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Data Engineer Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS, API Springboot VANNES Profil : • Expertise Forte sur ces technos avec une très bonne communication avec une expérience significative sur les technologies Cloudera. • La mission se déroule sur le site de Vannes et nécessitera d’être présent à minima 3 jours par semaine sur le site (dont les Mardi et Jeudi) Prestation : • Assure le développement et l’intégration des évolutions sur le périmètre des solutions de la Squad • Prépare, réalise la mise en production avec les équipes expertes; assure le SAV • Gère et maintient la documentation fonctionnelle et technique • Contribue à l’assistance à l’utilisation des solutions • Contribue aux séances d'affinage technique en phase de conception • Réalise une veille technologique régulière pour être au fait des dernières tendances • Contribue à alimenter le contenu du backlog pour prévoir les développements futurs • Analyse du patrimoine existant Le besoin est d'accompagner la squad dans un contexte de développement et de maintenance de solutions Data (Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS) et d'API Springboot. Profil : • Expertise Forte sur ces technos avec une très bonne communication avec une expérience significative sur les technologies Cloudera. • La mission se déroule sur le site de Vannes et nécessitera d’être présent à minima 3 jours par semaine sur le site (dont les Mardi et Jeudi)

Nous recherchons un Data Platform Engineer spécialisé dans les technologies Search , Data Lakehouse et Cloud Native . Le candidat contribuera à la conception, la mise en place et l’industrialisation de solutions basées sur ElasticSearch / OpenSearch , Apache Iceberg et des environnements Kubernetes . Le rôle comporte une forte dimension POC , incluant l’évaluation de nouvelles approches techniques, l’intégration de composants dans des architectures distribuées, ainsi que l’automatisation du provisioning via Ansible . Le poste nécessite une réelle curiosité technique, une capacité à apprendre rapidement et une motivation à travailler sur des sujets innovants et structurants pour la plateforme Data de l’entreprise.

Freelance – Data Engineer / Data Analyst Confirmé (Snowflake, Airflow, dbt) Contexte Notre client recherche un Consultant Data Engineer / Data Analyst confirmé pour renforcer son équipe Data et accompagner les évolutions de sa plateforme décisionnelle. Missions Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Participer à la modélisation et à la transformation des données. Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Collaborer avec les équipes métier afin de répondre aux besoins d'analyse et de reporting. Participer aux bonnes pratiques de développement et à l'optimisation des traitements. Compétences requisesIndispensables Excellente maîtrise de Snowflake . Solide expérience sur Apache Airflow . Bonne maîtrise de dbt (Data Build Tool) . Expérience significative en environnement Data Engineering et Data Analytics. Anglais professionnel impératif (échanges réguliers dans un contexte international). Informations complémentaires Démarrage : 19 juillet 2026 Mission jusqu'à fin d'année avec possibilité de prolongation.

Data Engineer Spark Scala Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Le data engineer travaillera sur un datalake( MCO, évolutions fonctionnelles). Les principales tâches seront: -Réaliser les développements en langage SCALA, - Réaliser les travaux jusqu’en environnement de production - Réaliser le support N3 de la production - Réaliser la supervision des traitements - Documenter les réalisations. Nous recherchons un data engineer confirmé qui maitrise nécessairement Spark et Scala

Client : Leader du secteur énergétique Lieu : Courbevoie (3j/semaine sur site) Contrat : Freelance ou CDI Rejoignez une équipe de 10 experts pour piloter techniquement la Data Platform Cloud (AWS + Databricks) d’un acteur majeur de l’énergie. Vous serez responsable de : L’encadrement technique des Data Engineers et Data Analysts. L’automatisation de l’infrastructure via Terraform et la mise en place de pipelines CI/CD . L’optimisation des coûts (FinOps) et la sécurité des données (chiffrement, CloudTrail). La gouvernance de la plateforme et le support aux équipes Data Products. La veille technologique sur Databricks et les outils cloud.

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous développez des modèles au service de la performance commerciale et logistique, en lien étroit avec le Data Engineer. * Construire des modèles prédictifs : prévision des ventes, optimisation des stocks, recommandation produits * Exploiter les notebooks Fabric (Python, Spark) pour l'entraînement et le test * Passer des POC à l'industrialisation des modèles dans l'écosystème Microsoft * Collaborer avec le Data Engineer pour la mise en production * Tester, suivre et améliorer la performance des modèles (précision, ROI) * Documenter et fiabiliser les modèles déployés Les compétences techniques : * Python (pandas, scikit-learn, PySpark) * Microsoft Fabric (Data Science) * Machine learning * Forecasting * Azure ML * SQL

