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Dans le cadre de la transformation de son système d’information et de l’industrialisation de ses pratiques IT, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Ingénieur SRE pour renforcer ses équipes. Le consultant interviendra dans un environnement Agile, au cœur d’un écosystème applicatif critique (B2C / B2B), avec des enjeux forts de fiabilité, performance et scalabilité des services . Missions Concevoir, développer et maintenir des systèmes fiables, performants et évolutifs Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer les principes SRE dès la conception Assurer la disponibilité, la performance et la résilience des applications en production Mettre en place des mécanismes de monitoring et d’alerting proactifs Participer à la gestion et à la résolution des incidents critiques Automatiser les tâches opérationnelles (run, déploiement, exploitation) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques SRE et DevOps Maintenir la documentation technique et les bonnes pratiques Environnement technique Cloud : AWS CI/CD : GitHub Actions, pipelines de déploiement Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Puppet Conteneurisation : Docker Monitoring : Dynatrace Systèmes : Linux Architecture : systèmes distribués, haute disponibilité

Contexte de la mission Le Data Governance Specialist rejoint l’équipe Expertise du Centre d’Expertise (CoE) Data Governance . Cette équipe a pour mission d’élaborer des principes communs, de favoriser la transversalité des rôles et des processus de gouvernance des données, ainsi que d’industrialiser l’utilisation de l’expertise afin de résoudre les problématiques rencontrées par les Digital Units lors de l’exécution des processus de gestion des données. La mission consiste à assurer une expertise à la fois fonctionnelle et technique concernant la solution de Data Catalog de Decathlon ( Collibra ) et son intégration dans l’écosystème de la Data & Agentic Platform . Elle inclut également une participation active aux chantiers stratégiques de transformation, tels que le AI Governance Framework , la Trust AI et la Data Quality by Design . Objectifs et livrables Développement produit / Configuration du Data Catalog Collibra : Conception de solutions pour répondre aux problématiques des utilisateurs de Collibra et mise en œuvre de ces solutions dans l’outil (administration, configuration, développements spécifiques si nécessaire). Validation des spécifications, développement et déploiement des workflows. Assistance pour la collecte des demandes et des requêtes des utilisateurs, ainsi que leur tri. Intégration du Data Catalog (Collibra) avec l’écosystème technologique de la donnée : Participer à la conception, à la mise en œuvre et à l’exploitation du système d’échange de métadonnées entre le Data Catalog, les solutions composant la Data Platform de Décathlon et les différents référentiels de métadonnées de l’entreprise. Collaborer avec l’équipe d’architecture pour assurer une intégration fluide. Configurer les capacités Edge en vue de la collecte des différentes zones de données. Développer et maintenir les connexions (crawling, APIs, connecteurs), assurer l’échange d’informations entre les systèmes IT et le Data Catalog (en interaction avec le support technique de Collibra). Intégrer le Data Catalog au sein du Data Quality Metrics Store. Participer activement au programme de Data Contract.

Data Migration SAP Expert 550 e par j (x7) avec expérience confirmée (5–8 ans), capable de gérer des migrations de bout en bout dans un environnement SAP. +5 ans d'xp Principales missions : Définir et piloter la stratégie de migration des données (DTM) SAP Gérer le nettoyage des données, les KPIs et le suivi qualité Construire et maintenir les templates de migration (mapping, règles, outils…) Piloter les différentes phases : MOCK1, MOCK UAT, Production Load Analyser les défauts et gérer les écarts de méthodologie Accompagner et former les équipes locales (DMEs) Assurer la cohérence globale entre régions et contribuer à l’amélioration continue 550 e par j

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers

Notre client, acteur international du secteur pharmaceutique, recherche un Data Engineer Senior dbt / Snowflake (H/F) afin de renforcer sa plateforme data analytique. Vos missions : Au sein d’une équipe data internationale, vous interviendrez sur : La conception et le développement de pipelines ELT performants La modélisation des données analytiques (faits, dimensions) L’optimisation des performances Snowflake et requêtes SQL La mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et CI/CD La gestion de la sécurité des données (RBAC, RLS, masquage dynamique) L’ingestion de données depuis des environnements cloud AWS La mise en place de tests de qualité et de monitoring data Les compétences techniques Snowflake (Time Travel, Zero Copy Cloning, Snowpipe) dbt (models, macros, tests, snapshots, DAGs) SQL avancé AWS S3 Git, CI/CD, automatisation DataOps

