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Dans le cadre d'un projet Data d'envergure au sein d'un environnement international, nous recherchons un Senior BI Engineer spécialisé Power BI pour intervenir sur la conception, l'optimisation et l'industrialisation des solutions de reporting et de visualisation de données. Le consultant sera principalement responsable de la couche BI et de la modélisation Power BI. Les flux d'ingestion, les pipelines de données ainsi que la partie back-end sur GCP / BigQuery seront pris en charge par un Data Engineer dédié. Les principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir et faire évoluer des modèles de données robustes et performants, notamment en schémas en étoile ou en flocon. Développer, publier et maintenir des rapports et dashboards Power BI adaptés aux besoins des utilisateurs métier. Travailler sur des environnements comprenant des volumes de données importants en DirectQuery. Optimiser les modèles afin d'améliorer les temps de chargement, les performances des requêtes et la vitesse de rendu des rapports. Développer des mesures et calculs avancés en DAX, et réaliser le tuning des requêtes lorsque nécessaire. Concevoir des visualisations claires, lisibles et orientées vers les usages métier. Mettre en œuvre et maintenir la Row-Level Security (RLS) et les mécanismes de contrôle d'accès. Administrer et industrialiser les usages dans Power BI Service : workspaces, datasets, rapports, apps, publication et gestion des permissions. Fiabiliser les datasets et participer aux bonnes pratiques de gouvernance BI. Collaborer étroitement avec les Data Engineers, Data Analysts et équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions de restitution performantes.

Release Train Engineer (RTE) — SAFe BIEN LIRE LA DRESCRIPTION AVANT DE REPONDRE SVP. Client CA-GIP (Groupe Crédit Agricole) — Site d'Annecy Intitulé Release Train Engineer (RTE) / Chef d'orchestre d'Agile Release Train Client CA-GIP — Crédit Agricole Group Infrastructure Platform Localisation Annecy (74) — présentiel avec télétravail partiel (à confirmer) Cadre méthodologique SAFe (Scaled Agile Framework) Environnement outillé Jira & Jira Align, Confluence — outils de facilitation (Miro, Teams) Séniorité Expérimenté / Confirmé — expérience avérée de Scrum Master ET de RTE Contexte de la missionCA-GIP (Crédit Agricole Group Infrastructure Platform) recherche, sur son site d'Annecy, un Release Train Engineer (RTE) expérimenté pour lancer et structurer un Agile Release Train (ART) et y installer durablement la pratique RTE. La mission a une forte dimension de mise en place : il s'agit de construire le train, d'installer la posture, les rituels et les outils du RTE, puis d'en assurer l'animation opérationnelle au quotidien. Le profil recherché est un praticien de terrain, passé par les rôles de Scrum Master puis de RTE, qui souhaite rester sur la partie opérationnelle plutôt que d'évoluer vers un rôle purement managérial. Une véritable fibre de coach est attendue, au service des équipes, des Product Owners (PO) et des Product Managers (PM). Finalité du posteGarantir la bonne exécution du train agile : synchroniser les équipes, fluidifier la livraison de valeur, lever les obstacles et faire monter en maturité l'ensemble des acteurs sur les pratiques SAFe. Le RTE est le facilitateur et le garant du bon fonctionnement de l'ART, sans lien hiérarchique sur les équipes. Missions et responsabilitésLancer le train et mettre en place la pratique RTE • Construire et lancer l'Agile Release Train : périmètre, équipes, cadence, rôles et responsabilités au niveau du train. • Installer le rôle et la posture de RTE là où la pratique n'est pas encore structurée. • Définir et outiller les rituels d'ART (Scrum of Scrums / coordination, System Demo, Inspect & Adapt) et le tableau de bord de pilotage. • Structurer le backlog de train et les mécanismes de priorisation avec le Product Management. Préparer et animer les PI Planning • Organiser, préparer et faciliter les PI Planning (logistique, contenu, alignement amont avec le management et le Product Management). • Animer le déroulé de l'événement, sécuriser l'engagement des équipes et la construction d'objectifs de PI clairs et mesurables. • Challenger les besoins, les objectifs et les estimations : questionner la valeur, la faisabilité et le réalisme des engagements pour un plan solide et tenable. Coordonner le train et piloter le flux • Assurer la coordination inter-équipes et la gestion des dépendances au sein de l'ART. • Identifier, suivre et faire lever les obstacles, risques et points de blocage (démarche de type ROAM). • Suivre l'avancement du Program Increment, les métriques de flux et de prédictibilité, et animer l'amélioration continue (Inspect & Adapt). • Assurer un reporting fiable et régulier auprès du management. Coacher et accompagner • Accompagner et coacher les équipes, les Scrum Masters, les Product Owners et Product Managers dans les pratiques agiles et SAFe. • Faire monter en compétence et en autonomie les équipes ; diffuser l'état d'esprit agile et la culture de l'amélioration continue. • Travailler en binôme étroit avec le Product Management sur la vision, la roadmap et la préparation des incréments. Posture attendue• Orientation opérationnelle et terrain : envie affirmée de rester au contact des équipes et de la livraison, pas de trajectoire vers un poste de management pur. • Véritable fibre de coach : pédagogie, écoute, capacité à faire grandir les personnes et les collectifs. • Facilitateur et fédérateur : leadership d'influence, sans autorité hiérarchique. • Capacité à challenger avec bienveillance : questionner les besoins et les engagements pour sécuriser la valeur livrée. Profil recherché• Expérience confirmée de Scrum Master puis de Release Train Engineer, en environnement SAFe. • Maîtrise concrète du framework SAFe : ART, PI Planning, cadence, rituels, rôles et artefacts. • Expérience de mise en place / structuration de la pratique agile à l'échelle, au-delà de la simple animation d'un train existant. • Aisance dans le travail avec les Product Owners et Product Managers. • Contexte grand compte / bancaire apprécié (un plus, non exigé). • Certification SAFe RTE (SAFe Release Train Engineer) et/ou Scrum Master (PSM, CSM) appréciée. Compétences clésSavoir-faire • Animation et facilitation d'événements à l'échelle (PI Planning, System Demo, I&A). • Gestion des dépendances, des risques et des obstacles au niveau du train. • Pilotage par les métriques de flux, prédictibilité et amélioration continue. • Maîtrise de la stack outils d'agilité à l'échelle : Jira et Jira Align (gestion du train, dépendances, roadmap), Confluence (documentation et rituels), outils de facilitation et de collaboration (Miro, Teams). Savoir-être • Leadership d'influence, communication, écoute active et sens du collectif. • Posture de coach, pédagogie et bienveillance. • Rigueur, sens de l'organisation et capacité à embarquer les acteurs. • Esprit critique et capacité à challenger de façon constructive.

