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Data Engineer Spark/Scala 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) 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 demandéesCompétences Niveau de compétence Apache Kafka Avancé Apache Hadoop Confirmé Apache Hive Avancé SCALA Confirmé Spark Confirmé

Missions Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Senior Data / AI Engineer (Dataiku) pour rejoindre l’équipe du Group Data Office, au service des métiers. Vous jouerez un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via des agents intelligents (agentic process automation), et le soutien à la prise de décision stratégique. Votre contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets : de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Responsabilités En tant que Data Automation Engineer confirmé (Dataiku), vous serez amené(e) à : - Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et de concevoir des solutions data adaptées. - Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. - Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers afin de valider des hypothèses et d’accélérer le time-to-value. - Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec une attention particulière portée à la qualité des données, la maintenabilité et la performance. - Contribuer à la livraison continue et aux déploiements en appliquant les bonnes pratiques de génie logiciel et de DevOps. - Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques - Expérience avérée dans le traitement de grands volumes de données en Python, avec des bibliothèques telles que pandas ou Polars. - Solide compréhension des principes du génie logiciel : clean code, gestion de versions, tests et automatisation. - Expérience avec des frameworks LLM et des outils d’orchestration d’agents IA. - Maîtrise du prompt engineering, des approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de l’utilisation de modèles de fondation. - Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. - Expérience dans l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. - Connaissance des frameworks d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. - Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku. - Familiarité avec les pratiques DevOps, les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Nous sommes à la recherche deux consultants de haut niveau spécialisés en Data Engineering, disposant d’une expertise approfondie dans les technologies Python, Data, GenAI, AWS (Kinesis, S3, EMR, etc.), Airflow, Terraform, GitLab CI/CD, Python ainsi qu’une solide maîtrise de SQL, Snowflake et les architectures Data Streaming. Une expertise en Scala et Spark serait fortement appréciée. Il sera chargé de concevoir et développer des pipelines de données, développer sur des chatbots AI dans un environnement cloud tout en contribuant activement à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité de notre plateforme data.

Nous recherchons un expert data capable de concevoir, structurer et optimiser des solutions data modernes pour accompagner la croissance et les enjeux business d’une organisation en pleine transformation numérique. Votre rôle sera central : transformer la donnée en levier stratégique, garantir sa qualité et développer les pipelines, modèles et analyses qui permettront aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions. 🎯 Livrables & responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions data complètes pour répondre aux besoins business. Analyser, interpréter et valoriser des données complexes pour produire des insights actionnables. Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, produit, métier, sécurité…) afin d’identifier et résoudre les problématiques data. Développer et maintenir des pipelines de données , des modèles analytiques et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données sur tout leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et des recommandations pour soutenir la prise de décision data-driven. 🧩 Expertise requise 5 ans d’expérience minimum en data engineering, data analytics ou poste similaire. Expérience solide dans la livraison de solutions data dans des environnements dynamiques. Maîtrise des architectures et technologies data modernes : plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), frameworks Big Data, data warehousing. Excellentes compétences en Python, SQL, Spark . Maîtrise de la modélisation de données , des processus ETL et des pipelines de transformation. Expertise sur les outils de visualisation et de reporting : Power BI, Tableau . Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données.

