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Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.

Dans le cadre du développement de notre Data Factory, vous intégrerez une équipe en charge de concevoir, déployer et faire évoluer des plateformes Data innovantes, agiles et orientées métier. L'objectif est de développer des produits Data répondant aux besoins concrets des métiers, tout en garantissant leur performance, leur sécurité, leur qualité et leur évolutivité. Vos missionsDéveloppement de produits Data Transformer la donnée brute en données exploitables, notamment sous forme de tables requêtables dans le Data Lake. Consolider et orchestrer les données au fil de leur ingestion. Exploiter les données pour répondre aux enjeux métiers : création de Business Views, réintégration dans le SI, services de scoring, etc. Conception et industrialisation Participer à la conception et à l'évolution du socle technique Data. Développer, automatiser et fiabiliser les pipelines de données. Mettre en place et garantir un processus qualité rigoureux : documentation, tests unitaires et d'intégration, commentaires, versioning. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques et des outils de développement Data. Profil recherchéDiplômé(e) d'un Master ou d'une école d'ingénieurs en informatique, sciences ou domaine similaire, avec une spécialisation en Data. 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Engineer, idéalement dans un environnement Azure / Databricks. Maîtrise avancée de PySpark / Spark. Expertise de l'environnement Microsoft Azure : Data Factory, Databricks, Data Lake Storage, Azure DevOps, Git et CI/CD. Solide expérience en traitement de données batch et streaming. Bonne maîtrise de SQL et connaissance des bases NoSQL (Cosmos DB, MongoDB…). Bonne connaissance des méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Capacité à travailler en collaboration avec des PO, BA, testeurs, architectes et équipes métiers. Qualités recherchéesRigueur et autonomie Esprit d'innovation Bonnes capacités de communication Esprit d'équipe Capacité d'adaptation Sensibilité aux enjeux de qualité et d'industrialisation des données

Piloter et suivre les projets réalisés au forfait. Challenger les fournisseurs sur les choix techniques, les délais et la qualité des livrables. Veiller à l'application de nos standards Analytics. Veiller au respect stricte des cahiers des charges et des livrables. Intervenir sur des sujets variés nécessitant une forte capacité d'adaptation. Power BI, BigQuery et dbt obligatoires. Excellente gestion des priorités. Organisation et rigueur exemplaires. Bonne compréhension des architectures data et analytiques. Capacité à comprendre rapidement les enjeux projets et les solutions proposées. Expérience de pilotage de prestations ou de fournisseurs appréciée.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer une mission dans le cadre de notre transition vers une architecture Data Mesh. Nous recherchons un(e) Data Product Engineer spécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst. Votre mission sera de concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain métiers et les data owners. Missions clés : - Conception de flux de données et de Data Products Développement des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData ou encore Spark / Astronomer Documentation des pipelines d'ingestion de données Intégration des données dans l'écosystème Data Mesh Collaboration avec les domaines métiers pour identifier les sources de données et les cas d'usage. Développement des data products / data sets (vues & vues matérialisées) répondant à des cas d'usage identifiées avec les responsables de domaines métiers Développement des requêtes SQL optimisées pour Starburst (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet). Documentation les data products (métadonnées, ownership, qualité) Contribution à l'amélioration continue des data produts dans de la plateforme Starburst Mise en place des alertes et des dashboards pour le suivi des data products.

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedIn Le rôle principal des Experts en Données Clients Master est d'assurer la qualité et la cohérence du référentiel de données clients dans le cadre de la mise en place d'une plateforme de gestion des ventes d'occasion en Europe. Responsabilités :Analyser et améliorer la qualité des données clients. Extraire et analyser les données provenant de divers référentiels. Construire et maintenir des fichiers de consolidation. Vérifier la qualité et la cohérence des informations. Identifier les doublons, les incohérences et les données manquantes. Recommander et mettre en œuvre les corrections nécessaires. Gérer les attributs clients et définir les règles de regroupement. Assurer la cohérence des identifiants à travers les systèmes. Identifier les entités manquantes et gérer les demandes de création et de mise à jour. Travailler en coordination avec les équipes métier et IT. Must-haves :Expérience en gestion des données de référence /master data management (clients, fournisseurs, produits, etc.) Maîtrise avancée d'Excel. Solides compétences en analyse de données. Expérience des environnements multi-applications. Rigueur et souci du détail. Excellentes aptitudes à la communication. Nice-to-haves :Connaissance des processus de vente ou de distribution. SQL, Reporting Client, Power BI Connaissance de l'industrie automobile. Expérience en transformation numérique ou projets de qualité des données. Autres :Profil requis : Minimum de 3 à 5 ans d'expérience en tant que Business Analyst, Business Expert ou Data Analyst. Compétence professionnelle en anglais demandée. Télétravail : 2 à 3 jours par semaine