Lieu : Nanterre (92) | Démarrage : ASAP Nous recherchons pour notre client grand compte un Développeur Python . Dataiku confirmé pour intervenir sur un projet data innovant autour de l’analyse de données projets et de l’amélioration des capacités d’estimation et de prévision. La mission s’inscrit dans un environnement international, avec des équipes data, IT et métiers. Le consultant participera au développement d’API, à l’intégration de systèmes et à la préparation/transformation de données dans un contexte analytique. Missions principales Le consultant aura pour responsabilités de : Développer et déployer des API, notamment dans un environnement Dataiku Participer à l’intégration entre différentes plateformes data et applications du SI Préparer, transformer et structurer les données pour les besoins d’analyse Collaborer avec les data engineers, data scientists et équipes métiers Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Optimiser les API existantes en termes de performance et de scalabilité Identifier, analyser et résoudre les incidents techniques liés aux API, aux flux de données et aux intégrations Participer aux bonnes pratiques de développement, d’intégration et d’analytics

Data Engineer Spark Scala Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Le data engineer travaillera sur un datalake( MCO, évolutions fonctionnelles). Les principales tâches seront: -Réaliser les développements en langage SCALA, - Réaliser les travaux jusqu’en environnement de production - Réaliser le support N3 de la production - Réaliser la supervision des traitements - Documenter les réalisations. Nous recherchons un data engineer confirmé qui maitrise nécessairement Spark et Scala

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 11/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 1 jour par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 380 € HT Contexte et Mission : Au sein d'un grand programme de valorisation et de monétisation de la donnée à destination de partenaires stratégiques (industriels CPG, retailers), vous interviendrez sur le partage d'insights à forte valeur ajoutée et la gestion collaborative de la Supply Chain (Assortiment, promotions, prix). Intégré(e) au cœur des équipes Data, votre mission consistera à analyser les besoins métier, établir les spécifications data et valider les livrables des équipes de Data Engineers. L'objectif final est la modélisation et la valorisation de données complexes afin d'être restituées et visualisées à travers des applications web modernes. Activités principales : Analyser et traduire les besoins métiers en spécifications de données claires. Concevoir des pipelines de données optimisés afin de garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. Collaborer étroitement avec les Data Engineers pour valider la conformité de leurs développements. Assurer la disponibilité et la qualité des données destinées aux outils de restitution et de visualisation. Compétences Techniques et Expertises RequisesIncontournables (Must have) : Expertise SQL : Excellente maîtrise du langage SQL, avec une expérience significative et poussée sur Google BigQuery et les bases de données relationnelles. Expertise Métier Retail : Excellente maîtrise des KPIs du secteur de la grande distribution / Retail. Une expérience préalable chez un retailer ou un panéliste est fortement recommandée. Modélisation : Solide expérience dans la préparation de données et la modélisation de flux analytiques. Souhaitées (Nice to have) : Connaissance des architectures data modernes ( Data Lake , Data Warehouse ) et des environnements Cloud ( GCP idéalement, ou AWS / Azure). Pratique des méthodologies Agiles (Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement). Capacité à faire le pont efficacement entre les équipes métiers et les équipes techniques.

Au sein de la Tribe Valorisation DATA, dans le cadre du projet SPARK de migration des données d’Azure vers S3NS (Google), le Product Owner intègre une squad pluridisciplinaire composée de Data Analysts, Data Engineers et d’experts techniques. L’enjeu central de la mission est de profiter de ce transfert pour retravailler l’usage des applications BI existantes, dans un objectif de simplification et de maximisation de la valeur apportée aux métiers. • Piloter la roadmap des produits et services DATA / BI • Garantir l’alignement des fonctionnalités avec les besoins métiers et la stratégie d’entreprise • Maximiser la valeur business apportée par les solutions livrées

Objectif du poste L’équipe pilote une initiative visant à appliquer l’IA afin d’améliorer les estimations durant l’exécution des projets et de fournir des retours complets sur les données projets pour le benchmarking et l’optimisation des prévisions de charge de travail. Nous recherchons un Développeur Python Dataiku. Le candidat retenu jouera un rôle clé dans le développement et le déploiement d’API, la préparation et la transformation des données, ainsi que l’interfaçage entre plusieurs systèmes, notamment la plateforme de données et d’autres composants de l’écosystème. Ce poste représente une opportunité stimulante de travailler sur des technologies de pointe et de contribuer à un projet ayant un impact significatif sur nos capacités en intelligence artificielle. Missions principales Développer et déployer des API dans Dataiku afin de permettre une intégration fluide des données et des capacités analytiques. Interfacer et intégrer différents systèmes, notamment les plateformes de données et les composants de l’écosystème, afin de garantir la fluidité des flux de données et l’interopérabilité. Préparer et transformer les données pour répondre aux besoins analytiques du projet. Collaborer avec les data engineers, les data scientists et les autres parties prenantes afin de comprendre les besoins métiers et les traduire en solutions techniques. Optimiser et améliorer les déploiements d’API existants afin d’accroître les performances et la scalabilité. Diagnostiquer et résoudre les problèmes techniques liés aux intégrations d’API, à la préparation des données et aux interfaces entre systèmes. Assurer une veille sur les dernières tendances et bonnes pratiques en matière de développement d’API, d’intégration de données et d’analytique.

Dans un contexte de transformation du SI décisionnel, l’équipe porte actuellement des enjeux forts de modernisation des traitements Big Data, avec une migration en cours vers Spark ainsi qu’un projet de refonte complète dans le cloud basé sur Databricks à moyen terme. Dans ce contexte, nous recherchons un Data Engineer ayant une forte appétence pour : • La compréhension des enjeux métier liés à la donnée • Les environnements Big Data en transformation • Le travail sur des systèmes existants et l’amélioration continue Le profil attendu combine compétences techniques solides et posture d’ingénieur impliqué dans le fonctionnement global du SI (BUILD & RUN).

Contexte : Notre client, un acteur industriel majeur, engage une transformation ambitieuse pour optimiser ses processus métiers. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Owner Data pour piloter la conception et l’évolution des solutions d’analyse et de reporting via Power BI, en collaboration avec les équipes métiers et techniques. Missions principales : Pilotage du backlog data : Prioriser et affiner les besoins en visualisations, tableaux de bord et rapports, en alignement avec les enjeux industriels (suivi de production, performance opérationnelle, etc.). Expertise fonctionnelle : Garantir la pertinence des données exposées et leur exploitation par les utilisateurs finaux (managers, opérateurs, etc.). Collaboration technique : Travailler avec les équipes data (data engineers, data scientists) pour s’assurer de la qualité, de la disponibilité et de la performance des données sources (SQL, APIs, ERP, etc.). Animation d’ateliers : Organiser des sessions de cadrage, de recette et de formation pour favoriser l’adoption des outils. Amélioration continue : Identifier et proposer des évolutions pour renforcer l’impact des solutions Power BI sur la prise de décision.

Dans le cadre du développement de nos solutions Data & IA, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour accompagner l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning à grande échelle. Vous interviendrez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists, DevOps Engineers et Product Owners. Vos principales missions : ➭ Concevoir, développer et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout. ➭ Automatiser le déploiement, les tests et le monitoring des modèles de Machine Learning. ➭ Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD dédiés aux projets IA. ➭ Assurer la gestion du cycle de vie des modèles (versioning, déploiement, surveillance et retraining). ➭ Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles. ➭ Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des plateformes de Machine Learning. ➭ Participer à l'amélioration continue de l'architecture cloud et des bonnes pratiques MLOps. ➭ Mettre en œuvre les solutions de monitoring des performances des modèles et de détection de dérive des données.

📋 RÉSUMÉ Le Chef de Projet Data/IA (H/F) est responsable de la planification, de l'exécution et de la livraison de projets stratégiques liés à la Data Science, au Machine Learning et à l'Intelligence Artificielle. Il/elle assure l'alignement des projets avec les objectifs métiers et la coordination des équipes techniques et fonctionnelles. 🎯 MISSIONS Définir les objectifs, le périmètre et les livrables des projets Data/IA. Établir et suivre les plannings, budgets et ressources. Coordonner les équipes techniques (Data Scientists, MLOps, Data Engineers) et les parties prenantes métiers. Identifier et gérer les risques projet. Assurer la communication et le reporting régulier sur l'avancement des projets. Garantir la qualité et la conformité des solutions livrées. 📦 LIVRABLES Plans de projet détaillés (planning, budget, ressources). Spécifications fonctionnelles et techniques. Rapports d'avancement et tableaux de bord de suivi. Solutions Data/IA déployées et opérationnelles. Documentation technique et utilisateur. Évaluations post-projet et retours d'expérience.

Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation et de l'industrialisation d'une plateforme Data stratégique au sein d'un grand acteur national, nous recherchons un Lead Data Engineer / Expert Databricks pour accompagner la migration vers une nouvelle architecture Data moderne. Vous interviendrez au sein d'une équipe transverse en charge de la refonte des plateformes décisionnelles et analytiques, avec un fort enjeu de standardisation, performance et industrialisation des traitements. Missions principales Conception et développement de pipelines Data sous Databricks / Spark Développement Python, PySpark et SQL Participation à la définition du modèle de données cible Industrialisation des traitements (CI/CD, tests, déploiement) Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement Data Orchestration des flux via Databricks Workflows Participation au RUN, à l'amélioration continue et à l'observabilité des traitements Accompagnement des équipes sur les standards techniques et les choix d'architecture Contribution aux sujets de performance et d'optimisation des coûts Cloud