Mission Concepteur Développeur Big Data – Société de l'Énergie Localisation : Courbevoie (3 jours/semaine sur site) Tarif max : 400€/jour Démarrage : 05/01/2026 Durée : 12 mois (fin 04/01/2027) – prolongeable Expérience requise : 4-5 ans minimum Prestations principales : Analyse besoins RH/Finance + rédaction spécifications techniques Conception/développement pipelines ETL/ELT (Spark, Hadoop, Databricks, Snowflake) Intégration sources données/API + contrôle qualité Déploiement cloud (AWS/Azure/GCP) ou clusters Hadoop/Spark Optimisation performances (partitionnement, tuning clusters) Tests unitaires/intégration + revues code Maintenance évolutive, support incidents, veille techno Compétences obligatoires : Big Data, Hadoop, Spark, Python PostgreSQL, Databricks Livrables : Spécifications techniques + diagrammes Code source/scripts + tests complets Documentation exploitation + rapports performances Plan déploiement/rollback Cette mission essentielle vise à confier à un Ingénieur Data expérimenté la responsabilité complète du cycle de vie des solutions de traitement de données pour les domaines RH et Finance . Le professionnel doit maîtriser les technologies Big Data (Spark, Hadoop) , les plateformes analytiques (Databricks, Snowflake) et les environnements Cloud (AWS, Azure, GCP) , afin de garantir la livraison de systèmes ETL/ELT performants, sécurisés et alignés sur les objectifs business.

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Customer Data Modeler dans le cadre du programme MDM Voyager phase 2 . La mission vise à renforcer la structuration, la modélisation et la gouvernance des données Clients au sein de l’écosystème Master Data Management. Le consultant travaillera avec les équipes IT, les métiers et les équipes Data Governance afin de documenter, améliorer et aligner durablement les modèles et processus MDM liés au domaine Client. Objectif et livrable: Conception et documentation du Customer Master Data Model . Définition des processus de gouvernance, règles de qualité, rôles et responsabilités. Alignement avec les équipes métier et IT pour assurer cohérence et intégration dans le programme MDM Voyager. Livrables attendus : modèles de données, dictionnaires, règles de qualité, schémas de gouvernance, rapports de validation. Compétences attendues : Expertise forte en Master Data Management (Customer) : modélisation, qualité, gouvernance. Très bonne compréhension des processus du domaine Client (Customer lifecycle, segmentation, identification…). Maîtrise de la documentation de modèles conceptuels/logiques/physiques. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (atout majeur). Capacité à collaborer avec plusieurs parties prenantes IT / Business. Excellente aptitude à formaliser règles, processus et dictionnaires de données.

Contexte de la mission Un grand groupe du secteur média / audiovisuel mène plusieurs projets stratégiques autour de la valorisation de la donnée au sein de sa Direction Technique du Numérique. L’objectif global est d’utiliser la donnée comme levier de croissance , d’optimisation des produits numériques et d’amélioration de la connaissance utilisateur. La mission est intégrée à une équipe transverse (Product Owner + Data Engineers) en charge d’un produit interne visant à fournir des données fiables, structurées et exploitables pour le pilotage des activités numériques. Objectifs principaux Maximiser la collecte de données dans le respect des normes légales. Améliorer la connaissance et l’expérience utilisateur via la donnée. Mettre à disposition des outils d’aide à la décision basés sur des données fiables. Garantir la disponibilité, la qualité et la gouvernance des pipelines data. Environnement technique Python, SQL, dbt, Apache Spark BigQuery, Dataplex Universal Catalog Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Google Cloud Platform Responsabilités attendues Au sein de l’équipe data Maintenir et faire évoluer le produit data existant ainsi que les dispositifs associés. Mettre en place et suivre un contrôle qualité rigoureux des données. Accompagner les utilisateurs internes dans l’usage des datasets. En tant que Data Engineer Participer aux phases de conception, planification et développement. Construire et maintenir des pipelines robustes, scalables et résilients. Structurer et organiser le stockage des données. Déployer et optimiser les infrastructures cloud en réponse à la croissance des volumes. Contribuer aux initiatives de gouvernance : qualité, intégrité, fiabilité. Maintenir les workflows CI/CD et sécuriser les environnements. Documenter les développements et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Réaliser une veille technologique continue. Compétences requises Expérience Minimum 3 ans en tant que Data Engineer (7 à 10 ans souhaité pour le niveau sénior). Compétences techniques indispensables Python, SQL, Spark, dbt BigQuery, Dataplex Airflow Terraform, Terragrunt GitLab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum / Kanban) Compétences transverses Capacité à vulgariser des sujets techniques. Rigueur, autonomie, communication claire. Modalités d’exécution Présence sur site : 50 % minimum . Pas d’astreinte prévue. Matériel conforme aux normes de sécurité (chiffrement, antivirus, mises à jour…). Langue de travail : français

En tant que Développeur Python spécialisé en automatisation, vous interviendrez sur la conception, le développement et l’optimisation de scripts et d’outils destinés à automatiser les processus internes. Vous contribuerez à réduire les tâches manuelles répétitives, améliorer la fiabilité opérationnelle et accélérer les workflows techniques et métiers. Vous travaillerez en collaboration directe avec les équipes techniques (Ops, Data, Infrastructure) pour identifier les besoins, proposer des solutions innovantes et garantir la performance des outils développés.

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

Missions principales Contribuer au développement et à l’industrialisation des traitements Big Data. Intervenir en transverse auprès des différentes équipes (IT et métiers). Challenger les besoins métiers et proposer des solutions techniques pertinentes. Participer à l’amélioration continue des performances et de la qualité des données. Environnement technique Environnement technique : SPARK, CLOUDERA, HADOOP, Java, Hive Profil recherché – Hard & Soft Skills 5 à 8 ans d’expérience en environnement Big Data (Spark / Hadoop / Hive / Java). Solide culture data et environnement distribués (type Cloudera). Excellente capacité de prise de recul et de compréhension des enjeux métiers. Aisance relationnelle et posture transverse : capacité à challenger et à accompagner les équipes métiers. Présence à Vannes 3 jours par semaine - Non négociable

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Manager / Data Quality Lead H/F Description de la mission: Contexte & Mission L’entreprise renforce son organisation Data afin de délivrer des produits data fiables et de confiance à l’échelle du Groupe. Au sein de la Data Product Squad , l’entreprise recherche un(e) Data Manager / Data Quality Lead expérimenté(e) pour lancer et structurer le chantier Data Quality , identifié comme un point de douleur majeur et une priorité stratégique . L’objectif principal de cette mission est de construire, piloter et opérationnaliser la Data Quality , en étroite collaboration avec les Business Data Owners et la Data Engineering Squad . Objectifs clés La mission s’articule autour de quatre objectifs principaux : Identifier et structurer les Data Domains , et animer la communauté des Data Owners Définir et piloter la roadmap Data Quality , en priorisant les jeux de données et domaines à corriger en premier Mettre en place le pilotage et les outils de Data Quality , incluant les indicateurs de qualité et le reporting sur le data drift Coordonner les Data Owners et la Data Engineering Squad afin d’assurer des corrections de données efficaces et durables Responsabilités principales Identifier les Data Domains et formaliser les responsabilités (Data Owners, Data Custodians) Animer, fédérer et structurer la communauté des Data Owners Évaluer les problématiques actuelles de qualité des données et leurs impacts métiers Définir, maintenir et prioriser la roadmap Data Quality Définir les règles de Data Quality , KPI et indicateurs Déployer ou paramétrer les outils de Data Quality (monitoring, alertes, reporting, détection de dérive) Reporter l’état de la Data Quality , les risques et l’avancement auprès des parties prenantes Compétences & Expérience requises Expérience confirmée en tant que Data Manager / Data Quality Lead dans des organisations complexes Expérience de travail étroite avec des Data Owners métiers Expérience avec des outils de Data Quality (monitoring, contrôles, métriques, détection de dérive) Excellentes capacités de facilitation , de coordination et de communication Capacité à conduire le changement sans autorité hiérarchique Profil senior requis (autonome, structuré, pragmatique) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Profil : Senior Data Engineer · Contexte de la mission : L’équipe Supply Zone Forecast (SZF) développe et maintient les modèles de prévision de la demande et des ventes pour l’ensemble des produits Décathlon, par centre d’approvisionnement continental. Aujourd’hui, notre pipeline est en production sur l’Europe, la Chine et l’Inde, et notre ambition pour 2026 est d’étendre la couverture à LATAM et MEA. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté sur PySpark et l’optimisation de pipelines. Notre Stack Data : AWS (S3, ECR, EKS); Databricks; Airflow; Pyspark; Python Et Github. La mission portera principalement sur la reprise, l’optimisation et la refonte partielle du module de “refining”, hérité d’une autre équipe . Ce module présente aujourd’hui plusieurs limites : lenteur d'exécution (compute), manque de gouvernance, faible modularité, documentation incomplète et difficulté à évoluer ou à scaler à l’échelle mondiale. Le contexte inclut également plusieurs dettes techniques autour de la stabilité, de la qualité du code et du renforcement des tests (unitaires et fonctionnels) La mission se déroulera sur site à Paris , au sein du pôle data Digital Principales responsabilités Refonte et optimisation du module “Refining” : Auditer le code existant, identifier les goulots de performance et axes d’amélioration. Revoir la structure du code pour renforcer la modularité, la lisibilité et la maintenabilité. Mettre en place une documentation claire et partagée (technique + fonctionnelle). Optimiser le traitement PySpark (logique de partitionnement, cache, broadcast, etc.). Proposer une approche flexible pour l’ajout de nouvelles features. Renforcement de la robustesse et de la qualité : Implémenter ou renforcer les tests unitaires et fonctionnels. Améliorer la stabilité globale de la pipeline ML de forecast. Participer à la mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle (CI/CD, gouvernance du code, monitoring). Collaboration et transfert de compétences : Travailler étroitement avec les Data Scientists et lMachine Learning Engineers de l’équipe SZF. Assurer un transfert de connaissances clair et structuré à l’équipe interne. Contribuer à la montée en compétence collective sur PySpark et la scalabilité de pipelines ML. Livrables attendus : Module “refining” refactoré, documenté et testé Rapports d’audit et plan d’optimisation validés Documentation technique centralisée Pipeline stable et industrialisable à l’échelle mondiale

En tant qu’Ingénieur Data Senior, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et l’optimisation de solutions data innovantes pour le secteur bancaire. Vous serez un membre essentiel de l’équipe Data Engineering et collaborerez avec des experts métiers, data scientists et développeurs pour transformer les plateformes digitales de nos clients. Vos missions principales Concevoir, développer et maintenir des solutions big data robustes et évolutives avec Hadoop, Spark, Kafka… Mettre en œuvre des pipelines de données temps réel et batch pour des cas d’usage complexes Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données à chaque étape du cycle de vie Intégrer des solutions de streaming avec Kafka pour des analyses quasi temps réel Développer et maintenir des microservices en Node.js Encadrer les ingénieurs juniors et promouvoir les bonnes pratiques

La prestation consiste à contribuer activement à la mise en œuvre d’une application Streamlit dédiée à la tarification des contrats Santé et Prévoyance, s’appuyant sur notre socle Snowflake. Cette application sera mise à disposition des équipes métiers. La mission inclut : - Développer des écrans interactifs avec Streamlit - Participer à la conception du modèle de données sous-jacent - Contribuer à la définition des règles de gestion et des calculs pris en charge par l’application - Effectuer les tests (recette) afin de garantir la conformité de l’interface et des calculs aux besoins métiers - Assurer l’optimisation et la performance des traitements - Rédiger la documentation applicative Équipe projet : - Deux développeurs Streamlit/Snowflake - Un chef de projet

Nous recherchons pour le compte de notre client un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior H/F pour une mission en freelance ou portage salarial de 6 mois renouvelable à pourvoir dès que possible dans le département 92 (Ile-de-France). Un début de mission en janvier 2026 peut-être envisageable. Notre client propose 2 jours de télétravail maximum par semaine. Responsabilités principales : Mise en place de standards de développement et bonnes pratiques Expertise en performance, fiabilité et scalabilité Participation à la communauté des Tech Leads avec les différentes Lines of Business de notre client Développement de flux d’ingestion