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Privacy & Réglementation IA. Vous interviendrez sur le site client situé à Paris (75), avec des déplacements ponctuels possibles à Lille. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Concevoir un référentiel d'audit Digital Compliance Privacy & IA : définition des domaines de contrôle, critères d'évaluation, éléments de preuve attendus, niveaux de maturité et systèmes de scoring, en lien avec les exigences RGPD et AI Act ; - Réaliser des analyses de risques Privacy et IA, mettre à jour le registre des traitements RGPD, identifier les écarts réglementaires et proposer des recommandations concrètes et priorisées ; - Déployer le référentiel sur un périmètre Digital prioritaire, construire et suivre les plans de remédiation, et accompagner les équipes Digital dans leur mise en conformité ; - Présenter les résultats et analyses aux équipes Digital Compliance, GRC et CISO, et contribuer à l'opérationnalisation du programme Data Compliance.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data ingénieur H/F à Lille, France. Contexte Les missions attendues par le Data ingénieur H/F : Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un groupe d'assurance de premier plan, vous intégrez l'équipe dédiée à la gestion courante et au pilotage du socle décisionnel. Dans un écosystème Big Data d'envergure collectant les données des différents back-offices métiers pour alimenter un lac de données (Data Lake) et un entrepôt communautaire hébergé sur une architecture de haute performance (Oracle Exadata), vous garantissez la continuité d'activité, la qualité de service et l'évolution des pipelines de traitement. Vos principales responsabilités : Suivi de production & exploitation : Assurer la supervision et le monitoring quotidien des chaînes de traitement de données distribuées (batch et streaming). Gestion des incidents & reprises de données : Diagnostiquer, instruire et résoudre les incidents fonctionnels et applicatifs sur les jobs Spark / Scala, en orchestrant les reprises de données nécessaires sans altérer la qualité de service. Maintenance évolutive & corrective : Développer et implémenter les correctifs et les évolutions mineures demandées par les métiers ou les équipes projets. Recette, tests et déploiements : Rédiger les plans de tests, exécuter les scénarios de validation unitaire et d'intégration, puis assurer la livraison sécurisée des patchs en environnement de production. Documentation & gouvernance : Rédiger les spécifications des correctifs, maintenir à jour la documentation d'exploitation et assurer un reporting rigoureux auprès du chef de projet.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Mission de l'équipe : Au sein d'un département en charge de la comptabilité auxiliaire de portefeuilles institutionnels, l'équipe Business Change Management assure la mise en œuvre des évolutions fonctionnelles, le maintien de l'activité de comptabilité institutionnelle et le pilotage des projets associés. Les arrêtés comptables sont produits selon les normes French GAAP et IFRS 9. La mission intervient en collaboration étroite avec le responsable de l'équipe BCM, les équipes métiers de comptabilité institutionnelle et les équipes IT. L'objectif principal est d'aligner le paramétrage des schémas comptables de SimCorp Dimension avec les exigences French GAAP et IFRS 9, tout en optimisant les processus opérationnels associés.

En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des demandes métier dans le cadre du projet DataOps. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines au sein de l'environnement GCP. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données dans Cloud Storage et BigQuery · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer et maintenir les traitements en Python et SQL, notamment avec Pandas et/ou Dask · Intervenir sur les traitements distribués s'appuyant sur Spark lorsque nécessaire Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les scripts Bash nécessaires à leur exécution · Assurer le suivi et l'ordonnancement des traitements avec les outils du périmètre, notamment Control-M · Analyser et résoudre les problématiques techniques liés aux traitements et aux pipelines Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme ________

Nous recrutons, pour l'un de nos client dans le secteur Assurance, un(e) Data AnalystLe consultant Data sera rattaché(e) au chef de projet de l'équipe et sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Il/elle sera au cœur du nouveau modèle Data déployé chez le client. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL) : concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart (Dataiku, ODI, DBT). Modélisation : participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie. Industrialisation : industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku. Visualisation et reporting : assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et optimisation : garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Poste : Tech Lead Data Cloud – Azure / DatabricksLocalisation : Nantes, avec 1 jour/semaine sur site et possibilité de télétravail le reste du temps. Contexte : Au sein d'une direction Data & IA, le consultant interviendra comme Tech Lead Data Cloud sur les périmètres immobilier et véhicule, en accompagnant les équipes de développement. Missions principales : Concevoir les solutions et usages en respectant l'architecture cible. Instruire les sujets techniques complexes. Accompagner et faire monter en compétence les équipes. Garantir la qualité du delivery et le respect des bonnes pratiques. Réaliser des développements Python / Spark / PySpark / SQL. Participer aux démarches FinOps et à l'optimisation des coûts cloud. Garantir la cohérence des versions déployées en production. Assurer le support N3. Produire et maintenir la documentation technique : spécifications techniques ; modélisation ; code commenté ; tests unitaires ; tickets Jira.

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD