreprise pour prise en compte des flux de données - Développer les cas d’usage de Dashboard / ML / IA dans la solution, remontés par les utilisateurs Compétences requises - Connaissances en infrastructure : réseau / système - Connaissance indispensable en SGBD et langage de requêtage - Connaissance forte en streaming - Architecture d’Entreprise, plus particulièrement en base de données, flux de données - Conception et mise en place de solution de stockage et ingestion de données - Méthodologie Agile / DevOps, maitrise des outils associés - Gouvernance de la donnée - Maitrise de divers langages de programmation (Java/Python) - Anglais

Nous recherchons un Data Engineer Azure/Databricks expérimenté pour renforcer une équipe Data internationale, dans un environnement technique moderne et structuré. 🎯 Contexte de la mission : La plateforme Data est actuellement basée sur Azure Synapse (Dedicated SQL Pool) , Databricks et dbt , avec des processus CI/CD gérés via Azure DevOps . La mission s’inscrit dans une logique d’industrialisation, de bonnes pratiques et de qualité documentaire. Le client est train d'abandonner Synapse pour migrer sur Databricks. ⚙️ Vos missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure. Intervenir sur les traitements Data Engineering en SQL et Python . Contribuer à la modélisation et à l’exposition des données pour Power BI (DAX). Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques Data Engineering (qualité, performance, sécurité). Documenter les architectures, flux et développements. Collaborer avec une équipe internationale (échanges majoritairement en anglais).

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) sur Google Cloud Platform (GCP) pour renforcer l'équipe Data de notre client Vous serez chargé(e) de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et fiables, afin de structurer et valoriser les données de l’entreprise. Votre rôle sera central dans la mise en place d’une infrastructure data moderne et évolutive, au service des équipes métiers, Data Science et BI. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données sur GCP (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer, etc.) Mettre en place et administrer des data lakes et data warehouses (BigQuery, Cloud Storage) Intégrer des flux de données provenant de sources variées (API, streaming, batch) Participer à la modélisation et à la gouvernance des données Automatiser les déploiements et superviser les environnements (Terraform, CI/CD) Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Produit Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données (RGPD, bonnes pratiques GCP)

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) sur Google Cloud Platform (GCP) pour renforcer l'équipe Data de notre client Vous serez chargé(e) de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et fiables, afin de structurer et valoriser les données de l’entreprise. Votre rôle sera central dans la mise en place d’une infrastructure data moderne et évolutive, au service des équipes métiers, Data Science et BI. Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données sur GCP (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer, etc.) Mettre en place et administrer des data lakes et data warehouses (BigQuery, Cloud Storage) Intégrer des flux de données provenant de sources variées (API, streaming, batch) Participer à la modélisation et à la gouvernance des données Automatiser les déploiements et superviser les environnements (Terraform, CI/CD) Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Produit Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données (RGPD, bonnes pratiques GCP)

Vous rejoindrez une équipe agile (10 personnes dans l'équipe "customer data", dont 3 développeurs, PO, BA, Scrum Master, PM) pour travailler sur un enjeu majeur : garantir la fiabilité des données clients. Votre mission principale sera de concevoir et d'exécuter des tests de non-régression entre la plateforme de données historique on-site et la nouvelle plateforme migrée sur GCP (Google Cloud Platform) . 💻 Votre Profil et Compétences Une forte expertise en SQL (Teradata/GCP) est indispensable (environ 60 % de l'activité). Vous utiliserez également vos compétences en Big Data (15 %) et Linux (10 %) pour investiguer les problèmes. Nous recherchons un profil faisant preuve d'une forte autonomie , d'un engagement et d'une curiosité solides pour concevoir et mener des tests fiables. Une bonne intégration dans une équipe dynamique est essentielle. Le candidat devra maîtriser l' anglais courant (C1 minimum)

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

L’équipe développe et maintient les modèles de prévision de la demande et des ventes pour l’ensemble des produits Décathlon, par centre d’approvisionnement continental. Aujourd’hui, notre pipeline est en production sur l’Europe, la Chine et l’Inde, et notre ambition pour 2026 est d’étendre la couverture à LATAM et MEA. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté sur PySpark et l’optimisation de pipelines. Notre Stack Data : AWS (S3, ECR, EKS); Databricks; Airflow; Pyspark; Python Et Github. La mission portera principalement sur la reprise, l’optimisation et la refonte partielle du module de “refining”, hérité d’une autre équipe. Ce module présente aujourd’hui plusieurs limites : lenteur d'exécution (compute), manque de gouvernance, faible modularité, documentation incomplète et difficulté à évoluer ou à scaler à l’échelle mondiale. Le contexte inclut également plusieurs dettes techniques autour de la stabilité, de la qualité du code et du renforcement des tests (unitaires et fonctionnels).

