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Pour l'un de nos clients niortais, nous recherchons un data engineer / développeur talend : · Participer à l'évaluation de la charge de travail d'analyse et de réalisation, · Contrôler la qualité des développements, · Développer et maintenir, le cas échéant, les applications informatiques, · Participer aux tests d'intégration, · Rédiger les dossiers afférents aux phases précédentes, · Respecter les normes de développement et de planification, · Participer à l'industrialisation des applications, · Participer à la formation des utilisateurs.

Bordeaux 100% Présentiel - pas de télétravail pendant les 3 premiers mois puis 1 à 2 jours - Profil habiltiable Profil : DevOps (OPS) senior – 5 à 10 ans d’expérience Contexte : Renfort d’équipe avec un profil type SRE. Tâches : Création d’environnements (Terraform, OpenStack) Déploiement automatisé (Ansible) CI/CD (Jenkins, GitLab, Maven, Sonar, Nexus) Supervision (Prometheus, Grafana, Loki, Promtail) Collaboration avec les équipes de développement Compétences : Requises : Linux (système/réseau), Cloud, Ansible, Grafana, Terraform Souhaitées : Jenkins, Prometheus Appréciées : GitLab, Java, Docker, Kubernetes, Vault, etc.

Descriptif du poste La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Au sein de l'équipe Bronze, la prestation se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au coeur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d'un product owner, d'un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constitué de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l'orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l'infrastructure. Prestations attendues Prestation de cette équipe Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes Assurer la conformité et la sécurité des données Participer aux initiatives de gouvernance des données Prestation en data engineering En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consiste à : Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables Accompagner les membres de l'équipe dans l'exploitation et le requêtage des données Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l'accroissement rapide du volume de données Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Participer aux différentes instances de data engineering Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine

architecte data senior API Lyon . Compétences attendues : Architecture technique : compréhension des infrastructures, intégration, scalabilité Maitrise des briques techniques, APIs, frameworks et librairies Maîtrise des démarches de design Solution technique (concept, ateliers, livrables Traduction des exigences fonctionnelles et non fonctionnelles en spécifications techniques. Connaissance des standards d’intégration (REST, GraphQL, ESB, etc.). Communication et vulgarisation : capacité à expliquer des concepts complexes au sein d’une équipe pluridisciplinaire Collaboration interdisciplinaire : capacité à travailler étroitement avec différentes parties prenantes (métiers et IT) Méthodologies agiles Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Séniorité : Minimum 7 ans d’expérience Missions : Contributions à la découverte du périmètre fonctionnel (Collaborer avec l’équipe produit pour aligner l’architecture sur les objectifs métier, clarifier les exigences, définir les personas et scénarios d’usage afin de répondre aux besoins des utilisateurs finaux.) Design de solution technique (Définir les exigences non fonctionnelles et critères de succès techniques, tout en analysant les intégrations et dépendances avec les systèmes et infrastructures existants.) Contribuer à l’amélioration du design de solution Compétences attendues : Architecture technique : compréhension des infrastructures, intégration, scalabilité Maitrise des briques techniques, APIs, frameworks et librairies Maîtrise des démarches de design Solution technique (concept, ateliers, livrables Traduction des exigences fonctionnelles et non fonctionnelles en spécifications techniques. Connaissance des standards d’intégration (REST, GraphQL, ESB, etc.). Communication et vulgarisation : capacité à expliquer des concepts complexes au sein d’une équipe pluridisciplinaire Collaboration interdisciplinaire : capacité à travailler étroitement avec différentes parties prenantes (métiers et IT) Méthodologies agiles

Contexte La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. La Direction du Numérique a en effet de forts enjeux de développement des usages numériques de contenus propres ou issus des chaînes d'un groupe audiovisuel français. La Direction Data a 3 grandes activités : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils d'aide à la décision et des outils de pilotage. Description du poste La Direction Data recherche une prestation en Data Analyse pour accompagner les équipes produits et éditoriales dans l'analyse de la performance de la plateforme de streaming vidéo du groupe. La prestation consistera à participer à : La création de nouveaux rapports automatiques Power BI qui auront pour objectif de mesurer la performance des sites/applications (prise en compte des besoins des équipes internes, détermination des sources à utiliser et création du cahier des charges pour les data ingénieurs, réalisation d'une maquette, création du Dashboard, itérations mode projet) Le maintien du bon fonctionnement des dashboards existants sur Power BI L'accompagnement et le coaching des équipes internes sur l'intégration de la data dans leur processus de décision et de priorisation (AT Internet, Nielsen, marqueur interne) La mesure et l'analyse des données issues de nos différents outils afin de mieux comprendre les usages (web analytics, consommation vidéos vues), en collaboration avec l'équipe études L'accompagnement des équipes internes dans l'identification des indicateurs/KPIs nécessaires au suivi de leurs activités, et avoir une vision transverse sur l'ensemble des KPIs utilisés par les équipes produit et métier et leurs méthodes de calcul Le partage de son expertise afin de déployer le marqueur interne sur d'autres produits L'identification des besoins de prérequis de tracking pour mettre en place ces analyses et les remonter aux équipes internes