Viveris accompagne un distributeur important dans l'exploitation et l'optimisation de son Référentiel Produit (Product Information Management). Ce système collecte les Données Produit, les enrichit, et les diffuse ensuite aux systèmes d'informations Magasins et e-commerce. Responsabilités : - Assurer le maintien en conditions opérationnelles dont la gestion des incidents, la gestion des problèmes, le suivi des performances, et le traitement des anomalies: - Assumer le support N3 : analyse des incidents, participation aux comités de suivi, respect des SLA; - Enrichir les fiches produits et les catalogues Produit, en développant les évolutions via le paramétrage de la solution, et en développant les traitements applicatifs en Java et JavaScript; - Garantir la cohérence, la qualité et la mise à jour des DATA produits (descriptions, images, prix).

📢 Recherche – Développeur / Ingénieur Apache Camel (H/F) Dans le cadre de plusieurs projets d’intégration et de modernisation SI, nous recherchons des profils expérimentés Apache Camel pour intervenir sur des environnements techniques exigeants. 🔹 Missions Conception et développement de flux d’intégration avec Apache Camel Mise en place d’architectures ESB / microservices Intégration d’applications via API, messaging, systèmes distribués Participation à la résolution d’incidents et à l’optimisation des performances Collaboration avec les équipes architecture, data et métiers 🔹 Profil recherché Expérience significative sur Apache Camel Bonne maîtrise des patterns d’intégration (EIP) Connaissances en Java / Spring Boot Expérience sur des environnements API / messaging (Kafka, MQ, etc.) Capacité à intervenir en autonomie sur des sujets techniques complexes Anglais professionnel requis 🔹 Environnement technique (selon projets) Java, Spring Boot, Apache Camel Kafka / RabbitMQ / ActiveMQ REST APIs / Microservices Docker / Kubernetes Cloud (AWS / Azure) 🔹 Conditions 📍 Localisation : France 💼 Mission long terme 🚫 Non ouvert à la sous-traitance

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, un grand groupe international accélère la structuration de sa plateforme data sur Microsoft Azure avec un usage central de Databricks pour le traitement, la transformation et la valorisation des données. L’environnement s’inscrit dans une logique Data Lake , organisation Bronze / Silver / Gold et montée en maturité data à l’échelle groupe. Mission L’Architecte Data interviendra sur la conception et l’industrialisation de la plateforme data Azure. Ses responsabilités principales : Concevoir et faire évoluer l’architecture data sur Azure Structurer et optimiser les pipelines data via Databricks (Spark) Mettre en place les traitements de transformation et d’agrégation Modéliser les données pour les usages analytiques Garantir performance, scalabilité et qualité des flux Participer aux ateliers de cadrage technique avec les équipes métiers et IT Contribuer aux standards d’architecture et aux bonnes pratiques data Compétences clés (Must Have) Databricks (obligatoire) Azure (Data Lake, Synapse, Data Factory) Spark / PySpark SQL avancé Architectures Data Lake – Bronze / Silver / Gold Conception de pipelines data industrialisés Modélisation Data Warehouse Compétences appréciées (Nice to Have) Power BI DAX MDM (Master Data Management) Data Quality / Gouvernance Data Mesh Azure DevOps / Git ERP (SAP) Profil recherché 5 à 10 ans d’expérience en Data Engineering / Architecture Data Expérience confirmée sur des environnements Azure + Databricks Capacité à intervenir sur des environnements data complexes Autonomie technique et posture structurante Bon relationnel et capacité à challenger les choix d’architecture Environnement de travail Cloud : Microsoft Azure Traitement data : Databricks, Spark Stockage : Azure Data Lake Gen2 Orchestration : Azure Data Factory BI (selon besoins) : Power BI Gouvernance (selon périmètre) : MDM / Data Quality Conditions de la mission Lieu de la mision : Paris Mission longue : 6 à 12 mois renouvelables Temps plein Télétravail partiel possible Démarrage rapide TJM : 450-550€

