Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Le contexte Nous recherchons un(e) Architecte Technique Senior pour piloter l'architecture de plusieurs use cases BigData en production. Ces use cases portent sur des flux d'ingestion et d'exposition de données dans un environnement Azure / Databricks exigeant. Vos missions Concevoir et piloter l'architecture technique des use cases data (ingestion batch et temps réel, exposition BI) Co-administrer Unity Catalog et les workspaces Databricks en production (gouvernance, RBAC, lineage, audit) Concevoir des pipelines Databricks industrialisés (PySpark, Spark SQL, jobs, CI/CD) Garantir la sécurité et la conformité des données : chiffrement, data masking, RGPD Optimiser les performances et les coûts des workloads (tuning Spark, autoscaling, sizing) Assurer l'exploitation en production : SLA/SLO, monitoring, runbooks, gestion des incidents et des changements Être le référent technique auprès des data engineers, des équipes ops et sécurité et des métiers Compétences clés Azure Data Lake / ADLS (architecture, sécurité, performance) Écosystème Azure Data en production : ADF, Synapse, Event Hub, Key Vault Databricks avancé : clusters, pools, jobs, permissions, Unity Catalog Lakehouse / Delta Lake : partitionnement, Z-order, modélisation de data marts Streaming : Event Hubs, Kafka, Structured Streaming Réseau et identité Azure : VNet, Private Endpoints, Azure AD, RBAC Alimentation BI (Power BI ou équivalent) DevOps : Git, branching, CI, releases et rollback

Notre client recherche un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data au sein de l'équipe DAAS sur le périmètre Oxygen : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance des données (incl. RLS). Le consultant sera en charge de la chaîne complète Snowflake → dbt → modèle sémantique, de l'industrialisation des pipelines et du run (incidents, post-mortems), tout en assurant le mentoring de l'équipe et l'aide au cadrage technique des initiatives du périmètre. Compétences attendues • Snowflake — niveau Expert • Data Modeling — niveau Expert • dbt (data build tool) — niveau Confirmé • Communication — niveau Confirmé Savoir-être • Leadership technique • Autonomie dans la prise en charge des sujets • Capacité de mentoring et de transmission • Rigueur dans la qualité des livrables et du code • Bonne communication avec les équipes techniques et produit

Data Engineer Senior — Databricks — Descriptif du poste Dans le cadre du développement de nos activités data, nous recrutons un Data Engineer Senior spécialisé sur la plateforme Databricks. Vous intervenez sur la conception et l'industrialisation de plateformes de données lakehouse : vous cadrez les besoins avec les équipes métiers, vous définissez les architectures cibles, vous construisez les pipelines d'ingestion et de transformation, et vous assurez leur mise en production ainsi que leur optimisation en coût et en performance. Vous êtes l'interlocuteur technique direct des équipes métiers sur votre périmètre et vous accompagnez la montée en compétences des profils plus juniors. — Parmi vos missions 🛠 Concevoir et industrialiser les plateformes de données sur Databricks Concevoir des architectures lakehouse en couches (bronze / silver / gold) sur Delta Lake Développer et optimiser les pipelines d'ingestion et de transformation en PySpark et en SQL Industrialiser les traitements avec Databricks Workflows, Delta Live Tables et une chaîne CI/CD Optimiser les coûts et les performances : dimensionnement des clusters, partitionnement, Photon, gestion du cache Mettre en place la gouvernance et la qualité des données Structurer Unity Catalog : catalogues, schémas, gestion des droits, lignage Définir les règles de qualité, les tests et le monitoring des pipelines en production Documenter les modèles de données et les contrats d'interface avec les systèmes amont et aval Cadrer les besoins avec les équipes métiers Animer les ateliers de recueil de besoins et traduire les exigences en solutions data Préconiser les architectures cibles et arbitrer les choix techniques (batch ou streaming, build ou buy) Présenter et défendre vos recommandations auprès des interlocuteurs techniques comme métiers Piloter la livraison et faire monter l'équipe en compétences Piloter un lot de bout en bout : conception, chiffrage, livraison, respect des délais Encadrer les profils juniors en revue de code et en pair programming Diffuser les bonnes pratiques d'engineering : versioning, tests, revue, documentation — Modalités pratiques Lieu : Ile de France Type de contrat : CDI Date de démarrage : A définir Télétravail : Fonction des contraintes opérationnelles (en moyenne : 2 jours)

Contexte de la mission: Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un grand compte (Domaine Data Fabric / Pôle BI Management), vous intégrez l'équipe en charge des projets DATA et Dataviz pour la filière technique et industrielle. En tant que Consultant AMOA DATA / Proxy Product Owner (PPO) en environnement Agile/Scrum, vous assistez le Chef de Projet interne dans le pilotage des applications en production (RUN) et participez aux études et au cadrage des nouveaux projets. Vos missions principales : Cadrage & Instruction du besoin : Recueillir et analyser les besoins métiers, animer les ateliers de travail et élaborer les Dossiers de Conception Générale (DCG). Spécifications & Maquettage : Rédiger les spécifications fonctionnelles/techniques (SFD, KPI, contrats d'interface) et créer des maquettes d'applications BI (Figma / ). Rôle de Proxy Product Owner : Assurer l'interface quotidienne entre les équipes métiers, la MOE et l'intégrateur. Gérer et alimenter le backlog (Jira/Confluence). Pilotage des livrables : Suivre la roadmap de lotissement ("Packages"), coordonner les différentes phases du projet et gérer la maintenance évolutive/corrective. Recette fonctionnelle : Préparer, exécuter et piloter la recette applicative et les tests d'adhérence avec les briques métiers.

