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Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Senior – Java / Spark / GCP / SQL. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de données Participer à la conception et à l’optimisation des traitements Big Data Intervenir sur les flux de transformation et d’intégration de données Participer aux déploiements et à l’automatisation des traitements Assurer la gestion et l’optimisation des bases de données Collaborer avec les équipes techniques dans un environnement Agile Contribuer à l’amélioration continue des outils et architectures Data

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Data Engineer Senior (H/F) – Full Remote Dans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack technique Snowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherché Minimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. Conditions Mission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer Senior afin de contribuer à la valorisation des données digitales et au développement de cas d’usage orientés marketing. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de pipelines de données, la modélisation de datamarts et la mise à disposition de données destinées aux campagnes marketing et aux parcours utilisateurs. Il participera également à l’amélioration des standards techniques, à la structuration des bonnes pratiques de développement et à l’industrialisation des traitements dans un environnement data moderne.

Nous recherchons un Data Engineer Data Engineer Confirmé / Senior Compétences techniques: SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Description détaillée: Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client Il s’agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Full présentiel sur les premiers mois.

Dans le cadre de la modernisation de l’architecture data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer senior orienté finance quantitative pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la production, de l’automatisation et de la fiabilisation des données de portefeuilles utilisées pour le suivi des fonds et des mandats. L’objectif est de garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité de données financières critiques servant au pilotage des performances et au calcul des indicateurs de gestion. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer spécialisé finance quantitative, vous intervenez sur l’ensemble de la chaîne de production des données financières. Votre mission consiste à concevoir, automatiser et fiabiliser les traitements de données liés aux portefeuilles, tout en assurant la cohérence des agrégations et des indicateurs utilisés par les équipes de gestion et de reporting. Vous contribuez directement à la qualité des données utilisées pour le suivi des fonds, la valorisation des portefeuilles et le pilotage des activités financières. Vos missions : ⚙️ Industrialisation des traitements de données financières Vous mettez en place et maintenez des chaînes de traitement robustes et automatisées : Concevoir et maintenir des pipelines de collecte et de transformation de données Automatiser les traitements de données de portefeuilles et de marchés Garantir la fiabilité des flux de données financiers Optimiser les traitements pour des volumes de données importants Assurer la stabilité et la performance des processus de production 📊 Agrégation et production des données de portefeuilles Vous intervenez sur la structuration des données financières : Agréger les données au niveau fonds et mandats Construire des datasets cohérents pour les usages de reporting Participer à la définition et au calcul des KPIs financiers Garantir la cohérence entre les différentes sources de données Assurer la qualité des données utilisées pour le suivi des portefeuilles 📈 Qualité, suivi et exploitation des données Vous êtes garant.e de la fiabilité des données en production : Suivre et analyser les statistiques de production Mettre à jour et contrôler les indicateurs de qualité de données Détecter et corriger les incohérences ou anomalies Participer à l’amélioration continue des traitements Garantir la robustesse des données utilisées en contexte critique 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Finance de marché / asset management Suivi de portefeuilles et fonds Données financières et indicateurs de performance Valorisation et reporting financier Data platform finance 🛠 Technologies & outils Python SQL Snowflake Data engineering Pipelines de données Traitement de données financières Environnements data cloud Outils de transformation et orchestration (selon contexte)

