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Contexte Notre client recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intégrer une équipe Data internationale. Objectif du poste Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données ainsi que les modèles analytiques nécessaires à la création de datasets fiables, performants et industrialisés. Vous serez garant(e) de la qualité, de la cohérence et de la maintenabilité des solutions data mises en œuvre. Missions principales Participer à l’intégration des données au sein du Data Hub. Développer et maintenir les pipelines d’ingestion et de transformation. Concevoir et implémenter des datasets de référence (SSOT). Développer et maintenir les datamarts métiers. Concevoir des modèles de données robustes et évolutifs. Développer des transformations complexes en SQL et dbt. Créer et maintenir des procédures stockées et scripts d’automatisation. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DataOps. Participer à l’automatisation des déploiements. Contribuer à l’amélioration continue des processus de Data Quality. Assurer la documentation technique et la maintenabilité des développements. Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, les Data Analysts et les Data Product Managers. Participer aux cérémonies Agile (Scrum). Comprendre et challenger les besoins fonctionnels. Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation des données.

Bonjour, Nous recherchons un Data Engineer / Data Scientist Senior pour une mission longue durée basée à Lyon , avec une présence sur site de 2 à 3 jours par semaine . Localisation : Lyon (2 à 3 jours/semaine sur site) TJM maximum : 430 € HT Démarrage : 01/09/2026 Durée de la mission : 16 mois (jusqu’au 31/12/2027) Contexte de la mission Dans le cadre du développement des usages Data & IA, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’expérimentation à l’industrialisation. Vous apporterez votre expertise sur les technologies Data, participerez à la conception de solutions innovantes et contribuerez à leur intégration dans le système d’information. Principales responsabilités : Apporter une expertise technique sur les technologies Data et contribuer aux choix d’architecture. Réaliser des expérimentations et des Proofs of Concept autour des cas d’usage Data & IA. Développer des modèles et traitements de données adaptés aux besoins métiers. Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de traitement et d’intégration des données. Participer à l’industrialisation et au déploiement des solutions au sein du SI. Transformer et valoriser des données non structurées afin de les rendre exploitables. Contribuer à l’amélioration de la qualité, de la structuration et de la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes dans un environnement Agile et participer aux rituels de projet.

1. Objet de la mission La présente consultation a pour objectif de sélectionner un consultant Solidatus capable d’accompagner notre service dans la modélisation, la gouvernance et la visualisation de nos flux de données à l’aide de la plateforme Solidatus. La mission vise à renforcer notre maîtrise des dépendances, améliorer la conformité réglementaire. 2. Contexte Notre organisation mène actuellement plusieurs projets de transformation autour de la gouvernance des données, incluant : · La cartographie des flux inter-applicatifs · La documentation des lignages de données · La mise en conformité avec les exigences réglementaires (ex. BCBS 239) · L’amélioration de la transparence et de la traçabilité des données · Solidatus a été retenu comme outil central pour structurer et visualiser ces éléments. 3. Périmètre de la mission Le consultant devra intervenir sur les axes suivants : · Analyse des besoins — Recueil des exigences métiers et techniques · Modélisation Solidatus — Création et structuration des modèles, couches, relations et attributs · Lignage de données — Construction et documentation des flux de bout en bout · Intégration technique — Connexion avec les sources existantes (catalogues, bases, ETL) · Formation et transfert de compétences — Sessions pour les équipes Data, IT et métiers · Support méthodologique — Mise en place de standards, bonnes pratiques et gouvernance Solidatus

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous contribuez à la mise en place et à l'industrialisation des flux de données dans un environnement Microsoft Dynamics 365 et Microsoft Fabric. * Intégrer les données Dynamics 365 (Sales, Finance, Supply Chain) via Dataverse * Concevoir les pipelines dans Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows Gen2) * Construire et maintenir le Lakehouse OneLake et les modèles analytiques Structurer la donnée pour Power BI et les cas d'usage IA * Garantir la qualité, la gouvernance et la fiabilité des données * Optimiser les performances et les coûts Les compétences techniques : * Microsoft Fabric (OneLake, Data Engineering, Data Factory) * Services Azure Data * SQL avancé * Python (PySpark, notebooks Fabric) * Dynamics 365 / Dataverse * Power BI

Contexte Dans le cadre du renforcement de son Data Office, notre client recherche un Data Architecte Fonctionnel afin d'accompagner la structuration et la gouvernance des données à l'échelle de l'entreprise. Le consultant interviendra de manière transverse auprès des différentes directions métiers et équipes IT afin de garantir la cohérence, la qualité et la valorisation du patrimoine de données de l'organisation. Missions Définir et maintenir l'architecture fonctionnelle des données de l'entreprise. Cartographier les flux de données et les objets métiers stratégiques. Participer à la définition et à l'évolution du modèle de données cible. Accompagner les domaines métiers dans la formalisation de leurs besoins Data. Assurer l'alignement entre les besoins métiers, la gouvernance Data et les solutions techniques. Contribuer à la mise en œuvre des standards, référentiels et bonnes pratiques du Data Office. Collaborer avec les équipes Data, BI, Architecture d'Entreprise, IT et métiers. Participer aux initiatives de Data Governance, Data Quality et Data Lineage. Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et les artefacts d'architecture. Profil recherché Minimum 5 ans d'expérience en Data Management, Architecture Fonctionnelle ou Business Analysis Data. Expérience significative au sein d'un Data Office ou d'une organisation Data transverse. Bonne compréhension des enjeux de gouvernance, qualité et modélisation des données. Capacité à dialoguer aussi bien avec les métiers qu'avec les équipes techniques. Expérience dans la cartographie des données et des processus. Connaissance des référentiels de gouvernance Data et des bonnes pratiques d'architecture. Excellentes capacités de communication et de facilitation. Compétences appréciées Data Governance Data Quality Data Lineage Data Modeling Business Glossary Master Data Management (MDM) Collibra, Informatica, Purview ou outils équivalents DAMA-DMBOK Architecture d'entreprise Langues Français ou Néerlandais courant Anglais professionnel Pourquoi rejoindre cette mission ? Vous rejoindrez une équipe Data Office stratégique avec une forte visibilité au sein de l'entreprise et contribuerez directement à la transformation Data de l'organisation, en collaborant avec de nombreux stakeholders métiers et IT.

Le client a mis en place une plateforme de données moderne basée sur Azure(Synapse, Data Factory, Data Lake, Power BI) pour soutenir les analyses et le reporting à l'échelle de l'entreprise. Suite à une forte expansion de l'activité, la plateforme doit désormais évoluer vers un socle de données plus évolutif, industrialisé et résilient, permettant des analyses avancées et préparant les futurs cas d'usage de l'IA. La fonction Data fonctionne selon un modèle de livraison hybride, combinant une équipe interne restreinte et des partenaires externes. Alors que l'équipe interne définit la stratégie des données, la gouvernance et la vision de la plateforme, une part importante des activités actuelles de construction (build) et d'exploitation (run) est prise en charge par des partenaires externes (AMS et livraison par projet Danc se contexte, nous recherchons, un Ingénieur de Données Azure Senior / Lead pour s'approprier progressivement la plateforme de données. Ce rôle combine l'ingénierie pratique (hands-on), l'architecture de plateforme et le leadership de livraison, avec un accent particulier sur le renforcement des compétences internes et la réduction de la dépendance vis-à-vis des partenaires externes au fil du temps Il s'agit d'un rôle transformationnel et de terrain (hands-on) , nécessitant la capacité d'opérer dans un environnement partiellement externalisé tout en menant l'industrialisation, la fiabilité et l'appropriation à long terme de la plateforme. Responsabilités clés 1. Propriété et architecture de la plateforme de données · Détenir et piloter l'évolution de la plateforme de données Azure, en définissant les normes d'architecture, les modèles de données et la feuille de route technique alignés sur les besoins de l'entreprise et les ambitions futures en matière d'analyse et d'IA. · Agir en tant qu'autorité de conception, en garantissant l'évolutivité, la performance, l'efficacité des coûts et la standardisation à travers toutes les entités et domaines de données. 2. Ingénierie des données pratique et construction de la plateforme · Concevoir, construire et optimiser des pipelines de données et des produits de données évolutifs dans Azure (Data Factory, Synapse, Data Lake), en établissant des normes d'ingénierie et des frameworks réutilisables. · Prendre directement en charge les développements critiques (pipelines complexes, optimisation des performances, composants architecturaux), tout en guidant et validant les implémentations livrées par les partenaires. 3. Gestion de l'AMS et de la livraison · Piloter et challenger le partenaire de services de gestion d'applications (AMS), en garantissant la qualité de la livraison, le respect des normes et l'amélioration continue des services. · Définir les priorités, passer en revue les livrables et piloter le transfert de connaissances afin de réduire progressivement la dépendance vis-à-vis des partenaires externes. 4. DataOps, gouvernance et fiabilité de la plateforme · Établir et faire respecter les pratiques DataOps (CI/CD, tests, surveillance, alertes) pour industrialiser et stabiliser la plateforme. · S'assurer que la gouvernance des données, la qualité des données et les normes de sécurité sont appliquées de manière cohérente dans l'ensemble de l'écosystème de données. Objectifs et résultats clés (OKR) Priorités immédiates · Monter en compétences sur la plateforme de données Azure et sécuriser le transfert de connaissances depuis les partenaires actuels. · Évaluer et rationaliser l'architecture de données, les pipelines et les outils existants. · Stabiliser et renforcer le Datahub du Groupe (Synapse, Data Lake, ensembles de données Power BI). · Soutenir les initiatives critiques en améliorant la fiabilité et l'évolutivité des pipelines de données. Objectifs à moyen terme · Développer le Datahub du Groupe avec des ensembles de données standardisés et certifiés à travers les entités. · Améliorer les performances et l'accessibilité des données pour les analyses et le reporting. · Industrialiser les processus d'ingestion, de transformation et de déploiement des données. · Réduire le délai de mise à disposition des données et améliorer la résilience de la plateforme. Objectifs stratégiques · Préparer la plateforme de données pour les analyses avancées et les futurs cas d'usage de l'IA. · Améliorer la qualité, la lignée (lineage) et l'accessibilité des données dans toute l'organisation. · Contribuer à l'évolution vers une plateforme de données moderne et évolutive (par exemple, Fabric, Databricks).

Vos missions Votre travail consistera à accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible basée sur Databricks, Spark et Power BI. Conception et développement des pipelines data Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks et Spark. Développer les traitements en Python, PySpark et SQL. Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Industrialisation et qualité Industrialiser les pipelines de données à travers les standards de développement, les tests, le CI/CD et les déploiements. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement et accompagner les équipes dans leur adoption. Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements. Participer au suivi de production, à l’analyse des incidents et à l’amélioration continue. Performance et exploitation Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts. Orchestrer les traitements via Databricks Workflows. Participer à l’intégration des sources d’alimentation du datalake. Architecture et collaboration Contribuer aux choix techniques liés à la plateforme data. Participer au cadrage des besoins avec les équipes utilisatrices. Contribuer à l’interfaçage avec les outils de restitution de données. Participer à la documentation technique et aux standards de l’équipe. Participer aux rituels agiles et aux activités d’amélioration continue.

Dans le cadre d'un projet de transformation data d'envergure au sein d'un grand groupe du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour renforcer une équipe spécialisée dans la modernisation et l'industrialisation de la plateforme de données, articulée autour de Databricks et d'une architecture Lakehouse. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, équipes métier) évoluant dans un environnement Agile, avec des enjeux forts de fiabilité, de performance et de gouvernance des données. La mission couvre à la fois des dimensions d'architecture, de développement de pipelines, d'administration de la plateforme Databricks et de mise en conformité avec les standards de qualité et de sécurité de la donnée. Vous contribuerez activement à la standardisation des pratiques d'ingénierie data, à la documentation des flux et modèles, ainsi qu'à l'accompagnement des utilisateurs dans l'adoption des outils. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines de données robustes sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables) - Mettre en place et faire évoluer des architectures Lakehouse reposant sur Delta Lake - Industrialiser les workflows ETL/ELT via Databricks Workflows, en assurant fiabilité, scalabilité et maintenabilité - Administrer l'espace de travail Databricks : gestion des workspaces, clusters, permissions et accès utilisateurs - Optimiser les coûts de la plateforme grâce à la configuration fine des clusters, à l'autoscaling et au monitoring - Implémenter les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance (Unity Catalog, gestion des accès, data lineage) - Mettre en œuvre des mécanismes de qualité et de validation des données (expectations, tests, contrôles de fraîcheur) - Documenter les modèles de données et les flux au sein de la plateforme - Collaborer étroitement avec les équipes Data Analytics, Data Science et métier pour comprendre et répondre aux besoins fonctionnels - Participer aux revues de code, à la définition des standards et au partage des bonnes pratiques au sein de l'équipe - Accompagner les utilisateurs dans la montée en compétences et l'adoption de l'environnement Databricks

Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation digitale visant à démocratiser l'accès aux actifs privés pour la clientèle Retail & Wealth Management, notre client déploie une infrastructure de données pour consolider, transformer et distribuer des données financières et documentaires vers des partenaires de distribution. Le Data Engineer interviendra en autonomie sur la conception et le déploiement de pipelines de données et d'interfaces API dans un environnement cloud Azure / Databricks à forte volumétrie. Responsabilités Architecture & ingestion de données Concevoir et implémenter des pipelines ETL/ELT avec PySpark sur Databricks Construire et maintenir une architecture data lake Bronze–Silver–Gold (architecture médaillon) Développer des jobs de transformation pour des datasets financiers (NAV, capital calls, distributions, reportings) Gérer les tables Delta Lake pour un stockage ACID-compliant APIs & intégrations partenaires Développer et maintenir des Azure Functions pour les intégrations API temps réel avec des partenaires externes Développer des APIs RESTful en Python pour la distribution de données Collaborer avec les data consumers pour comprendre leurs besoins et garantir la qualité des flux Qualité, performance & DevOps Implémenter des contrôles qualité et des frameworks de tests automatisés Optimiser les jobs Spark et fonctions serverless (performance et coûts) Travailler en CI/CD via Azure DevOps Stack technique DomaineTechnologiesLangage principalPython (maîtrise avancée obligatoire)Traitement distribuéPySpark, DatabricksStockage / Data lakeDelta Lake, architecture médaillon (Bronze–Silver–Gold)SQLTransformation et analyse de donnéesCloud AzureDatabricks, Azure Functions, Azure DevOps, PipelinesQualité de codePre-commit hooks, ruff, mypy, blackVersioningGit — stratégies de branchingTestspytest

