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ContexteDans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Architect / Tech Lead spécialisé sur les technologies Snowflake et DBT. Le consultant interviendra sur des sujets d'architecture Data, Data Engineering et Cloud, avec pour objectif de concevoir et faire évoluer des solutions Data robustes, évolutives et industrialisées. Il sera également amené à jouer un rôle de référent technique auprès des équipes Data et à accompagner les choix d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Missions principalesConcevoir et faire évoluer l'architecture Data autour de Snowflake. Participer à la conception de plateformes et solutions Data Cloud. Définir les architectures adaptées aux besoins des projets Data. Concevoir, développer et faire évoluer des pipelines de données ETL/ELT. Mettre en œuvre les transformations de données avec DBT. Accompagner les équipes dans l'utilisation de Snowflake et DBT. Définir et promouvoir les bonnes pratiques d'architecture, de développement et d'industrialisation Data. Intervenir sur des problématiques de Data Engineering et Cloud. Participer à l'intégration et à la transformation des données provenant de différentes sources. Optimiser les traitements et les flux de données. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la mise en place de solutions Data évolutives et performantes. Assurer un rôle de Tech Lead auprès des équipes techniques. Accompagner les Data Engineers dans leurs choix techniques. Participer aux revues de code et aux revues d'architecture. Identifier les axes d'amélioration et contribuer à l'industrialisation des processus Data. Collaborer avec les équipes Data, Cloud, Analytics et les équipes métier. Participer à la documentation des architectures et des solutions mises en œuvre. Compétences techniques — indispensablesSnowflake — expertise Certification Snowflake — Must Have DBT — expérience concrète Data Architecture Tech Lead / leadership technique Data Engineering ETL / ELT SQL Cloud Data Platform Environnement techniqueData Warehouse / Data Cloud Snowflake DBT SQL Data Engineering / Big Data Apache Spark PySpark Python Pandas Hadoop Impala Cloud / Azure Microsoft Azure Azure Databricks Azure Data Factory Azure Data Lake Storage / ADLS Data Integration / Orchestration Azure Data Factory Informatica Stonebranch Power Automate Analytics / BI Power BI DevOps / Collaboration GitHub Databricks Repo Jira Confluence Méthodologie Agile

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Pour un client défense, nous recherchons 2 consultants data bilingues anglais de minimum 7 ans d'expérience. Contrôle élémentaire (FICE) à prévoir. PROFIL HABILITABLE OBLIGATOIRE La mission est à Malakoff, avec des déplacements à prévoir, notamment à Massy. Démarrage tout début septembre. Le programme termine le 31.07.2027. Le calendrier du process étant très serré, merci d'envoyer les profils jeudi au plus tard. Tâches : - Qlik Replicate: Replication tasks (Source: SAP, Destination: Snowflake) - Snowflake: Medallion structure (Bronze: Raw, Silver: Core, Gold: Published) - Matillion: Data transformation tasks between Snowflake layers - Other data tools (Alteryx, Tableau, SAP Business Objects): Alteryx flows reading snowflake to publish Alteryx yxdb and Tableau data sets SAP Business Objects / BW reports distributed directly to end users via email. Répartition estimée des tâches : - Snowflake: 50% - Qlik Replicate: 15% - Matillion: 25% - Other data tools: 10% Mandatory skills - Qlik, Snowflake,Matillion Desired - SAP BO Bonus - Alteryx, Tableau

