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Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser et conseiller pour améliorer l’efficacité des solutions Snowflake chez nos clients. - Participer à la rédaction des dossiers d’architecture et des spécifications techniques. - Mettre en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Snowflake. - Développer et superviser des flux d’intégration (batch ou streaming) pour des volumes importants de données. - Surveiller les jobs ETL/ELT, logs et alertes, et optimiser les temps de traitement. - Administrer Snowflake chez ton client (gestion des rôles, permissions, warehouses). - Optimiser les requêtes SQL (à l’aide du Query Profile). - Contrôler la qualité des données (Data Quality) et la consommation des ressources (FinOps). - Tester, valider et documenter les développements. - Réaliser des audits et projets d’optimisation.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Acteur majeur du luxe Le poste Développer et maintenir les modèles DBT dans l’environnement Snowflake Réaliser les tests unitaires pour garantir la fiabilité et la performance des pipelines Documenter le code et les flux de données selon les standards internes Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et BI Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’intégration Stack technique DBT (Data Build Tool) – confirmé (4 ans min) Snowflake – confirmé Git / GitLab CI/CD Python (pour scripting ou ingestion) DataOps / FinOps / QA (environnement du client) Modélisation : Kimball, Data Vault (bonus)

Descriptif du poste La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Au sein de l'équipe Bronze, la prestation se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au coeur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d'un product owner, d'un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constitué de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l'orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l'infrastructure. Prestations attendues Prestation de cette équipe Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes Assurer la conformité et la sécurité des données Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation en data engineering En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l'accroissement rapide du volume de données Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Participer aux différentes instances de data engineering Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine

Missions : Gestion de la conception, la programmation et la maintenance des systèmes automatisés . Votre rôle : Rendre les processus industriels, techniques ou de production automatiques Tosca a été sélectionnée par le client pour ses solides capacités d’automatisation de scénarios de test complexes, en particulier la comparaison de documents et les tests de régression. La stratégie combine des approches manuelles et automatisées, en faisant évoluer l’automatisation au fur et à mesure de l’avancement du projet, et s’appuie sur une infrastructure dédiée adaptée aux besoins du projet. L'architecture n’existe pas encore sur le site du client, cela dit, il recherche une personne pour la définir et la mettre en œuvre. Mise en place d’une infrastructure de test TOSCA. Compétences : TOSCA

Vous êtes passionné(e) par l’innovation et les défis techniques ? Vous avez une solide expérience en Machine Learning et en industrialisation de modèles ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🔍 Vos missions : ✅ Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA performants ✅ Optimiser leur intégration dans nos systèmes ✅ Développer des solutions scalables en Python ✅ Assurer la mise en production et le déploiement ✅ Collaborer avec les équipes Data Science et développement En termes de compétences, sont notamment attendus une maîtrise de : Infrastructure cloud Produits Docker Python et des librairies Machine et Deep Learning (Pytorch, TensorFlow, Fastai, ...) FastAPI Grands Modèles de Langage (LLM) Expérience en création d'outils IA

Nous recherchons un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior pour renforcer une équipe data travaillant sur une plateforme moderne Azure / Databricks . Votre rôle : concevoir, industrialiser et optimiser des pipelines Big Data, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Compétences indispensables Big Data : Spark, Databricks Ingestion / Streaming : Kafka, Apache NiFi Cloud : Microsoft Azure Langages : Scala ou Java + Python + SQL Orchestration : Airflow CI/CD & DevOps : Azure DevOps, Git Compétences appréciées Dataiku Ansible Connaissance Data Lake / architectures medallion Vos missions Concevoir et industrialiser des pipelines Big Data (batch & streaming). Développer des flux d’ingestion avec NiFi, Kafka, Spark. Optimiser performance, qualité et scalabilité. Participer à l’architecture et aux choix techniques. Encadrer techniquement l’équipe (guidelines, bonnes pratiques, code review). Contribuer aux automatisations et à l’orchestration (Airflow, Ansible, DevOps).