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un QA Big Data pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines et produits data. Vous analyserez les architectures et flux existants, identifierez les risques qualité et proposerez des stratégies de test adaptées aux environnements Big Data et analytiques. Vous concevrez et mettrez en œuvre des tests automatisés sur les traitements batch et streaming (qualité des données, complétude, fraîcheur, cohérence, non-régression), en utilisant des frameworks et outils adaptés (Great Expectations, dbt tests, Python, SQL ou équivalent). Vous serez responsable de la définition des critères d’acceptance data, de la mise en place de contrôles qualité et de la surveillance des anomalies en production. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et DevOps pour intégrer la qualité dans les pipelines CI/CD et les processus de delivery. Vous participerez également à l’analyse des incidents data, à l’amélioration continue des pratiques de test et à la documentation des standards qualité au sein de la plateforme.

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Contexte du poste : Nous recherchons un Ingénieur Production / DevOps pour intégrer une équipe en charge du maintien en condition opérationnelle, des évolutions et des mises en production d’une quinzaine d’applications critiques liées aux activités de clearing. Vous évoluerez dans un environnement international (Europe, Inde, Canada) avec des interactions régulières avec les équipes projet, infrastructure et support. Missions principales : Mettre en place et valider les évolutions applicatives, infrastructure et sécurité (Staging & Production) ; Assurer le suivi des projets en lien avec les équipes développement, business et infrastructure ; Automatiser les tâches récurrentes via scripting (Shell, Python, PowerShell, Perl) et outils d’ordonnancement ; Participer à l’amélioration de l’architecture applicative et de la qualité de service ; Mettre en place et faire évoluer le monitoring (Geneos, Nagios, Prometheus, Dynatrace) ; Gérer les risques liés aux changements en production ; Rédiger la documentation technique et les procédures d’exploitation ; Participer aux astreintes et aux opérations exceptionnelles (MEP, DRP, migrations).

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée

Missions Assurance de la continuité d’exploitation : mise en place et affinement du système d’alerting performant via Dynatrace afin de garantir la disponibilité et la performance. Optimisation des pipelines de déploiement : implémentation des quality gates (tests automatisés, validation de sécurité, analyse de code) pour chaque étape CI/CD . Pilotage de la migration : réalisation de la transition de la plateforme actuelle vers la nouvelle infrastructure. Industrialisation des livraisons : automatisation du packaging des micro services avec Docker, Helm Chart et orchestration de leurs déploiements via Argo/CD/Digital AI .

Ton défi en tant qu'Ingénieur Systèmes sera de répondre aux missions suivantes : - Gestion de la continuité de service en cas d'incident majeur. - Mise en oeuvre technique : Déploiement des environnements de secours (virtualisation, systèmes, réseau/sécurité), réplication des données et configuration des solutions de sauvegarde. - Intégration & Automatisation : Intégration des applications critiques, définition de l'ordre de redémarrage et automatisation des procédures (scripts/orchestration) pour un dispositif robuste. - Gestion du cycle de bascule : Conception et test des procédures de bascule (failover) et de retour à la normale (failback) avec resynchronisation des données. - Validation & Documentation : Mesure des indicateurs de reprise (RTO/RPO), rédaction de l'architecture technique et des modes opératoires d'exploitation.

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.

Pour le compte de notre client, nous recherchons un(e) consultant(e) / manager disposant d’une expérience significative en bureau des méthodes , dans le secteur de l’ industrie mécanique . Le consultant interviendra sur l’ optimisation des processus industriels , la structuration des méthodes de production, l’amélioration des gammes et des flux, ainsi que le support aux équipes opérationnelles. Il/elle pourra également accompagner la mise en place de bonnes pratiques et contribuer à la performance globale de l’outil industriel. Le poste requiert une solide expérience terrain et une bonne compréhension des environnements industriels exigeants. La mission est basée au sud de Paris , avec une présence d’au moins 4 jours par semaine sur site .