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur la conception, le développement et la maintenance d’ infrastructures et pipelines de données au sein d’un environnement data moderne et exigeant. 🎯 Contexte de la mission : Vous serez responsable de garantir des données fiables, sécurisées et optimisées pour des usages analytiques et opérationnels. Les activités d’ ingestion, transformation, stockage et mise à disposition des données seront au cœur de votre rôle. ⚙️ Vos missions principales : Concevoir et développer des pipelines de données performants et scalables . Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données. Optimiser les bases de données et les flux de traitement. Collaborer étroitement avec les Data Scientists, Data Analysts et équipes métiers . Mettre en place des outils de monitoring, gouvernance et observabilité . Garantir la conformité RGPD des traitements de données.

Au sein de la DSI, l'équipe Data (10 personnes) joue un rôle central dans la valorisation des données de l'entreprise. Vous rejoignez le pôle Solutions Data, pour contribuer à la mise en œuvre et à la maintenance du Système d'Information décisionnel. Vos missions sont les suivantes : Participer à la conception et au développement de projets data innovants Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des bases, applications et flux de données existants Collaborer avec les équipes Métiers pour analyser et traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme data (processus, outils, qualité des données) Documenter les développements et assurer un transfert de compétences auprès de l'équipe Data

Contexte Nous recherchons un Data Engineer confirmé à senior pour intervenir au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie . La mission s’inscrit dans un environnement data critique , lié à l’exploitation de données de marché et à la production d’indicateurs et d’alertes à forte valeur métier. Le système cible repose sur une architecture batch Big Data structurée selon une architecture médaillon (Silver / Gold) , avec ingestion multi-sources, normalisation, calculs avancés et distribution des données vers différents consommateurs métiers. Localisation : Paris (hybride) Durée : 12 mois renouvelables (jusqu’à 3 ans) Objectifs de la mission Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation en Scala Spark Traiter, dédoublonner, normaliser et structurer des données de marché Refactoriser des imports existants afin de les rendre conformes à l’architecture médaillon Silver layer : données dédoublonnées, normalisées et structurées Gold layer : génération d’agrégats métiers (carnets d’ordres, best bid/ask, OHLC, etc.) Implémenter et challenger les règles métier en garantissant les performances, la scalabilité et la maîtrise des coûts cloud Mettre en place et maintenir les règles de Data Quality (ex. Great Expectations) et contribuer au data catalog Participer à l’amélioration des frameworks communs : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience et standards de développement Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, flux, schémas, infrastructure) Environnement technique ETL / Compute : Scala, Spark (batch) Cloud AWS : Glue Jobs, S3, Lambda, Step Functions Qualité des données : Great Expectations ou équivalent DevOps / CI-CD : Git, pipelines, bonnes pratiques d’industrialisation Environnement applicatif connexe : API REST, services backend Compétences complémentaires appréciées : Python, React Important : cette mission ne s’appuie pas sur des solutions managées de type Databricks. Compétences requisesIndispensables Minimum 5 ans d’expérience significative en Scala et Spark Expérience confirmée sur des projets Big Data / ETL à forte volumétrie Expérience pratique sur AWS (Glue, S3, orchestration) Bonne culture DevOps Autonomie, rigueur, capacité à être force de proposition Appréciées Python Développement API Connaissances de base en market data / trading (non bloquant) Process de sélection Entretien Teams de 30 minutes axé sur les expériences professionnelles Entretien Teams d’une heure axé sur les compétences techniques avec un Data Engineer de l’équipe Modalités de réponse Merci de transmettre : CV, disponibilité, TJM, localisation et un résumé des expériences Scala / Spark / AWS Glue .

Data Engineer (spécialisation Snowflake) Contexte du poste Au sein de la Direction des Systèmes d’Information, le Data Engineer rejoint l’équipe Data, responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des solutions d’exploitation et de valorisation des données. Dans un contexte de modernisation du SI et de structuration des usages data, l’entreprise déploie la plateforme Snowflake , solution cloud de référence pour unifier le stockage, le traitement et le partage des données. Missions principales Le Data Engineer interviendra sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée : 1. Conception et développement Concevoir, développer et orchestrer les flux de données sur Snowflake (Snowpipe, Streams, Tasks, Snowflake Pipelines). Définir et maintenir les modèles de données (zones Raw, Staging, Core, Data Marts). Développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données (batch, near real-time). Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements. 2. Intégration et industrialisation Optimiser les coûts, la gouvernance et les performances de la plateforme Snowflake. Documenter les architectures, flux, schémas et traitements. Participer à l’industrialisation des processus Data Engineering (DataOps). 3. Gouvernance et sécurité des données Collaborer avec le Head of Data et le Data Architect pour concevoir une plateforme data conforme aux standards. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (RBAC, gestion des rôles et privilèges), de catalogage et de gestion des métadonnées. Contribuer à l’amélioration continue des normes de gouvernance data. 4. Support et amélioration continue Assurer le support technique des environnements Snowflake. Identifier les axes d’amélioration et accompagner les évolutions de la plateforme data. Former et accompagner les utilisateurs métiers, analystes et équipes BI.

