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Nous recherchons un Data Engineer Databricks / Dev Python pour rejoindre notre équipe dynamique. Résumé du poste : Ce rôle est essentiel pour accompagner les équipes sur des projets à forte valeur ajoutée autour de la data. Le candidat idéal aura une expérience significative en Databricks et Python, et sera capable de concevoir des solutions robustes tout en formant les utilisateurs. Principales responsabilités : Accompagner les équipes sur des projets à forte valeur ajoutée autour de la data. Intervenir au cœur de l'écosystème data pour concevoir, développer et maintenir des solutions robustes sur Databricks. Développer des notebooks Python (PySpark), SQL et R. Documenter les développements pour assurer leur maintenabilité. Industrialiser les notebooks incluant jobs, workflows et automatisation. Exigences clés : Minimum 5 ans d'expérience dans un rôle similaire. Expertise avancée sur Databricks et Python. Anglais courant requis. Capacité à travailler dans un environnement technique dynamique. Disponibilité pour travailler 2 jours sur site obligatoire. Qualifications complémentaires : Connaissance de l'environnement Cloud. Expérience avec les outils de visualisation de données. Détails supplémentaires : Ce poste est basé sur site 2 jours par semaine et nécessite une collaboration étroite avec différentes équipes pour garantir des livrables de qualité sur des projets complexes.

🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grand compte, vos missions seront les suivantes : - Construire les flux d'alimentation de données de la plateforme - Configurer les composants logiciels, les tester, les assembler et les mettre à disposition pour mise en production par les équipes d infogérance (ops) - Assurer le suivi de production, la maintenance corrective ou évolutive des flux d'alimentation et exposition de données dans le Datalake. - Etre en support technique des établissements et des équipes internes sur les briques applicatives de la plateforme (outils internes et GCP, habilitations ) - Assister les Data Scientist et les Data analysts à l'analyse, la préparation des données, l'exposition, la connaissance des outils - Optimiser les capacités techniques pour une meilleure performance ou limiter les coûts (Finops) - Optimiser la qualité de service (QoS) et la qualité des données en proposant des solutions de contrôle, des outils de mesure et de reporting (métrologie, dataviz..) - Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les données à consolider, transformer, rapatrier, consolider au sein des couches socle et d'exposition - Analyser les données pour traduire une problématique Métier Environnement technique : - Connaissance des concepts clés liés à la mise en oeuvre d'une chaine CI/CD (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - La connaissance des outils lié à ces concepts serait un plus (Jenkins, Bitbucket, Git, XLD/XLR) - Des connaissances en scripting (shell ou Python) seraient un plus - Connaissance de la méthodologie Scrum et Safe - Connaissance des outils GCP (Big Query) ou équivalent d'un autre Clouder

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un "Data Engineer Databricks (H/F) " pour un client dans le secteur du Retail Description🏢 Le Contexte : Passer à l'Échelle la Data Factory Supply ChainAu sein de la filiale informatique d'un groupe majeur de la grande distribution, la Data Factory réunit les équipes IT et les directions métiers pour concevoir, développer et déployer des produits analytiques et Data Science à forte valeur ajoutée. Afin de répondre à une demande croissante, l'organisation s'industrialise et adopte un modèle Agile à l'échelle (Domaines, Tribus, Squads). Vous intégrerez la squad Supply / Logistique, responsable de la création de cas d'usage stratégiques dédiés à l'optimisation des flux, à la gestion des entrepôts et à la performance logistique. Nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé / Senior évoluant sur une plateforme Cloud Azure / Databricks. Ce poste exige une réelle polyvalence : au-delà de la construction des pipelines de données, vous serez le garant de la qualité (QA/Testing) et participerez activement à la restitution décisionnelle. 🎯 Vos Missions : Pipelines, Data Warehouse, QA & RestitutionRattaché(e) à la squad Supply Chain, vos activités couvrent tout le cycle de vie de la donnée : 1. Data Engineering & Cloud Architecture (Majeure) : Concevoir et construire de manière industrielle les pipelines de données (ETL/ELT) pour transformer, enrichir et ingérer les données dans le Data Lake. Développer des notebooks Databricks (Spark / Python) pour assurer des traitements massifs complexes. Mettre en œuvre et optimiser les solutions de Cloud Data Warehousing (tuning de requêtes SQL, modélisation de tables). Assurer la livraison continue des développements dans un environnement DevOps intégrant les processus CI/CD (Azure DevOps). 2. QA, Testing & Qualité de Code : Assurer la QA et le testing des pipelines développés par le second Data Engineer de la squad. Concevoir et exécuter les tests unitaires, d'intégration et de non-régression. Réaliser des revues de code rigoureuses pour garantir le respect des bonnes pratiques et des standards d'ingénierie. 3. Data Analyse & Restitution Decisionnelle : Participer au recueil des besoins métiers et mener les analyses de données en amont. Concevoir et développer les tableaux de bord sous Power BI pour restituer les indicateurs Supply Chain aux opérationnels. Rédiger la documentation technique (Dossiers d'Analyse Technique, release notes).

