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Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur un projet stratégique d’intégration et de valorisation de données au sein d’un environnement Cloud moderne. Le consultant interviendra sur la création, l’optimisation et la maintenance de pipelines data entre plusieurs plateformes internes, avec un fort niveau d’autonomie technique. Concevoir, développer et maintenir des flux de données entre différentes sources (API REST, Cloud, bases SQL). Mettre en place des traitements d’ingestion, transformation, normalisation et contrôle qualité des données. Développer et optimiser des pipelines dans GCP / BigQuery . Construire et maintenir des jobs Talend pour l’intégration et l’automatisation des traitements. Automatiser et industrialiser les workflows via des scripts Shell / Bash . Contribuer à la création et à l’optimisation de dashboards Power BI (KPI, dataviz). Garantir la qualité, la performance et la conformité des données. Documenter les flux, rédiger les spécifications et collaborer avec les équipes métiers et techniques. Versionner les développements via GitLab et respecter les bonnes pratiques CI/CD.

Pour notre client dans le secteur de la banque d’investissement et des marchés financiers , nous recherchons un Lead Technical Architect / Principal Engineer afin d’accompagner la transformation et l’industrialisation de ses plateformes critiques dédiées aux activités de recherche quantitative , pricing , risk management , et traitement de données financières . L’environnement est international, collaboratif et techniquement exigeant, avec une forte interaction entre équipes Quant , Ingénierie , Data , IT et Production . Mission principale : Concevoir, piloter et optimiser l’architecture des systèmes quantitatifs et des chaînes de calcul haute performance, en garantissant leur robustesse, scalabilité et adéquation avec les besoins métier. Responsabilités : 1. Architecture & Design Concevoir et faire évoluer l’architecture globale des services quantitatifs (pricing, risk, simulations). Définir les standards technologiques et les bonnes pratiques pour des systèmes critiques. Repenser les composants historiques pour améliorer performances, latence, disponibilité et résilience. Sélectionner les langages, frameworks et paradigmes adaptés à des workloads intensifs. 2. Performance & Scalabilité Optimiser les infrastructures de calcul distribuées (compute grids, scheduling, parallélisation). Améliorer les pipelines de données financières (time-series, tick data, surfaces de volatilité). Assurer la haute disponibilité, la tolérance aux pannes, et des performances stables en charge. 3. Données de marché & Services Superviser l’architecture des systèmes de collecte, stockage et diffusion de données financières. Garantir la cohérence, la disponibilité et la performance des pipelines de données critiques. 4. Collaboration Transverse Travailler en étroite collaboration avec : les équipes Quant (modélisation, analytics), les équipes d’ingénierie logiciel et IT, la Data Engineering, les équipes Ops/Production. Transformer des besoins complexes en solutions industrielles fiables et pérennes. 5. Leadership Technique Être force de proposition sur l’évolution de la stack technique. Challenger les décisions technologiques et architecturales existantes. Encadrer techniquement des ingénieurs (sans dimension managériale obligatoire).

Notre client migre ses flux ETL d’Informatica vers Microsoft Fabric pour ses besoins en data ingestion et analytics. Le projet concerne principalement le domaine Finance, avec un modèle pivot centralisant contrats, positions, instruments de couverture, flux futurs, contreparties et données de marché. Environnement technique : * ESB (Software AG), * ETL (Informatica), * Data Platform (Fabric/Power BI) Mission En tant que Tech Lead Data, vous serez responsable de : * Définir les standards techniques (Fabric, Spark, Python) et bonnes pratiques de développement. * Piloter la migration des flux Informatica vers Fabric : * Évaluer l’existant (flux, modèles pivots, dépendances). * Concevoir le framework d’ingestion/transformation (Spark, Notebooks). * Mettre en place la CI/CD (Azure DevOps/GitHub). * Assurer le monitoring et la qualité des données. * Encadrer une équipe de 3 Data Engineers (mentorat, optimisation des performances). * Collaborer avec les équipes métiers (Finance/Risque) et l’architecture IT.