Nous recherchons pour l’un de nos clients grands comptes du secteur de l’énergie un Data Engineer Python / Big Data afin d’intervenir sur le développement d’une plateforme Big Data robuste et scalable, destinée à centraliser, normaliser et distribuer des indicateurs métiers à l’échelle internationale. Contexte de la mission La plateforme a pour objectif de gérer un volume important de données provenant de plusieurs pays. Elle permettra de centraliser différents indicateurs, de standardiser les vues et de faciliter leur exploitation par les différentes parties prenantes. Le consultant interviendra au sein d’une équipe majoritairement basée à Paris, avec de possibles déplacements ponctuels à Lyon et Bruxelles. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez amené à : Concevoir et développer des composants de data ingestion. Participer au traitement, à la normalisation et à l’optimisation des données. Mettre en place des pipelines de distribution de données vers différents consommateurs. Contribuer à l’amélioration du framework commun : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, qualité de code. Appliquer les standards internes en matière d’architecture et de développement. Collaborer avec les équipes projets afin de promouvoir les bonnes pratiques techniques. Participer à la conception d’une architecture Big Data scalable et maintenable. Compétences attendues Python V3 Big Data Architecture & Technologies Datalake Data pipelines Data modeling CI/CD Testing Monitoring Performance optimization Environnements distribués AWS Cloud, un plus

L'équipe pilote une initiative visant à appliquer l'IA pour améliorer l'estimation lors de l'exécution de projets et fournir des retours complets sur les données de projet à des fins de benchmarking et d'optimisation des prévisions de charge de travail. Nous recherchons un Développeur Python confirmé pour rejoindre notre équipe projet basée à Paris (France). Le candidat retenu jouera un rôle clé dans le développement de déploiements d'API, la préparation et la transformation de données, ainsi que dans l'interfaçage entre plusieurs systèmes, notamment notre plateforme de données et d'autres composants de l'écosystème. Ce poste offre une opportunité stimulante de travailler sur des technologies de pointe et de contribuer à un projet ayant un impact significatif sur nos capacités en IA.

Rôle et responsabilités des Développeurs • Développement et expertise Réaliser des développements de complexité moyenne. Assurer la maintenance applicative (Gestion des obsolescence et vulnérabilités) • Contribution agile Participer aux rituels techniques (estimation de charge, engagement sur le sprint). • 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 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

Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Engineering, notre client recherche un Senior Data Engineer afin d'accompagner la conception, l'industrialisation et l'optimisation de ses plateformes de données sur Azure et Snowflake. 🎯 Vos missions : • Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et performants. • Participer à la mise en place et à l'évolution des architectures Data Warehouse, Data Lake et Data Lakehouse. • Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). • Concevoir et améliorer les pipelines CI/CD sous Azure DevOps. • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des traitements de données. • Accompagner les Data Engineers de l'équipe à travers du coaching, du partage de bonnes pratiques et des revues de code. • Participer à la gouvernance des données, à la gestion des métadonnées et à l'optimisation des coûts. • Collaborer étroitement avec les équipes métiers, Data Analysts, Data Scientists et IT. 🛠 Environnement technique : • Azure • Snowflake • Snowpark • dbt • Python • Azure Data Factory • Terraform • Azure DevOps • Git • PowerShell • Azure CLI • PowerDesigner

Au sein d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, vous interviendrez sur des projets de Data Science et d'IA en lien direct avec les métiers. À ce titre, vous serez amené(e) à : Piloter et réaliser des projets de Data Science et d'Intelligence Artificielle sous la supervision du Tech Lead Data Scientist ; Réaliser les différentes étapes des projets : préparation des données, modélisation, data visualisation et application des normes de gestion de projet ; Accompagner les métiers dans l'utilisation de l'IA générative, la réalisation de prompts ainsi que le déploiement de LLM, d'agents et d'assistants ; Participer à la mise en place de l'environnement technique, notamment sous GCP, ainsi qu'à la définition des méthodes de gestion de projet ; Assurer le maintien en condition opérationnelle des cas d'usage Data Science et IA industrialisés Coacher des étudiants dans la réalisation de Proofs of Concept (POC) ; Contribuer aux actions d'acculturation, d'animation et de diffusion des pratiques Data et IA ; Collaborer activement à la vie du service et du département ainsi qu'à l'amélioration continue de son fonctionnement. L'ensemble des activités s'inscrit dans un cadre réglementaire et normatif intégrant les enjeux de sécurité des systèmes d'information, de conformité, de RGPD, d'IA Act et d'éthique.