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d'un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d'intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d'alerting - Participer à l'amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d'un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d'intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d'alerting - Participer à l'amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

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

Nous recherchons un(e) data engineer 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 : krlv60nmtr

Nous sommes à la recherche d'un(e) Analytics Engineer pour renforcer l'équipe People Report et piloter la migration vers le Cloud. Vos missions : Migration & Reverse Engineering : Analyser le legacy (SAP Hana) et assurer la transition des flux de données et du corpus de reporting Power BI vers l'écosystème cible Google Cloud Platform (GCP). Cadrage & Nouveaux Usages : Recueillir et cadrer les besoins de la direction RH pour concevoir de nouveaux indicateurs et tableaux de bord décisionnels (effectifs, masse salariale, recrutements, etc.). Expertise BI & Modélisation : Concevoir les modèles de données optimisés, rédiger des mesures complexes en DAX, garantir la sécurité (RLS) et optimiser les performances end-to-end sous Power BI. Industrialisation & Collaboration : Développer les pipelines de transformation (BigQuery, Dataform), appliquer les standards de versioning (Git) et faire le pont entre les équipes techniques (IT) et les métiers RH.

Nous recherchez pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne Profil recherché : x Qui sommes-nous : INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans. Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/DevOps et Agilité. Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée. Build your success! Ref : O-KUPCP

Dans le cadre de projets à forte volumétrie autour des domaines Risque, Finance et Reporting réglementaire, chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un Big Data Engineer confirmé pour intervenir sur la conception, le développement et l'industrialisation de traitements de données à grande échelle. Vous aurez pour mission missions La conception et le développement de pipelines de données batch. L'alimentation de datamarts réglementaires Risque et Finance. L'alimentation des systèmes de reporting financiers et risques. L'intégration de données issues de sources variées : Core Banking, bases relationnelles, fichiers partenaires, systèmes internes, etc. La mise en place de contrôles de qualité, cohérence et complétude des données. L'optimisation des traitements sur de fortes volumétries : partitionnement, gestion des ressources, performances Spark, optimisation des requêtes. L'industrialisation et le déploiement des traitements via CI/CD, orchestration et monitoring. La réalisation des tests unitaires et des TNR. La documentation technique et la mise à jour des référentiels de données. La prise en compte des contraintes de sécurité, confidentialité et conformité réglementaire : RGPD, classification, anonymisation des données. La participation aux cérémonies Agile et aux réunions projets. La contribution aux activités de Run quotidien et mensuel. Environnement technique Scala – Spark – Hadoop – HDFS – Hive – Airflow – SQL avancé – Bases relationnelles – NoSQL – CI/CD – DevOps Une très bonne maîtrise des problématiques Big Data, volumétrie et optimisation des performances est indispensable.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Support & Data Reliability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine financier. Description🚀 Contexte de la missionAu sein du département Data Technology d'un acteur majeur de la gestion d'actifs et de la finance quantitative, vous intégrez l'équipe en tant que Support & Reliability Engineer (H/F). Votre rôle sera d'assurer la gestion, la robustesse et la fiabilité maximale des systèmes et processus de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Data Scientists et les Quantitative Developers pour garantir la disponibilité, la qualité et les performances des pipelines de données critiques. 🎯 Missions principales & Rôle1. Support Data & Opérations : Assurer le support N1 sur le périmètre Data, gérer les alertes en temps réel et résoudre les incidents durant le shift de Paris. Agir en tant que Gatekeeper pour la gestion des mises en production (Data Release Management / CMRM process) et la fiabilité des données. Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité, conformité). 2. Automation, Monitoring & Fiabilité : Maintenir des pipelines de données fiables, performants et scalables (collecte, stockage, traitement, diffusion). Mettre en place un monitoring proactif et continu pour détecter les anomalies de qualité, d'intégrité et de consistance des données. Automatiser les tâches récurrentes pour optimiser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque d'erreur humaine. 3. Collaboration Transverse & Conduite du Changement : Collaborer avec les développeurs quantitatifs, Data Engineers et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et résoudre les dysfonctionnements. Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. 🏁 ObjectifsGarantir la haute disponibilité et la cohérence des pipelines de données en production. Réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents Data durant le shift de Paris. Industrialiser et automatiser les processus récurrents de maintenance et de monitoring.