Rejoignez une équipe internationale dans le secteur de l'assurance/réassurance, au sein d’un environnement technique stimulant. Vous serez en charge de la conception et de la mise en œuvre de solutions de données avancées en utilisant des technologies modernes comme Databricks et Palantir Foundry . Le rôle implique une collaboration étroite avec des équipes produit pour développer des pipelines de données, services et APIs performants. Collecter et analyser les besoins métiers pour répondre aux exigences fonctionnelles et techniques. Concevoir, développer et maintenir des artefacts de données (pipelines, services, APIs) basés sur les meilleures pratiques. Implémenter des cas d’usage liés à l’analyse de données, à l’exploration BI et au calcul distribué. Documenter et optimiser les architectures de données suivant des standards éprouvés (architecture médaillon, GitFlow, etc.). Travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir des livrables de qualité. Compétences obligatoires : Expertise en Databricks , Palantir Foundry , Python , SQL et Data Visualization . Maîtrise des outils MSDevOps , Jenkins , Artifactory , et Container Registry . Connaissances solides en parallélisation et programmation distribuée . Compétences appréciées : Expérience avec Delta Lake , BlobStorage , FileShare , et l’architecture médaillon.

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer GCP confirmé : Concevoir, développer, opérationnaliser et surveiller les systèmes de traitement de données (structurées et non structurées) sur Google Cloud Platform Créer des pipelines de données permettant d’automatiser la collecte et la préparation de données nécessaire à l'analyse de données, à la mise en œuvre d'API Définir des solutions globales permettant de répondre rapidement aux besoins métiers Evoluer sur les différents outils de l'écosystème, tels que Google BigQuery, Google Cloud Storage, Looker Studio, Dataflow, Airflow, Firestore, Pub/Sub, Kibana, Elastic search, SQL, Git, Jenkins, Docker, etc. Possible développement de flux sur datastage (IBM)

Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 DE) qui alimente le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack technologique : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, autres services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; accompagner les utilisateurs ; mettre en place le contrôle qualité des données. Concevoir et maintenir des modèles et pipelines robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, sécurité et stabilité des environnements, workflows CI/CD. Gouvernance et documentation (qualité, fiabilité, intégrité), partage de bonnes pratiques et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Nous recherchons quelqu’un avec de solides compétences sur SQL (notamment HIVE)..... ...... ..... ..... ..... ..... ...... ..... ..... ..... ..... ..... ... .... .. ..... ...... HADOOP (développement sur Cloudera Data Platform)...... ...... ...... ..... .. .. .. .... ..... .... .... ... ... ... Shell UNIX. ...... ....... ...... ....... ....... ..... ....... ..... ..... .... .... ....... ..... Git...... ...... ...... ...... ...... .... ..... ....... .... ... .... .... .... .... ... ... ... ... ...

Dans le cadre d'une forte croissance e-commerce en France et en Europe, un de nos clients cherche un(e) Traffic Manager SEA / SEO avec un ownership complet sur le levier Google Ads et une solide compréhension des enjeux digitaux. Google Ads Mise en place et optimisation in-house des campagnes Search, Performance Max et YouTube Suivi quotidien des performances et logique ROIste Gestion et optimisation du flux produit Déploiement des campagnes sur plusieurs marchés européens Coordination des contenus pour les campagnes YouTube Roadmap d’A/B tests sur vos leviers Gestion de projet SEO

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer autonome disposant d’au moins 5 ans d’expérience, capable de collecter, analyser et exploiter les données pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur. Le consultant accompagnera également les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions data afin d’atteindre leurs objectifs. Missions principales : – Collecter, préparer et structurer les données pertinentes pour les besoins des utilisateurs. – Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et performants. – Analyser les données et produire des visualisations accessibles via les outils décisionnels. – Proposer des recommandations et lignes directrices pour créer de la valeur au sein des activités métier. – Accompagner l’optimisation des offres, services et processus grâce à l’analyse et l’évaluation des données. – Garantir la conformité aux règles d’éthique et de gouvernance du groupe. – Présenter les fonctionnalités des produits data et faciliter leur maintenance. – Réaliser des tests conformément à la stratégie définie. – Maintenir à jour le catalogue des produits data (datasets). – Fournir des kits de formation et des outils pour les utilisateurs. Résultats attendus : – Identification et sélection des données pertinentes pour les besoins opérationnels. – Optimisation du temps, des ressources et des outils dédiés à l’analyse de données. – Production de jeux de données et visualisations compréhensibles et accessibles. – Mise à disposition de recommandations métier génératrices de valeur. – Amélioration des processus, services et offres grâce aux analyses. – Application stricte des règles de gouvernance et d’éthique data. – Tests réalisés et conformes aux exigences. – Catalogue des datasets à jour. – Mise à disposition de supports et kits de formation pour les utilisateurs. Compétences requises en Data Engineering : – Modélisation de données : modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault. – ETL / ELT : conception, optimisation et gestion des dépendances. – Gouvernance et qualité de données : data lineage, qualité, catalogage, gestion des métadonnées. – Architecture data : maîtrise des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh…). Langages : – SQL avancé – Python avancé – PySpark avancé Outils et technologies : – Dataiku – Power BI – Databricks – Azure Data Factory – Azure Logic Apps

Nous recherchons un(e) Data Engineer maîtrisant Denodo , capable d’assurer à la fois le MCO/MCS de la plateforme et la création de vues pour les équipes projets. ✅ Assurer le MCO / MCS de la plateforme Denodo ✅ Optimiser les performances et l’architecture de la plateforme ✅ Administrer Denodo : monitoring, tuning, gestion des connexions, sécurité ✅ Créer et optimiser des vues Denodo pour les projets métiers ✅ Accompagner les équipes n’ayant pas de compétences Denodo internes ✅ Contribuer à améliorer la virtualisation de données et la qualité de service ✅ Participer au support central et garantir une plateforme fiable et performante

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Dans le cadre du renforcement de sa plateforme cloud , une grande organisation internationale recherche un DevOps / Cloud Platform Engineer pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation d’une plateforme AWS sécurisée et scalable. Vous rejoindrez une équipe Platform Engineering transverse, au service de multiples équipes produits, avec un fort enjeu d’automatisation, de standardisation et de fiabilité. La mission s’inscrit dans la durée (minimum jusqu’à fin 2026, avec possibilité de prolongation). Missions En tant que DevOps / Cloud Platform Engineer , vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie de la plateforme cloud : Infrastructure & Cloud AWS Concevoir et maintenir une plateforme AWS multi-comptes (Organizations, Control Tower, gouvernance, sécurité). Définir des architectures cloud robustes et alignées avec les bonnes pratiques AWS . Mettre en place et maintenir des blueprints / golden paths pour différents types de workloads : Conteneurs (EKS, ECS, Fargate) Serverless (Lambda) Workloads traditionnels (EC2, Auto Scaling) Infrastructure as Code & Terraform Concevoir et développer des modules Terraform réutilisables (réseau, sécurité, compute, data). Gérer Terraform à l’échelle : Remote state (S3, DynamoDB) Versioning et lifecycle des modules Multi-environnements Détection et correction du drift CI/CD & Automatisation Construire et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins) pour : Infrastructure et applications Tests automatisés Policy-as-Code (OPA / Conftest) Scans de sécurité (tfsec, Checkov) Déploiements automatisés (Atlantis, Spacelift, Terraform Cloud) Automatiser les tâches récurrentes via scripts Bash/Python ou outils internes. Exploitation, Sécurité & Fiabilité Mettre en place la supervision et l’observabilité : CloudWatch, OpenTelemetry Prometheus / Grafana Datadog, OpenSearch Définir et suivre les SLI/SLO . Assurer la sécurité des environnements : IAM en moindre privilège KMS, gestion des secrets (Secrets Manager, SOPS) Patching, scans IaC et images Participer au support avancé (L2/L3), à la gestion des incidents et aux post-mortems. Migration & Accompagnement Accompagner les équipes dans la migration de workloads on-premise vers AWS : Audits et assessments Choix des patterns d’architecture Adoption des templates et outils Support et coaching des équipes