Data Engineer Snowflake / AWS / Informatica / Qlik (H/F) Contexte Dans le cadre de la croissance de notre pôle Data & Analytics , nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des plateformes data cloud modernes chez nos clients grands comptes. Vous évoluerez dans des environnements Snowflake, AWS, Informatica et Qlik , au cœur de projets à fort impact métier. Vos missions En tant que Data Engineer / Consultant Data , vous serez amené(e) à : Concevoir et développer des architectures data cloud sur AWS Mettre en place et optimiser des data warehouses Snowflake Développer et maintenir des flux ETL/ELT avec Informatica Participer à la modélisation des données (Data Vault, étoile, snowflake) Alimenter les outils de data visualisation et BI (Qlik Sense / QlikView) Garantir la qualité, la performance et la gouvernance des données Collaborer avec les équipes BI, analytics et métiers Environnement technique Cloud : AWS (S3, Redshift, Lambda, Glue…) Data Warehouse : Snowflake ETL / Intégration : Informatica BI / Dataviz : Qlik Sense, QlikView Langages : SQL (indispensable), Python (apprécié) Méthodologie : Agile / Scrum

Contexte de la mission Dans un environnement IT Data du secteur de l’assurance , le client exploite une plateforme Hadoop pour le traitement de données volumineuses issues des systèmes historiques. La mission vise à maintenir, faire évoluer et structurer les flux data existants, tout en assurant leur intégration avec les usages analytiques et cloud. Missions principales Développer et maintenir des traitements de données sur environnement Hadoop Gérer des volumes importants de données métiers assurance Participer à la conception et à l’optimisation des flux data Assurer la fiabilité, la performance et la qualité des traitements Collaborer avec les équipes cloud, BI et Data Science Contribuer aux phases d’analyse technique et de conception des solutions data Stack technique obligatoire Hadoop Écosystème Big Data SQL Environnements data distribués Profil recherché Data Engineer confirmé spécialisé Hadoop Expérience en contexte de forte volumétrie et SI complexe Capacité à faire de la conception de flux , pas uniquement de l’exécution Sensibilité aux enjeux métiers et réglementaires du secteur assurance

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Engineer sur Clermont-Ferrand. Description détaillée Data engineer senior Connaissance essentielle de GCP : Google Cloud platforme. Compétences techniques : GCP - Expert - Important Data - Confirmé - Important Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Engineer sur Clermont-Ferrand. Description détaillée Data engineer senior Connaissance essentielle de GCP : Google Cloud platforme. Compétences techniques : GCP - Expert - Important Data - Confirmé - Important Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif)

Nous recherchons un Data Engineer | DevOps AWS (H/F) pour contribuer à la construction , à l’évolution et à la fiabilité d’un Data Lake stratégique , au cœur des projets liés à l’analyse de l ’expérience utilisateur. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données (ingestion, transformation, restitution) au sein d’un environnement AWS moderne, dans une logique d’ industrialisation , de performance et de qualité de service . Vos principales missions : • Maintenir et faire évoluer une architecture data scalable sur AWS , adaptée à des volumes importants de données hétérogènes ( logs, fichiers, API …). • Concevoir et structurer les différentes couches du Data Lake ( Landing, Bronze, Silver ) en lien avec les besoins métiers et les bonnes pratiques data. • Développer des pipelines de traitement de données robustes et automatisés ( ETL/ELT ), en batch ou quasi temps réel , via des services AWS : Glue, Lambda, EMR, Redshift, S3… • Orchestrer les flux de données et automatiser les traitements entre les différentes couches du Data Lake. • Assurer le MCO : surveillance, détection et résolution des incidents, fiabilisation des flux, documentation technique. • Intégrer de nouvelles sources de données aux formats variés ( API REST, fichiers plats, logs applicatifs …) tout en assurant sécurité et performance . • Mettre en place des mécanismes de gestion des rejets et de réconciliation pour garantir la qualité et la cohérence des données. • Participer à l’ amélioration continue de la plateforme (veille, refonte, optimisation) , dans une logique DataOps (CI/CD, qualité, tests, versioning). • Collaborer avec les équipes projet, data analysts, data scientists et métiers pour aligner les solutions techniques avec les usages attendus . • Documenter l’architecture, les traitements et les processus pour assurer la traçabilité, la maintenabilité et la capitalisation.

Tech Lead Data / Lead Data Engineer – Périmètre Finance Mission principale Piloter techniquement une Feature Team Data orientée Finance, garantir la qualité, la fiabilité et la livraison des produits Data/Analytics, tout en assurant le leadership technique et humain de l’équipe. Objectifs à court/moyen terme Redynamiser et structurer l’équipe Réduire les dépendances individuelles et sécuriser le RUN Auditer l’existant et réduire la dette technique Reprendre et intégrer de nouveaux produits Data stratégiques Accompagner des initiatives à fort enjeu décisionnel Intégrer un nouveau Product Owner STACKS OBLIGATOIRES : AWS / SNOWFLAKE / DBT / AIRFLOW