Data Engineer Senior – Plateforme Data & IA Rejoignez une équipe Data Platform en pleine construction afin de concevoir et faire évoluer une plateforme de données à grande échelle, au service de projets stratégiques orientés BI, analytics et IA générative. Missions principales Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes et scalables pour centraliser et transformer des données multi-sources. Participer à la mise en place de l’architecture Data sur environnement cloud GCP. Développer des traitements performants en Python et SQL, avec une forte culture qualité et automatisation. Préparer et structurer les datasets destinés aux usages IA / LLM. Optimiser les performances des traitements et les coûts d’infrastructure cloud. Mettre en place des mécanismes de monitoring, d’observabilité et de contrôle qualité des données. Participer au déploiement et à la maintenance des infrastructures DataOps / CI-CD. Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement Agile. Profil recherché Bac+5 en informatique / data engineering ou équivalent. Minimum 5 ans d’expérience sur des environnements Data complexes. Très bonne maîtrise de Python (POO) et SQL. Expérience confirmée sur GCP : BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run / Functions. Maîtrise de dbt et d’un orchestrateur type Dagster ou Airflow. Bonne connaissance des outils DevOps : GitLab CI, Docker, Terraform. Sensibilité forte aux problématiques de qualité, scalabilité et industrialisation. Intérêt pour les sujets IA générative et modern data stack. Anglais professionnel courant. Environnement technique GCP (BigQuery, GCS, Cloud Run, Vertex AI) dbt, Dagster GitLab CI/CD Docker, Terraform Data multi-sources : CRM, social data, advertising, analytics Conditions Mission longue durée Démarrage : juin 2026 Localisation : région parisienne Télétravail hybride (2 jours/semaine)

Contexte de la mission Amundi Technology recherche un profil Data Engineer Senior orienté plateformes Data & IA afin d’accompagner la montée en puissance de son socle Data/ML. La mission s’inscrit au sein de l’équipe DAT, responsable des plateformes Data, IA/ML et des environnements Kubernetes du groupe. Le consultant interviendra dans un contexte très orienté production et scalabilité, avec une forte proximité avec les équipes d’ingénierie de production. L’objectif n’est pas uniquement de conseiller, mais d’intervenir concrètement sur les problématiques techniques, les optimisations de plateformes et l’industrialisation des usages Data/IA. Informations clés • Localisation : Paris 15e • Démarrage : ASAP / Mai 2026 • Durée : longue visibilité (3 ans) • Présence : 100% • Horaires : HO uniquement • Télétravail : non précisé • Type de mission : expertise opérationnelle / engineering plateforme Responsabilités principales Plateformes Data & IA • Optimisation et amélioration des plateformes Dagster et Trino en production • Analyse de performances, tuning, optimisation des usages et configurations • Conception et optimisation de pipelines Spark à forte volumétrie • Gestion des problématiques de partitionnement, formats Delta Lake / Iceberg et performance des traitements • Participation à l’évolution du socle Data/IA et aux choix d’architecture techniques • Contribution à la gouvernance technique et aux standards d’engineering Industrialisation & Scalabilité • Industrialisation des pipelines Data & ML • Mise en place des mécanismes de monitoring, observabilité et alerting • Construction des patterns de déploiement à l’échelle • Gestion des problématiques de montée en charge et de robustesse plateforme • Support niveau 3 sur les incidents complexes Data/IA Accompagnement technique • Accompagnement des équipes Data Science et Développement • Pair-working et rôle de référent technique opérationnel • Réalisation de POCs et veille technologique autour des plateformes Data & IA Environnement technique Data / Big Data • Dagster • Trino • Apache Spark • Hive • Delta Lake / Iceberg • Superset • OpenMetadata Cloud / Infra • Kubernetes • Rancher RKE • AKS Azure • Docker DevOps / Observabilité • ArgoCD • Jenkins • Grafana • Prometheus • Sysdig Langages • Python • Go Versioning / Storage • GitLab • Artifactory • S3 Compétences indispensables • Très forte expertise sur des plateformes Data en production • Expertise Dagster (ou équivalent orchestration Data) • Expertise Trino / moteurs distribués • Solide maîtrise Apache Spark et optimisation de pipelines Big Data • Bonne connaissance Delta Lake / Iceberg / Hive • Expérience réelle de problématiques de scaling plateforme • Très bon niveau Python • Bonne maîtrise Linux / Unix Compétences appréciées • Kubernetes / Docker • Azure AKS • GitOps / Infrastructure as Code • MLOps • Go ou Java

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité