Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

Contexte Dans le cadre des activités Data de la R&D Michelin, nous recherchons un Data Engineer Référent au sein du domaine DOTI / BS / RD / Analytics . Le rôle consiste à construire, transformer et fiabiliser les données afin d’alimenter les produits numériques utilisés par la Recherche & Développement, tout en jouant un rôle de leader technique et coach auprès des autres Data Engineers. L’environnement est en Agile à l’échelle (SAFe) , avec des équipes proches des métiers. Positionnement Équipe : Data – Domaine Analytics R&D Rôle : Data Engineer Référent (Leader technique) Collaboration avec : Tech Lead du domaine Feature Teams DORD Data Engineers Niveau attendu : Leader / Coach (IS3) Missions principalesData Engineering Concevoir et développer des pipelines de données : intégration transformation nettoyage Connecter les systèmes sources et structurer les flux de données Mettre à disposition des données exploitables pour les produits Data Développement & intégration Développer des traitements en : Python Talend DI ponctuellement Java Spring Boot Intégrer les développements dans les pipelines CI/CD Participer à la gestion des versions (GitLab) Qualité & tests Réaliser : tests unitaires automatisés tests de qualification Rédiger les plans de tests Garantir la qualité et la fiabilité des données Documentation Rédiger la documentation : technique fonctionnelle Formaliser les modèles de données et les flux Support & maintien en conditions opérationnelles Assurer le support niveau 3 sur les flux Data (DataLake D1) Analyser et corriger les incidents Participer à l’amélioration continue des traitements Référent technique & coaching Accompagner les Data Engineers : bonnes pratiques de développement qualité de code industrialisation Contribuer à la montée en compétences de l’équipe Participer à la diffusion des standards techniques

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

• Analyse et cadrage Recueillir et analyser les besoins métiers. Formaliser les US en spécifications techniques exploitables. • Pilotage technique Assurer un pilotage intermédiaire sur un périmètre projet (coordination technique, suivi d’avancement). Contribuer aux choix techniques structurants. • Développement et expertise Réaliser des développements complexes. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) Apporter un support technique aux équipes sur les composants critiques. • Contribution agile Participer à l’élaboration et à la priorisation du backlog avec les PO et BA. Animer et contribuer aux rituels techniques (code reviews, challenger les estimations de charge etc.) • Architecture et standards Concevoir et mettre en oeuvre l’architecture applicative et technique. Veiller au respect des normes, bonnes pratiques et standards Groupe. • Qualité et documentation Garantir la qualité des livrables (revues de code, bonnes pratiques). Assurer la production et la maintenance de la documentation projet. • RUN Planification des activités, gestion du calendrier de l’équipe et priorisation des actions Assurer le suivi d’exploitation des traitements PySpark en production : supervision, résolution des incidents, analyse des performances et amélioration continue des traitements Maîtrise avancée des environnements de conteneurisation et d’orchestration, notamment Kubernetes et Docker, ainsi que de la gestion sécurisée des secrets avec HashiCorp Vault Maîtrise avancée des traitements Big Data, incluant PySpark 3 ainsi que la manipulation de formats de données distribués (Parquet, gestion des buckets). Maîtrise opérationnelle de l’orchestration de workflows de données à l’aide de l’outil Apache Airflow. Maîtrise confirmée des bases de données relationnelles, particulièrement PostgreSQL. Maîtrise des outils de gestion de code et de qualité logicielle, incluant GitLab, Fortify et SonarQube. Maîtrise des outils de stockage objet, notamment via l’utilisation des commandes MinIO. Maîtrise des outils de transfert de fichiers, en particulier CFT (Cross File Transfer). Pour l’ensemble du projet de titrisation Bail : • Dossiers d’architecture (schémas, principes techniques, choix structurants). • Backlog enrichi et priorisé en lien avec les parties prenantes. • Composants applicatifs développés, testés et documentés. • Comptes rendus des revues de code et plan d’amélioration continue. • Documentation projet à jour (Spécifications techniques, JIRA, Page Confluence, Runbook). • Reporting d’avancement sur le périmètre confié. • RUN : Reporting de type Morning check