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Annecy (74) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons un.e Data Engineer BI pour rejoindre l'un de nos clients du secteur bancaire et travailler sur des données utilisées aussi bien pour le pilotage de la performance que pour répondre à des enjeux réglementaires et de contrôle. Votre terrain de jeu principal : SQL, des environnements Teradata, plusieurs sources de données et des problématiques où fiabilité, traçabilité et qualité de la donnée sont essentielles. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l'affinage du besoin jusqu'au fonctionnement en production. 1/ Concevoir et construire les traitements Data Avec le PO et/ou le Business Analyst, vous affinerez les User Stories afin de traduire les besoins métier en solutions techniques. Vous prendrez ensuite en charge : - la collecte et l'intégration de données provenant de différentes sources : bases de données, fichiers, etc., en vous appuyant sur un framework interne - la modélisation des données, notamment à travers la conception de modèles dimensionnels - le nettoyage, la mise en qualité et la transformation des données - les agrégations et calculs nécessaires à la création ou à l'enrichissement de datamarts - le développement de traitements et scripts SQL dans un environnement Teradata. L'objectif : rendre les données disponibles, fiables et exploitables pour des usages opérationnels, décisionnels ou réglementaires. 2/ Faire vivre vos développements en production Votre travail ne s'arrêtera pas une fois le développement terminé. Vous déploierez les évolutions dans les différents environnements et contribuerez au bon fonctionnement du produit en production. Vous pourrez notamment intervenir sur : - l'analyse et la résolution des incidents - l'amélioration du monitoring - l'optimisation des requêtes SQL et des performances - l'évolution des traitements de supervision. Vous participerez également à l'amélioration continue des pratiques de développement et de la qualité du code au sein de l'équipe. 3/ Travailler avec des données encadrées et sensibles Dans un environnement bancaire, la gouvernance de la donnée fait partie intégrante du métier. Vous prendrez donc en compte les règles de sécurité et d'accès aux données, les exigences de conformité réglementaire, notamment le RGPD, ainsi que les problématiques de data lineage et de catalogage.

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'une mission longue chez un acteur du secteur Retail, nous recherchons un Data Engineer disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP) et ayant déjà travaillé sur des problématiques d'intégration de données avec Salesforce. Vous rejoindrez un environnement Data avec des enjeux autour de la construction, de la maintenance et de la fiabilisation des pipelines de données, notamment entre Salesforce et l'écosystème GCP. Les avantages de la mission : Une mission longue avec de la visibilité Un projet au cœur des enjeux Data d'un acteur du Retail Un environnement technique associant GCP et Salesforce Des problématiques concrètes de Data Engineering et d'intégration de données Jusqu'à 3 jours de télétravail par semaine Une mission permettant de travailler sur des flux de données à fort enjeu métier

Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Accor recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Sustainability stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources externes, 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 identifiés (Ressource Advisor, référentiels Interne). 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 pour le départements Sustainabilty et ses collaborateurs en région. 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.

Vous interviendrez dans le cadre d'un programme visant à intégrer les services financiers dans deux applications mobiles. Vos missions consisteront à contribuer: Intégrer les données de contrats: exposition via des API, Connexion au SI, Assurer une expérience utilisateur des écrans, selfcare client, Personnaliser le moteur de recommandation, exploitation des données, Accompagner dans l'architecture cible, la qualité de la donnée, Conception et déploiement de l'architecture fonctionnelle et applicative sur GCP Automatisation du provisionnement des ressources GCP avec Terraform (IaC) Développement de pipelines ETL avec Python / Airflow pour le traitement séquentiel des données Intégration et modélisation des données dans BigQuery avec dbt (Data Build Tool) pour industrialiser les transformations SQL Stockage et gestion des données brutes sur Cloud Storage Connexion et préparation des données via DataPrep et suivi de la qualité des données (monitoring) Mise à disposition des jeux de données nettoyés aux équipes métiers Visualisation des indicateurs clés via Data Studio / Power BI

Dans le cadre d'un programme de transformation Data de grande ampleur, nous recherchons un Data Engineer GCP Senior pour intervenir sur des use cases Commerce et Customer Data à forte valeur métier. L'objectif principal de la mission est de concevoir, développer et faire évoluer des pipelines et architectures Data sur Google Cloud Platform, permettant notamment de rapprocher les données issues des parcours clients online et offline. Ces socles devront alimenter différents usages analytiques, KPIs business et dispositifs de pilotage. Le consultant interviendra en tant que Data Engineer expérimenté au sein de l'équipe technique, en lien étroit avec le Tech Lead GCP et les équipes Data, Analytics et BI. Ses principales responsabilités seront les suivantes : Développer et industrialiser des pipelines de données robustes, scalables et performants sur GCP Consolider et valoriser les données issues des canaux online et offline Exploiter et optimiser BigQuery pour le stockage, la transformation et l'analyse de volumes importants de données Concevoir et gérer le stockage des données sur Cloud Storage (organisation, cycle de vie, formats, coûts) Développer et maintenir des infrastructures as code avec Terraform Participer à la modélisation des données nécessaires aux indicateurs et aux différents cas d'usage Commerce Appliquer les bonnes pratiques de qualité des données, de performance et d'optimisation des coûts GCP Travailler sur des architectures intégrant notamment Dataflow et Pub/Sub Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics, BI et métiers Faciliter la mise à disposition des données pour les dashboards et solutions de Data Visualisation Participer à l'amélioration continue des pipelines, processus d'industrialisation et standards techniques