Notre client recherche un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data au sein de l'équipe DAAS : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance des données (incl. RLS). Le consultant sera responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de l'industrialisation des pipelines et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentoring de l'équipe. Un volet spécifique concerne l'aide au cadrage technique du projet O² sur la partie Data Quality. Compétences attendues • Snowflake — niveau Expert • dbt (data build tool) — niveau Confirmé • Data Modeling — niveau Confirmé • BI Modeling — niveau Avancé • Power BI — niveau Avancé • Communication — niveau Confirmé • Monte Carlo (Data Observability) — niveau Élémentaire (un plus) Savoir-être • Leadership technique et capacité à mentorer • Autonomie et sens des responsabilités • Rigueur dans la qualité du code et des livrables • Capacité à communiquer avec des équipes pluridisciplinaires • Proactivité dans la détection et la résolution d'incidents

Au sein de la Data Tribe, vous participez à la conception, au développement et à l'exploitation de produits Data au service des équipes métier et des utilisateurs de la plateforme stratégique. L'équipe travaille à l'intersection de la Data Engineering, de l'Analytics et des plateformes Data, avec un fort enjeu autour de la fiabilité, de la performance et de la mise en production des solutions. La plateforme Data repose principalement sur Databricks et PySpark. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, de la compréhension du besoin métier jusqu'à leur exploitation en production. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous serez notamment amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des pipelines Data robustes et industrialisés. Traduire les besoins métier en solutions Data scalables, performantes et maintenables. Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners, équipes métier et équipes Analytics. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production. Assurer le monitoring des pipelines et contribuer à la résolution des incidents. Identifier et mettre en œuvre des améliorations sur les modèles de données et les processus Data. Contribuer aux standards d'architecture, aux bonnes pratiques et aux décisions techniques. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des développements. Intervenir dans un contexte multi-BU, notamment sur le partage et la sécurisation des données avec des mécanismes de RLS / CLS. Prendre progressivement le rôle de référent Data Engineering sur un domaine métier.

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) devOps / data engineer DATABRICKS. Skills : Databricks - AWS - Java Mission : -gérer l'infrastructure Cloud (AWS) -automatiser les déploiements -concevoir, développer, déployer et maintenir des pipelines de traitement de données sur la plateforme Databricks -développer et optimiser des traitements distribués avec Apache Spark afin de garantir la performance et la fiabilité des flux de données -développer et maintenir des API et des services avec Spring Boot N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

Démarrage : ASAP Localisation : Lille (59) avec 3 jours sur site/semaine Pour le compte d'un grand acteur international du secteur retail, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire au sein d'un environnement cloud à forte volumétrie. Le contexte : Vous intégrerez une équipe composée de Data Engineers et d'experts DevSecFinOps, intervenant sur des projets stratégiques liés à la Supply Chain et à la valorisation de la donnée. Vous contribuerez à la conception, au développement et au maintien de solutions Data tout en participant à une démarche FinOps visant à optimiser les coûts d'exploitation des plateformes cloud. Vos missions : Build Participer aux projets Data liés aux enjeux Supply. Concevoir des solutions alignées avec les standards et frameworks Data de l'entreprise. Développer et modéliser les flux de données sous la gouvernance des architectes Data. Contribuer au développement d'applications Data. Réaliser les tests et validations techniques. Assurer le suivi et le reporting de vos activités. Run Maintenir en conditions opérationnelles plusieurs référentiels de données multi-sources ainsi que différentes applications Data. Gérer les incidents et demandes de support. Assurer les mises en production via les outils de CI/CD. Superviser et suivre les flux de données. Expertise Monter progressivement en compétence sur le système d'information et les domaines métiers associés. Participer à l'amélioration continue des pratiques Data et FinOps. Environnement technique : ✅ GCP ✅ BigQuery ✅ Apache Airflow ✅ Terraform ✅ GitLab ✅ Datalake ✅ Exposition de données / APIs Data ✅ Google Data Studio ✅ Python ✅ Shell

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : fye2oc8v9v

📋 Informations sur la mission Intitulé du poste : Tech Lead Data GCP Localisation : Montrouge (3 jours de présence sur site par semaine, dont présence obligatoire les lundis et mercredis) TJM max : 450 € HT / jour Date de démarrage : 07/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la mission Au sein d'une grande institution bancaire et financière, le projet Financing Datahub répond à des enjeux stratégiques de pilotage du portefeuille de financement et d'anticipation de la consommation des ressources rares (RWA, Liquidité). Après le succès d'un premier POC, l'objectif est d'industrialiser la plateforme Data sur Google Cloud Platform (GCP) et de construire un MVP robuste offrant des capacités de projection, de simulation et d'analyse avancée. 📌 Objectifs & Responsabilités clés Cadrage, Conception & Architecture : Analyser les besoins métiers liés au pilotage de la filière financement. Participer à la définition du modèle de données cible et aux choix d'architecture Data sur GCP. Cartographier les sources (Finance, Risques, Financement) et définir les règles de transformation, de qualité et d'exposition. Développement, Industrialisation & Performance : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion, de transformation et d'exposition des données. Industrialiser et optimiser les traitements dans l'environnement GCP pour garantir la robustesse et la maintenabilité. Mettre en place les contrôles de qualité, de cohérence et la traçabilité des flux (Data Lineage). Exposition des Données & Alignement Métier : Structurer et préparer les datasets destinés au Cockpit de pilotage en collaboration avec les équipes Front-End. Garantir la fiabilité des données servant aux moteurs de simulation des ressources rares. Gouvernance, Sécurité & Pratiques Agiles : Appliquer les règles de gestion des habilitations, de confidentialité et de conformité aux exigences bancaires (auditabilité). Être le référent technique (Tech Lead) au sein de la squad, animer les ateliers techniques et participer activement aux rituels Agile.

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.