Espace Freelance rechercher pour l'un de ses clients un Ingénieur de production à plus de 9 ans d'expérience à Paris. Mission basée à Paris, Expert en exploitation applicative et homologation technique pour accompagner un important périmètre applicatif en environnement de production et pré-production. Définition et mise en place des plans de production (VTOM). Suivi opérationnel des applications et gestion des incidents. Pilotage des cellules de crise technique. Force de propositions. Complément et exécution des plans de tests. Tests de performance (Performance Center : LoadRunner / NeoLoad). Analyse des résultats, diagnostics, rapports détaillés (GO/NOGO). Compétences techniques requises : VTOM / Control-M ; Zabbix ; ELK.

Data Engineer Spark/Scala Au sein de la DSI Finance de la DSI, le poste recherché porte sur le besoin d’un Data Engineer Spark/Scala confirmé (5-6 ans d’expérience). Objectifs et livrables Objectifs Le prestataire intégrera le projet d’intégration en coordination avec le chantier assiette comptable de référence en tant que Data Engineer. Les développements sur ce chantier s’appuient sur la plateforme Datalake Finance, basée sur la distribution Hadoop HortonWorks qui collecte les données des différents systèmes de synthèse afin de répondre aux nouveaux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, calcul RWA, IFRS9, etc.…) Les tâches seront les suivantes : • la mission consistera à prendre part aux développements, au sein du datalake pour acquérir les nouvelles sources de données, les assemblées et les distribuées aux consommateurs, tout en étant garant de la pérennité et la non-régression de l’outillage déjà en place • Vous participerez à la conception et à l’implémentation de ce projet et serez amené, à ce titre, à travailler en méthode Agile avec de nombreux acteurs métiers et les équipes de maintenance Compétences techniques o Expérience dans la mise en œuvre de technologies et frameworks Big Data et NoSQL (Hadoop, Kafka, Spark, Scala, Hive, SolR, HBase, Kerberos) o Spark / Scala : confirmé o A l'aise avec le programmation fonctionnelle (connaissance des librairies ZIO, MONIX, CATS appréciée) o Expérience de travail dans un environnement Agile ; avec outils et méthodologies associés (Confluence, Jira, Scrum, Kanban) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Apache Kafka Avancé Apache Hadoop Confirmé Apache Hive Avancé SCALA Confirmé Spark Confirmé

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

VOS RESPONSABILITES PRINCIPALES : Build – Modernisation & migrations Data Participer au design et à la construction de nouvelles plateformes Data (on-prem Cloudera / Spark / Kafka & cloud AWS/GCP). Configurer, optimiser et sécuriser les environnements Big Data (Spark tuning, Kafka connecteurs…). Travailler avec les architectes et les CloudOps sur les architectures distribuées. Mettre en place des bonnes pratiques : backup, restauration, performance, haute dispo, PCA/PRA . Intégrer pipelines & automatisations (Terraform, GitOps, ArgoCD). Animer ateliers, documentation et transfert de compétences. Run – Support N2/N3 & performance Résolution d’incidents techniques Big Data (HDFS, Spark, Kafka, Flink…). Support aux projets : création de topics Kafka, scheduling Airflow, jobs Spark, optimisation. Montée de version, patching, maintenance préventive. Participation aux astreintes (rotation). Amélioration continue & fiabilisation des environnements critiques. Application stricte du cadre ITIL V4 (incidents / problèmes / demandes).

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un BI & Analytics Engineer, pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine du Sport. Description 🌍 Contexte de la mission L’équipe People Data accompagne le développement et l’épanouissement des collaborateurs à l’échelle mondiale. Elle joue un rôle clé dans la transformation et le développement des pratiques People Analytics , en lien étroit avec les équipes RH, Product et Data Engineering. Le BI Engineer & Analytics Engineer interviendra sur le périmètre Talent Development , pour créer, maintenir et optimiser des reportings et visualisations de données fiables et performants. 🧩 Missions principales Développer et automatiser des reportings et dashboards pour les équipes Talent Development sur un périmètre international. Consolider et réconcilier des données provenant de sources multiples. Assurer la qualité des données et des KPIs . Participer au cycle complet des projets, du cadrage à la livraison et au run des solutions. Conseiller sur la visualisation des KPIs et proposer des améliorations adaptées aux usages métiers. Documenter techniquement les solutions pour garantir un run efficace. Collaborer avec le collectif Data : BI Engineers, Product Managers, équipes métiers et data engineering. 🎯 Objectifs et livrables Dashboards et reportings automatisés et fiables. Modèles de données robustes et maintenables via dbt. Documentation technique et guides pour le run et la maintenance. Communication régulière sur l’avancement et les difficultés dans un cadre agile.