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Je recherche un Data Analytics Engineer (entre le Data Engineer et le Data Analyst). ayant un anglais fluent avec une forte composante modélisation analytique et interlocution métier. Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, Mon client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe . Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Ce que tu dois faire concrètement Définir la nouvelle stratégie de gestion des images Docker : nommage, versionning, registre (stockage), cycle de vie, scanning de vulnérabilités, etc. Implémenter cette stratégie : mettre en place les outils, pipelines et processus retenus Intégrer tout ça dans la plateforme DevSecOps existante pour que les opérations de CI fonctionnent avec ce nouveau système En résumé : Repenser et mettre en place la façon dont mon client gère ses images Docker dans ses usines logicielles, en respectant les contraintes de sécurité d'un grand groupe bancaire. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). 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 des différents départements Corporate. 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. Le problème à résoudre La façon dont les images Docker (les "boîtes" contenant les environnements d'exécution des applications) sont gérées doit être repensée : probablement parce que l'existant pose des problèmes de sécurité, de maintenabilité, de performance ou de standardisation. Environnement technique Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international

Lieu : Brest (29) Salaire : 50 à 55 000 euros annuel brut Rythme : 2 jours de télétravail à l’issue d’une période d’intégration Nous recherchons pour notre client, acteur industriel spécialisé, un Data Engineer BI dans le cadre d’un projet de renfort de l’équipe décisionnelle. VOS MISSIONS : Au sein d’une équipe composée de 4 personnes et rattaché au Responsable Décisionnel, vos missions consistent à : 1. Acquisition & intégration des données En appui des Référents SI Métier, recueillir les besoins métiers et formaliser des cas d’usage décisionnels Assurer l’extraction des données depuis différentes sources (ERP, fichiers, APIs…) Concevoir et développer les nouveaux flux d’alimentation (ETL/ELT), dans le respect des bonnes pratiques de développement TALEND Mettre en place des contrôles de qualité, de cohérence et de traçabilité des données 2. Transformation & modélisation Concevoir et maintenir les traitements de transformation de données Concevoir et documenter les modèles de données (datamarts, DWH, modèles analytiques) robustes, performants et orientés usages métiers Elaborer et déployer des univers BO et modèles sémantiques POWER BI Optimiser les performances des traitements et des modèles 3. Conception de solutions BI et analytiques Développer des rapports, états et tableaux de bord décisionnels (Business Object Construire et mettre en production des rapports de Dataviz (PowerBI) Produire/maintenir une documentation claire et exploitable (rétro-documentation, référentiels) et documenter le data-lineage Contribuer à la conduite du changement et à l’appropriation des outils par les métiers 4. Migration & modernisation des flux Analyser les flux historiques, identifier les écarts et proposer des ameliorations Participer activement à la migration des flux existants de BODS vers TALEND et à la mise en qualité du patrimoine existant (rationalisation, gestion des erreurs…) Garantir la continuité de service et la fiabilité des données durant la migration 5. Structuration & bonnes pratiques Contribuer à la définition, la mise en place et la documentation des bonnes pratiques de développement SI Décisionnel En appui de la responsable SI Décisionnel, être garant des choix de modélisation, des principes ETL/ELT et de l’application des bonnes pratiques BI Contribuer à la mise en place de la gouvernance de la donnée (qualité, référentiels, rôles) 6. Maintenance & amélioration continue Assurer le maintien en conditions opérationnelles des flux existants sur BODS et TALEND Faire évoluer et maintenir les rapports SI Décisionnels existants Gérer les incidents et assurer le support aux utilisateurs en traçant vos actions dans notre outil de ticketing JIRA Participer à l’amélioration continue de l’architecture data et des processus Environnement Technique : Talend, SAP BO, Power SI, SQL, BODS

Dans le cadre d’une initiative innovante en phase d’incubation, l’objectif est de concevoir et valider une solution de type plateforme de data et business intelligence dédiée à l’analyse de données complexes. Un POC (Proof of Concept) est en cours pour explorer la faisabilité technique et les usages métiers, incluant une chaîne complète d’ingestion, de traitement et de valorisation des données ainsi que des capacités de simulation. Missions principales Rôle Tech Lead Superviser une équipe technique pluridisciplinaire (Data Science, Data Engineering, Data Analysis) Structurer et développer les compétences de l’équipe Garantir la qualité, la robustesse et la scalabilité des livrables Piloter la conception de l’architecture globale, notamment orientée systèmes agentiques Orienter les choix technologiques et les bonnes pratiques Assurer la veille technologique et proposer des innovations pertinentes Optimiser la phase exploratoire du POC (rapidité d’expérimentation, pertinence des cas d’usage) Rôle Agentic Data Engineer Concevoir et implémenter des pipelines de traitement de données Intégrer différentes sources de données internes et externes Développer les briques nécessaires à une plateforme data modulaire et performante Participer au développement d’un portail de restitution des données Garantir la maintenabilité, la performance et la qualité des solutions développées Concevoir une architecture orientée agents favorisant l’automatisation et la flexibilité Préparer le passage à l’échelle et une potentielle industrialisation