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.

Expérience5 ans minimum en Data Engineering 🚀 DémarrageDès que possible – au plus tard fin septembre 2026 🏠 Télétravail2 jours de télétravail / semaine 3 jours de présence obligatoire sur site / semaine 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction des SI Mutualisés, l'équipe DataLab intervient sur les périmètres Data & Analytics dans le cadre du programme de transformation du SI du Groupement Les Mousquetaires. Le consultant intégrera la Data Factory, qui regroupe les équipes Data de la Stime et des métiers. Cette organisation a pour objectif de concevoir et déployer des produits Data, BI, Analytics et Data Science à destination des fonctions support, des équipes logistiques, des magasins et des consommateurs. Dans un contexte de passage à l'échelle et d'industrialisation des pratiques Data, vous rejoindrez une Squad Supply / Logistique, en charge du développement de cas d'usage BI, Analytics et Data Science sur une plateforme Data basée sur Microsoft Azure et Databricks. 🎯 Description de la missionNous recherchons un Data Engineer Confirmé / Senior, polyvalent et opérationnel, disposant d'une solide expertise sur : Azure Databricks Apache Spark Python SQL Le consultant devra également avoir une forte appétence pour l'analyse de données et être capable d'intervenir sur les activités de QA et de testing, afin de garantir la qualité et la fiabilité des livrables de la Squad. Une expérience sur Power BI ainsi qu'une première expérience dans un environnement Supply Chain / Logistique seront fortement appréciées. 🔧 Missions principalesRecueillir et analyser les besoins Data Réaliser des analyses de données Concevoir et développer des pipelines de données Transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake Développer des notebooks Databricks pour les traitements avancés Concevoir et optimiser les traitements Data Mettre en œuvre des solutions de Cloud Data Warehousing Optimiser les requêtes SQL et réaliser le tuning des traitements Rédiger la documentation technique : dossiers d'analyse technique, release delivery notes, etc. Participer aux revues de code Garantir l'application des bonnes pratiques de développement Concevoir et exécuter les tests unitaires Réaliser les activités de QA / testing des pipelines développés par les autres Data Engineers de la Squad Concevoir et maintenir des tableaux de bord Power BI Livrer les développements dans un environnement DevOps / CI-CD Participer à l'amélioration continue des pratiques Data Engineering 🧩 Compétences techniques requisesCompétenceExpérience minimaleExpérience Data Engineering5 ansAzure3 ansDatabricks3 ansSpark3 ansPython5 ansSQL5 ansCI/CD – Azure DevOps3 ansAgile / JIRA1 an ⭐ Compétences appréciéesPower BI Expérience Supply Chain / Logistique Data Lake / Cloud Data Warehouse Optimisation et performance des traitements Data QA / Data Quality / Testing Environnement Agile à l'échelle

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Pour le besoin de mon client, je suis à la recherche d'un Software Engineer Backend GoDéveloppement et évolution de solutions backend en Golang. Conception d'API REST et d'architectures microservices. Environnement Linux, CI/CD et infrastructures cloud/containerisées. Participation aux tests, à la qualité et à l'amélioration des applications en production. Anglais professionnel requis, avec une expérience des environnements techniques internationaux. . . . . . ; .