Au sein d'une équipe Data & Digital, vous intervenez sur le développement et l'industrialisation de solutions Big Data à forte volumétrie dans un environnement exigeant et innovant. Vous contribuerez à la conception, au développement et à l'exploitation de plateformes Data reposant sur des technologies Cloud et Big Data. Vos missionsDévelopper des applications Data et des API REST en Java/Spring. Participer aux études de faisabilité et aux choix techniques. Concevoir et implémenter des traitements Big Data. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité logicielle (TDD/BDD). Automatiser les déploiements et contribuer à l'industrialisation des environnements. Optimiser les performances applicatives et la stabilité des plateformes. Accompagner les équipes métiers et participer au support des phases de tests. Assurer le maintien en conditions opérationnelles des solutions. Profil recherchéBac+5 École d'Ingénieur ou équivalent. Expérience significative en Data Engineering et environnements Big Data. Excellente maîtrise de Java. Solides compétences sur Spark et Hadoop. Expérience des environnements Cloud AWS et/ou Azure. Bonne maîtrise de Python et/ou Scala. Expérience des API REST et du framework Spring. Environnement techniqueJava Spring Boot Spark Hadoop HDFS Oozie Scala Python AWS Azure Shell Unix Git / GitHub Containers TDD / BDD

📍 Lille Métropole | Secteur Retail Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client, acteur majeur du secteur du retail, recherche un(e) Data Engineer afin de contribuer au développement et à l'optimisation de ses plateformes de données à grande échelle. Vos missionsAu sein d'une équipe Data dynamique, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des données : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Participer à l'alimentation et à la transformation des données dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). Développer et optimiser les traitements de données sous BigQuery. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de fiabilité et de gouvernance des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques afin de répondre aux besoins d'analyse et de valorisation de la donnée. Contribuer aux projets d'évolution de la plateforme Data. Environnement techniqueGoogle Cloud Platform (GCP) BigQuery Stambia Data Pipelines / ETL SQL

Nous recherchons un Data Engineer H/F pour une mission à Nantes. Missions : Recueil et analyse des problématiques liées aux données afin d'identifier les besoins des utilisateurs Cartographie des différentes sources et compréhension des flux de données existants Participation à la définition de l'architecture et de la structuration des données Développement des flux d'intégration et d'alimentation des datamarts à l'aide d'outils ELT Surveillance des traitements et analyse des erreurs ou anomalies rencontrées Mise en œuvre des corrections et des améliorations sur les pipelines Vérification de la fiabilité et de la qualité des données produites Rédaction des documents techniques et formalisation des procédures Contrôle quotidien de l'exécution des flux et suivi des traitements en production

Contexte: Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intervenir sur une plateforme Big Data dédiée à la collecte, au traitement et à l'exploitation de données à grande échelle. Vous intégrerez une équipe en charge de la mise à disposition de données fiables et exploitables pour les équipes Data et participerez activement à l'évolution d'une plateforme moderne reposant sur des architectures distribuées et des technologies Cloud Native. Vos missions: Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec PySpark / Spark. Préparer, nettoyer et mettre à disposition des jeux de données destinés aux équipes Data. Développer des indicateurs de performance (KPI) et des tableaux de bord sous Tableau. Superviser et maintenir une plateforme Big Data fonctionnant sur Kubernetes / OpenShift. Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques liés aux traitements de données et aux applications. Participer à l'évolution des traitements Spark et des datasets. Déployer et maintenir les applications via Helm. Administrer les composants de la plateforme (Airflow, MinIO, MySQL, JupyterHub, etc.). Gérer les environnements de déploiement continu avec GitLab. Participer à l'administration du Data Lake (stockage, utilisateurs, règles de gestion). Contribuer à l'amélioration continue des performances, de la sécurité et de la disponibilité de la plateforme. Environnement technique : Python PySpark Apache Spark Scala Pandas Hadoop / HDFS Tableau Software Kubernetes OpenShift Helm GitLab Docker Airflow MinIO MySQL Data Lake Parquet