Au sein de la DSI Finance, vous interviendrez en tant que Data Engineer Spark / Scala confirmé sur le projet d’intégration du Datalake Finance, adossé à la distribution Hadoop HortonWorks. Ce datalake centralise les données issues des systèmes comptables et de synthèse afin de répondre aux besoins de reporting Finances & Risques (COREP, RWA, IFRS9, etc.). Missions principales : -Participer au développement et à l’intégration de nouvelles sources de données au sein du Datalake Finance. -Assembler et distribuer les données aux consommateurs métiers tout en garantissant la pérennité et la performance des pipelines existants. -Contribuer à la conception technique, l’implémentation et les tests des flux sous Spark / Scala. -Veiller à la non-régression et à la qualité du code dans le cadre des évolutions du socle. -Travailler en méthodologie Agile (Scrum / Kanban) avec les équipes métiers, data et maintenance. -Participer à la documentation technique et aux revues de code. Profil recherché : -5 à 6 ans d’expérience en environnement Big Data / Datalake. -Solide maîtrise de Spark / Scala et des paradigmes de programmation fonctionnelle (ZIO, Monix, Cats appréciés). -Connaissance des écosystèmes Hadoop, Hive, Kafka, HBase, Kerberos. -Expérience dans un cadre Agile (Scrum / Kanban) et outils associés (Jira, Confluence). -Esprit analytique, autonomie, rigueur et bon relationnel.

Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

Vous êtes un ingénieur de données expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? emagine vous offre l'opportunité de rejoindre une équipe dirigée par emagine qui fournit des solutions basées sur l'IA dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Engineer with expertise in Gen AI and Python? emagine has an opportunity for you to join an emagine-led team delivering AI-driven solutions within a global banking environment. You will play a key role in building on-prem AI tools that process and model large volumes of unstructured data from sources such as legal documents and financial policies. This is a hands-on role requiring strong technical skills and the ability to design efficient data pipelines for Gen AI applications. Main Responsibilities Design and implement data ingestion pipelines for structured and unstructured data. Apply techniques such as vectorization and chunking to prepare data for LLM-based solutions. Develop Python-based tools for large-scale data processing and storage manipulation. Collaborate with Data Scientists and Business Analysts to ensure data readiness for AI models. Key Requirements 5+ years of experience as a Data Engineer in complex environments. Strong expertise in Python and experience with data modelling for AI applications. Familiarity with vectorization, chunking, and handling large datasets. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Fluent in English Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details: This position is Hybrid – on-site minimum 3 days per week in Paris 8th arrondissement . Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Dans le cadre d'un projet ambitieux de transformation digitale, notre entreprise spécialisée dans les technologies de l'information et des télécommunications, située à Lille, cherche à renforcer son équipe avec deux Data Engineers experts. Notre mission : offrir des solutions robustes et évolutives basées sur Microsoft Fabric pour répondre aux besoins stratégiques de nos clients. Vous rejoindrez une équipe dynamique et collaborative, composée de Data Analysts et de spécialistes IT, où votre expertise sera cruciale pour la réussite de projets multicanaux et l'intégration de données complexes. Dans cette mission critique, vous serez un maillon essentiel de notre département Data Operations, travaillant sur des projets à fort impact business. Urgent : un Data Analyst doit rejoindre nos équipes sous 2 semaines, et le staffing global est prévu pour décembre, en vue de démarrer les lots en janvier pour une durée de 6 mois renouvelables, jusqu'à 12 mois selon l'évolution des projets. Missions - Implémenter et optimiser les composants Microsoft Fabric pour répondre à des cas d’usage prioritaires. - Concevoir et industrialiser des pipelines ETL/ELT, APIs et modèles de données avancés. - Assurer l'observabilité, la qualité des données, les tests rigoureux, ainsi que la mise en place des pratiques CI/CD. - Optimisation des coûts/performance, renforcer les aspects sécurité et conformité. - Assurer une collaboration étroite et efficace avec les Data Analysts et les équipes métiers.

Espace Freelance recherche pour l'un de ses clients : Un Ingénieur de Production / Exploitation Applicative (H/F) - NANTES Vos missions : 1️⃣ Exploitation des applications Mise en place et suivi des plans de production (VTOM) Supervision et gestion des incidents Pilotage des cellules de crise technique Participation aux astreintes Optimisation et amélioration continue 2️⃣ Homologation technique avant mise en production Préparation des environnements de test Réalisation des tests techniques et de performance (LoadRunner / Neoload) Analyse des résultats Rédaction des rapports GO / NO GO Capitalisation des scénarios de tests 3️⃣ Projets & MCO Gestion des évolutions techniques du SI Contribution à la mise en place du DevOps Accompagnement des projets sur le périmètre applicatif

Notre client recherche un Data Engineer ETL (Informatica / Python) pour renforcer son équipe IT au sein du domaine Finance. L’environnement technique comprend : Un ESB (Software AG) pour les traitements temps réel Un ETL (Informatica) pour les traitements batch Une Data Platform pour l’analytics (Microsoft Fabric / Power BI) Un plan de migration est en cours pour basculer les flux d’Informatica vers Microsoft Fabric. Mission Le data engineer interviendra sur le « data hub » finance, qui alimente les outils de finance. Missions principales : Phase 1 * Maintenance et support des flux existants (Informatica) * Maintenance évolutive et corrective des flux du data hub * Support aux équipes intégration et métiers * Suivi et monitoring des traitements * Analyse et résolution des incidents de production Phase 2 * Projets de migration et nouveaux développements * Participation aux projets de migration des flux vers Microsoft Fabric * Analyse des besoins et des données sources * Modélisation dans le modèle pivot du hub * Conception et développement de nouveaux flux * Rédaction de spécifications techniques/fonctionnelles détaillées * Tests unitaires et de non-régression Coordination avec les autres équipes techniques Déploiement et support post-mise en production

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer AWS" pour un client dans le secteur des transports Description 🎯 Contexte de la mission Au sein du domaine Data & IA , le client recherche un MLOps Engineer / Data Engineer confirmé pour intervenir sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’intelligence artificielle. L’objectif : industrialiser, fiabiliser et superviser la production des modèles IA dans un environnement cloud AWS à forte exigence technique et opérationnelle. Le poste s’inscrit dans une dynamique d’ industrialisation avancée et de collaboration étroite avec les Data Scientists , au sein d’une équipe d’experts en intelligence artificielle et data engineering. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant interviendra sur les volets suivants : Industrialisation & CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitLab, Docker, Terraform et Kubernetes . Infrastructure & automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM, etc.) , mise en place de bonnes pratiques IaC. Data Engineering / Spark : Développement et optimisation de traitements Spark pour la préparation et la transformation de données à grande échelle. MLOps & Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA via MLflow , et Datadog , gestion du monitoring et des performances. Collaboration transverse : Travail en binôme avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery, optimiser les modèles et fluidifier le passage en production. Amélioration continue & veille : Contribution à la montée en maturité technique, documentation, partage de bonnes pratiques et optimisation continue des pipelines.

En tant que Senior Backend developer (H/F), votre responsabilité principale sera de concevoir et de développer les fonctionnalités, composants et services de l'e-commerce de notre client, en appliquant les best practices de développements et de qualité. Vous travaillerez en direct avec des Product Owners & l'équipe infra (SRE & DEVOPS), dans un environnement agile & cloud AWS. Vous ferez du code review et pair programming au sein de votre équipe. Vous contribuerez aux décisions techniques et fonctionnelles, respecterez les normes de qualité, de sécurité et de performance. Principaux sujets : - Développement de nouvelles features - API, consommateurs kafka - Monitoring avec l'équipe infra - Pair programming, code review - Mise en place des best practices : TDD, DDD, SOLID STACK : NodeJS Typescript APIRest Kubernetes Docker Terraform Kafka Environnement cloud AWS