La mission consiste à : - Concevoir les architectures sur les sujets complexes - Interlocuteur crédible du produit et du business - Animer les pratiques de gouvernance technique - Architecture logicielle / culture plateforme et industrialisation / sécurité / data et architectures orientées données / capacité d'apprentissage - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site obligatoire 3j/semaine Compétences demandées : - Maitrise solide de l'architecture logicielle (DDD, hexagonale, event-driven, CQRS) - Développement : Typescript, Javascript, Java et Python - Azure, Kubernetes, Terraform, Helm, GitOps, Argo CD - Culture data un + - Anglais professionnel

Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer. MissionsDéveloppement de modèles de données et DataMarts Construction et maintenance de pipelines ELT Orchestration des flux avec Apache Airflow Optimisation des performances et des coûts Participation aux revues de code et aux déploiements Contribution à la documentation technique Compétences indispensablesSnowflake – Expert DBT Apache Airflow SQL avancé Python Data Warehouse & DataMarts Pipelines ELT Git / CI-CD 5 ans minimum d'expérience en Data Engineering Compétences appréciéesPower BI Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Data Fabric

Informations Générales TJM max : 450 € Localisation : Île-de-France — Rythme : 2 jours de télétravail / semaine Date de démarrage : ASAP Date de fin : 13/09/2027 Description de la Mission Au sein de l'équipe Data, vous intervenez en tant que Data Engineer GCP Confirmé pour concevoir, développer et optimiser les pipelines de données et l'infrastructure Cloud. Missions principales : Modéliser et structurer les données dans l'entrepôt de données Cloud. Concevoir et maintenir les pipelines de transformation de données. Automatiser le déploiement des infrastructures via l'Infrastructure as Code (IaC). Veiller à la qualité, à la performance et à l'optimisation des requêtes de la plateforme.

La mission consiste à contribuer à la conception, l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution des plateformes et services Data. Le consultant interviendra aussi bien sur les projets DATA que sur les activités de RUN. Il devra être capable de travailler dans un environnement technique large, sans nécessairement être expert sur chaque technologie, mais avec une bonne culture Data / Big Data / DevOps / Cloud. Une forte capacité d'autonomie, de curiosité et de proposition est attendue afin d'accompagner les équipes dans leurs choix techniques et leur évolution. MISSIONS PRINCIPALESParticiper aux projets Data et aux activités de RUN. Concevoir et faire évoluer les solutions Data Engineering. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements et infrastructures. Développer et maintenir les pipelines CI/CD. Participer à la gestion et à l'exploitation des environnements Docker / Kubernetes. Automatiser les opérations à l'aide d'Ansible et/ou Terraform. Intervenir sur les bases de données SQL Server, PostgreSQL et MongoDB. Participer à l'exploitation et à l'évolution des environnements Big Data. Contribuer aux sujets Cloud public AWS / GCP. Participer à la supervision et à l'observabilité des plateformes. Analyser les problématiques de production et contribuer à leur résolution. Proposer des améliorations techniques et opérationnelles. Challenger l'existant et orienter les choix techniques lorsque nécessaire. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, infrastructure et projets.

Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

Un acteur majeur du secteur de la grande distribution recherche un AI Engineer Senior spécialisé en IA générative et systèmes agentiques pour contribuer à un projet stratégique d'optimisation des processus de négociation. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire travaillant sur la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle avancées, dans un environnement technologique moderne fondé sur Python, PyTorch, TensorFlow et GCP. Ce projet s'inscrit dans une stratégie d'entreprise ambitieuse visant à démocratiser l'usage des données et des approches analytiques rationnelles, ainsi que le développement de systèmes agentiques d'assistance aux équipes métier. Vous participerez à la conception et à la réalisation du « Négociateur Augmenté », une plateforme destinée à fournir des outils analytiques et agentiques permettant d'optimiser les accords conclus avec les fournisseurs. Votre mission couvrir l'ensemble du cycle de vie des projets data et IA : de l'identification des besoins métier à la mise en production, en passant par l'exploration des données, la modélisation, le développement agentique, le déploiement, et le suivi des performances. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes opérationnelles pour comprendre leurs enjeux, ainsi qu'avec les équipes techniques pour arbitrer les choix algorithmiques, d'architecture et d'implémentation. Vous serez responsable de l'application des bonnes pratiques de software engineering afin d'assurer la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions. Responsabilités : - Concevoir, développer et déployer des systèmes agentiques robustes et scalables, du prototypage à la mise en production - Dialoguer avec les équipes métier pour identifier les besoins, comprendre les difficultés et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques - Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : exploration de données, construction de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement et monitoring - Discuter les choix de modélisation, d'architecture algorithmique et technique avec les pairs et l'équipe ; participer à l'arbitrage des décisions complexes - Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique robustes avec Python, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, adaptés aux contraintes de production - Mettre en œuvre les principes DevOps et CI/CD, utiliser Git pour le versionning du code, des données et des modèles - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables et fiables - Appliquer les principes de qualité logicielle (SOLID, YAGNI), assurer une couverture de tests adéquate et un code maintenable - Implémenter des solutions d'observabilité et de monitoring pour diagnostiquer les performances des applications et modèles en production -...

Dans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme de données cloud, le client recherche un Data Engineer confirmé capable de concevoir, industrialiser et maintenir des pipelines de données sécurisés. Le consultant rejoindra une équipe Data travaillant en interaction avec les équipes Architecture, DevOps et Sécurité. Missions principalesConcevoir et optimiser des pipelines ETL / ELT. Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture). Intégrer et alimenter les données dans Snowflake. Développer et industrialiser les traitements de données. Automatiser les déploiements via des chaînes CI/CD. Garantir la qualité, la performance et la sécurité des données. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Contribuer à l'évolution de la plateforme Data Cloud. Compétences indispensablesSnowflake AWS (S3, Kinesis, IAM) SQL avancé ETL / ELT DBT CDC (idéalement Debezium) MariaDB ou base relationnelle équivalente Git / CI-CD Agile Scrum Anglais professionnel Compétences appréciéesAWS Glue Terraform / Infrastructure as Code Kafka DataOps / DevOps Sécurité des données Environnements réglementés (PCI-DSS) Outils IA de développement (GitHub Copilot, Agentic Coding) Profil recherchéBac+5 ou diplôme d'ingénieur. Minimum 3 à 5 ans d'expérience en Data Engineering. Forte maîtrise des environnements Cloud AWS. Expérience significative sur Snowflake. Autonome, rigoureux et force de proposition. Capable d'intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data.

Rattaché à une équipe dédiée à la performance data, vous intervenez sur la conception, le développement et l'évolution de solutions de Business Intelligence orientées e-Retail. Vous prenez en charge l'ensemble du cycle de vie des projets data : de l'analyse des besoins métiers jusqu'au déploiement des solutions, en passant par leur développement. Grâce à votre séniorité, vous jouez un rôle clé de référent technique et de manager d'équipe. Gestion de projet & delivery :Piloter la planification, le budget et les ressources des projets data Recueillir et traduire les besoins métier en spécifications techniques et data products Superviser la conception, le développement et la maintenance des pipelines de données Garantir la livraison des dashboards et reportings (Power BI) Optimiser les processus afin d'assurer la qualité et la fiabilité des données Coordination & cohérence :Assurer la cohérence globale des projets BI via des référentiels et catalogues de données Faciliter la communication entre équipes techniques et métiers Garantir l'alignement des projets avec les enjeux business Favoriser les synergies entre les différents projets data Management d'équipe :Encadrer et accompagner une équipe de data engineers / analytics engineers Promouvoir un environnement de travail collaboratif et bienveillant Assurer le développement des compétences (coaching, formation, feedback) Développement & évolution technique :Développer des pipelines et transformations de données Construire et maintenir des rapports et dashboards Optimiser les performances des traitements et modèles de données Maintenance & support :Identifier et corriger les incidents liés aux flux data et aux reportings Garantir des délais de résolution efficaces Assurer le suivi et le reporting des incidents Lead technique :Piloter les revues de code et garantir les bonnes pratiques Être référent technique pour l'équipe Intervenir en support sur des projets critiques ou urgents Assurer la continuité opérationnelle de l'équipe data

Data Engineers Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) 05/10/2026 Databricks, PySpark, Python, SQL, Gitlab, Nexus, Terraform Nous recherchons 2 data Engineers confirmés qui travailleront sur des cas d'usage. Les principales tâches seront: - Participer à la conception des usages suivant l'architecture définie. - Réaliser les développements en langage python/spark, - Être vigilant sur les bonnes pratiques du point de vue FINOPS - Réaliser les travaux jusqu'en environnement de production - Participer au support N3 de la production - Être force de proposition, - Documenter les réalisations. Il est nécessaire de maitriser Databricks, Python, PySpark