Présentation du poste : Nous recherchons un Data Engineer compétent et motivé pour rejoindre notre équipe. Dans ce rôle, vous serez chargé de concevoir, construire et gérer des pipelines de données et des datasets robustes au sein de la plateforme Skywise (Palantir Foundry). Vous exploiterez les Code Repositories et le Pipeline Builder de Foundry pour transformer des données brutes en actifs de données de haute qualité, prêts pour la production, en utilisant la plateforme Walter pour une ingestion efficace des données. Le candidat idéal dispose de solides bases en pratiques d'ingénierie de données, d'une bonne maîtrise de SQL et de Python/PySpark, ainsi qu'un intérêt marqué ou une expérience existante dans l'écosystème Skywise. Responsabilités principales : Ingestion des données : Utiliser la plateforme Walter pour ingérer efficacement des données provenant de sources variées dans l'écosystème de données. Développement de pipelines : concevoir, construire et maintenir des pipelines de données évolutifs au sein de Skywise à l'aide de Pipeline Builder et des Code Repositories. Gestion des datasets : créer, optimiser et gérer les datasets en garantissant la qualité, l'intégrité et la performance des données, en conformité avec les processus Skywise. Rédaction de code : écrire un code propre, efficace et maintenable en Python, PySpark et SQL pour la transformation et l'agrégation des données. Intégration collaborative : utiliser TypeScript lorsque nécessaire pour les configurations avancées et les intégrations de plateforme. Bonnes pratiques de la plateforme : respecter et promouvoir les directives d'architecture Skywise et les standards de gouvernance des données. Télétravail : 2/3j semaine

Contexte Dans le cadre de l'accélération de sa transformation Data, un grand groupe international renforce son équipe Data Europe afin de développer des plateformes de données et des produits Data répondant aux besoins opérationnels et décisionnels des différentes entités européennes. L'équipe intervient dans un environnement en pleine évolution, où certaines plateformes Data globales sont encore en cours de déploiement. Afin de répondre rapidement aux besoins métiers, des solutions régionales sont développées tout en respectant les standards d'architecture du Groupe et en garantissant leur intégration future dans l'écosystème cible. Dans ce contexte, nous recherchons un Senior Data Engineer capable de concevoir, développer et industrialiser des solutions Data robustes, évolutives et performantes. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous participerez à toutes les étapes de la chaîne de valeur Data, de la conception jusqu'à la mise en production. Architecture Data Concevoir des architectures Data évolutives et maintenables. Définir les différentes couches de données (Raw, Curated, Consumption/Data Mart). Garantir l'alignement des solutions avec les standards d'architecture Data de l'entreprise. Participer aux choix techniques et aux évolutions de la plateforme. Développement des pipelines de données Vous serez responsable de la conception, du développement et de l'optimisation des pipelines de données. À ce titre, vous devrez : Développer des pipelines ETL / ELT industrialisés. Concevoir des flux de chargement batch et incrémentaux. Mettre en œuvre des traitements réutilisables et évolutifs. Assurer la fiabilité et la maintenabilité des traitements. Optimiser les performances des pipelines. Modélisation des données Vous participerez à la conception du modèle décisionnel. Vos responsabilités comprendront : La modélisation dimensionnelle. La création de tables de faits et de dimensions. La conception de Data Marts orientés métier. La standardisation des jeux de données destinés au reporting et aux KPI. Optimisation des performances Vous serez garant de la performance de la plateforme Data. Vous interviendrez notamment sur : L'optimisation des requêtes SQL. L'amélioration des performances des traitements. L'optimisation des ressources de calcul et de stockage. La réduction des coûts d'exploitation. Qualité des données Vous contribuerez à garantir la qualité et la fiabilité des données. Vous mettrez en œuvre : Des règles de contrôle qualité. Des mécanismes de validation des données. Des procédures de suivi des incidents. Des outils de supervision et d'observabilité. Gouvernance et sécurité Vous appliquerez les bonnes pratiques de gouvernance des données. Vos missions incluront notamment : La gestion des droits d'accès (RBAC). La documentation des flux de données. Le respect des normes de sécurité. La gestion du cycle de vie des données. La traçabilité des données (Data Lineage). Orchestration Vous développerez et maintiendrez les workflows d'orchestration. Vous serez amené à : Concevoir des DAGs Airflow. Gérer les dépendances entre traitements. Mettre en place des mécanismes de reprise sur incident. Superviser les traitements automatisés. Collaboration Vous travaillerez en étroite collaboration avec : les Business Analysts ; les Product Owners ; les équipes BI et Analytics ; les équipes techniques ; les parties prenantes métier. Vous participerez aux ateliers de conception, aux cérémonies Agile et aux phases de recette. Documentation Vous produirez une documentation claire et maintenable portant sur : l'architecture des solutions ; les pipelines développés ; les modèles de données ; les procédures d'exploitation ; les transferts de connaissances. Livrables attendus Le consultant interviendra sur la production des livrables suivants : Architecture Schémas d'architecture Data. Documentation technique. Cartographie des flux de données. Mapping Source → Cible. Développement Pipelines ETL/ELT prêts pour la production. Workflows Airflow. Modèles dbt. Frameworks d'ingestion. Scripts SQL. Modélisation Modèles dimensionnels. Tables de faits et dimensions. Data Marts certifiés. Jeux de données destinés au reporting. Qualité Règles de contrôle. Scripts de validation. Tableaux de bord de supervision. Rapports de qualité. Gouvernance Documentation des accès. Data Lineage. Standards de développement. Documentation de conformité. Optimisation Optimisation SQL. Optimisation des performances. Optimisation des coûts. Recommandations d'amélioration. Intégration Jeux de données destinés aux outils BI. Interfaces avec les applications consommatrices. Documentation des échanges de données. Tests Tests unitaires. Tests d'intégration. Support aux phases de recette. Validation avant mise en production. Amélioration continue Refactoring des traitements. Automatisation des processus. Propositions d'évolution de la plateforme. Environnement techniquePlateforme Data Snowflake dbt Apache Airflow Cloud AWS Langages SQL avancé DevOps Git CI/CD Méthodologie Agile / Scrum Outils Jira Confluence Lucid

Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d’accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l’intégrité point-in-time au niveau de la couche d’accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d’ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l’API d’accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme de données, notre client recherche un(e) Data Engineer pour accompagner la transformation de traitements décisionnels existants vers un environnement Big Data et Cloud. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, mêlant évolution des systèmes historiques, industrialisation des flux de données et mise en place de nouvelles architectures orientées performance et scalabilité. Vous intégrerez une équipe technique engagée dans l’amélioration continue des plateformes de données et contribuerez activement à la construction d’un écosystème moderne, robuste et pérenne. Vos missions: Modernisation des traitements de données Migration de traitement Informatica et PL /SQL vers SPARK(java) Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL Refonte Cloud(Databricks) Conception et mise en oeuvre de pipelines de données sur Databricks Industrialisations des traitements dans un environnement moderne

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data européenne, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour concevoir, développer et maintenir des plateformes et produits de données évolutifs, destinés à répondre aux besoins métiers en matière de pilotage, de reporting et d'analyse. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur mise à disposition pour les équipes métiers et BI. Vos principales responsabilités Architecture & Plateforme Data Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives (Raw / Curated / Consumption). Développer des solutions alignées avec les standards d'architecture Data modernes. Garantir la maintenabilité, la réutilisabilité et la scalabilité des développements. Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL/ELT. Mettre en place des traitements de données performants et industrialisés. Développer des modèles de transformation avec dbt. Orchestrer les traitements via Apache Airflow. Modélisation des données Concevoir des modèles dimensionnels (Star Schema, Data Marts). Produire des jeux de données fiables et prêts à l'exploitation (KPI-ready datasets). Qualité, Gouvernance & Sécurité Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données. Mettre en œuvre les règles de gouvernance, de sécurité et de gestion des accès (RBAC). Participer à la documentation du lineage et des standards de développement. Performance & Industrialisation Optimiser les performances des pipelines et des traitements Snowflake. Améliorer les coûts d'exécution et de stockage. Mettre en place le monitoring, la supervision et les alertes. Collaboration Collaborer avec les équipes métiers, les Business Analysts, Product Owners et équipes BI. Participer aux ateliers fonctionnels et techniques. Assurer le transfert de connaissances et la documentation des solutions. Environnement technique Snowflake AWS dbt Apache Airflow SQL Git CI/CD Jira Confluence Lucid