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Expert Big Data pour accompagner un acteur majeur du secteur bancaire sur des projets stratégiques liés à la transformation et à l’optimisation de ses plateformes de données. Le consultant aura un rôle clé dans l’architecture et la mise en œuvre des pipelines Big Data, garantissant performance, scalabilité et conformité aux exigences métier et réglementaires. Objectifs de la mission : Conception et développement de pipelines Big Data Définir et mettre en place des architectures de traitement de données complexes. Développer et optimiser des workflows Spark et Airflow pour des traitements batch et temps réel. Assurer la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines. Support stratégique et technique Conseiller les équipes sur les choix technologiques et les bonnes pratiques Big Data. Participer à la définition de la stratégie de données et à la roadmap technique. Collaborer étroitement avec les équipes métier et IT pour anticiper les besoins et prioriser les évolutions. Gouvernance et qualité des données Garantir la conformité des pipelines aux normes de sécurité et réglementaires du secteur bancaire. Mettre en place des mécanismes de supervision, de monitoring et d’alerte. Assurer la documentation technique et fonctionnelle des solutions déployées.

Attaché à la Global Tech & Data platform, dans le Domain Voice of Customer tu rejoins une équipe pluridisciplinaire d’assistance à nos clients internes (BU, plateformes, …) dont la mission principale est de prendre en charge toutes les sollicitations en provenance des utilisateurs de la Tech&Data (Incidents, demandes de services, questions). Tu seras rattaché directement à l'activité de l'un de nos produits de data engineering: Datahub Pipelines pour lequel nous avons besoin de support fonctionnel (compréhension du logiciel back et front), technique (comprendre et régler des problèmes d'implémentations, notamment dans la stack technique des produits digitaux via terraform). L'univers de développement est complètement encadré dans GCP. Missions principales : 🛠 Tu analyses et résous des incidents complexes 🔍 Tu identifies les incidents récurrents 🤝 Tu traites les demandes de services 🤝 Tu collabores avec les équipes produit pour diagnostiquer, résoudre et prévenir les incidents 🤝 Tu collabores avec l'équipe onboarding et advocacy pour l'accompagnement des nouveaux utilisateurs 📊 Tu contribues à l'automatisation et à l’amélioration continue du/des produits 📝 Tu documentes et partages nos résolutions pour capitaliser 2. Compétences techniques requises : ✅ Cloud Computing : GCP ✅ Observabilité & Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana, ✅ Automatisation & Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm, Kubernetes (K8s) ✅ Scripting : Python, Bash, Go ✅ Gestion des alertes : PagerDuty 3. Soft Skills recherchées : ⭐ Esprit analytique : Capacité à détecter rapidement des problèmes et à les résoudre efficacement. ⭐ Proactivité & autonomie : Capacité à anticiper les incidents avant qu’ils n’impactent les services. ⭐ Collaboration : Travail en équipe avec les équipes produit ⭐ Sens du service client : la satisfaction de nos clients est ta priorité Un minimum de 2 jours sur site est exigé

Vous êtes un ingénieur de données expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? emagine vous offre l'opportunité de rejoindre une équipe dirigée par emagine qui fournit des solutions basées sur l'IA dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Engineer with expertise in Gen AI and Python? emagine has an opportunity for you to join an emagine-led team delivering AI-driven solutions within a global banking environment. You will play a key role in building on-prem AI tools that process and model large volumes of unstructured data from sources such as legal documents and financial policies. This is a hands-on role requiring strong technical skills and the ability to design efficient data pipelines for Gen AI applications. Main Responsibilities Design and implement data ingestion pipelines for structured and unstructured data. Apply techniques such as vectorization and chunking to prepare data for LLM-based solutions. Develop Python-based tools for large-scale data processing and storage manipulation. Collaborate with Data Scientists and Business Analysts to ensure data readiness for AI models. Key Requirements 5+ years of experience as a Data Engineer in complex environments. Strong expertise in Python and experience with data modelling for AI applications. Familiarity with vectorization, chunking, and handling large datasets. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Fluent in English Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details: This position is Hybrid – on-site minimum 3 days per week in Paris 8th arrondissement . Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Leader des médias français , notre client recherche un Data Analyst expérimenté pour accompagner la transformation digitale de ses offres numériques. Rejoignez la Direction Data et contribuez à faire de la donnée un levier stratégique de croissance. 🚀 Vos missions : Pilotage & Reporting Créer et automatiser des dashboards Power BI pour les équipes Growth (CRM, Acquisition, Social) Recueillir les besoins métier et rédiger les cahiers des charges techniques Superviser la qualité des données et optimiser les performances des rapports existants Analyse & Insights Analyser les données Piano Analytics, Nielsen/eStat Streaming Étudier les parcours utilisateurs et la consommation vidéo (Web/App/TV) Produire des analyses mensuelles et recommandations actionnables Collaborer avec l'équipe Études pour approfondir la connaissance utilisateur Formation & Accompagnement Former et coacher les équipes internes sur Piano Analytics et les outils d'analyse Sensibiliser à l'intégration de la data dans les processus de décision Vulgariser les concepts techniques pour des équipes non-techniques Stratégie Data Définir et harmoniser les KPIs transverses pour les équipes Growth, Produit et Métiers Spécifier les prérequis de tracking pour les analyses futures Contribuer au déploiement du marqueur interne sur de nouveaux produits

Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 DE) qui alimente le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack technologique : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, autres services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; accompagner les utilisateurs ; mettre en place le contrôle qualité des données. Concevoir et maintenir des modèles et pipelines robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, sécurité et stabilité des environnements, workflows CI/CD. Gouvernance et documentation (qualité, fiabilité, intégrité), partage de bonnes pratiques et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Data Engineer - Collecter, analyser et exploiter les données disponibles et pertinentes pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur pour l'entreprise. - Aide aux équipes métier à développer, déployer et opérer les solutions pour permettre d’atteindre leurs objectifs. Principaux résultats attendus : • Les données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs sont identifiées, capturées et choisies • Le temps et les ressources/outils nécessaires à la gestion et à l'analyse des données sont optimisées. • Les données sont analysées et partagées dans un format accessible à tous grâce à des visualisations de données • Les activités métier disposent des lignes guides et recommandations pour créer de la valeur • Les offres, services ou processus de l'entreprise sont optimisés grâce aux connaissances acquises par l'analyse et l'évaluation des données • Les prescriptions du groupe en matière d'éthique et de gouvernance des données sont appliquées et respectées. • Présentation des fonctionnalités du ou des « produits » pour les promouvoir et pour faciliter la maintenance dans la durée • Résultats de tests conforme à la stratégie de test • Catalogue des produits data (dataset) à jour • Kit de formation et outils pour les utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering : • Modélisation de données : conception de modèles relationnels, dimensionnels et Data Vault • ETL / ELT : conception et optimisation de pipelines robustes, gestion des dépendances • Qualité & gouvernance des données : data lineage, data quality checks, catalogage, gestion des métadonnées • Architecture data : compréhension des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.)

Contexte Rattaché à la Global Tech & Data Platform , domaine Voice of Customer . Support fonctionnel et technique sur le produit Datahub Pipelines (data engineering). Environnement Google Cloud Platform (GCP) . Missions principales Analyser et résoudre des incidents complexes. Identifier les incidents récurrents et proposer des solutions pérennes. Traiter les demandes de services et questions des utilisateurs internes. Collaborer avec les équipes produit pour diagnostiquer, résoudre et prévenir les incidents. Accompagner les nouveaux utilisateurs (onboarding). Contribuer à l’automatisation et à l’amélioration continue des produits. Documenter et partager les résolutions pour capitaliser. Compétences techniques requises Cloud Computing : GCP (Confirmé – impératif) Data Engineering : Confirmé – impératif Observabilité & Monitoring : Datadog (Confirmé – important), Prometheus, Grafana Infrastructure as Code & Automatisation : Terraform, Ansible, Helm, Kubernetes (Confirmé – important) Scripting : Python, Bash, Go Gestion des alertes : PagerDuty

Data Analyste Confirmé SQL Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS, Datamarts, Cognos pour une mission sur MER. Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. Contexte : Le service Modélisation des Données recrute un Data Analyst pour soutenir ses projets et la maintenance liés à la restitution et à l’analyse de données. Ce service gère le Système d'Information Décisionnel, qui repose sur un Datawarehouse alimenté par des traitements ETL et des chaînes Change Data Capture (IBM IDR, Kafka). Ce Datawarehouse est la source de données pour divers outils de reporting et de datavisualisation (Power BI, COGNOS) ainsi que pour la mise en œuvre de cas d’usage IA. Missions principales : Le prestataire agira sous la direction du responsable du service Modélisation des Données et ses missions incluront : - Projets de SI Décisionnels : Modélisation de données, conception de rapports, et assistance aux utilisateurs finaux. - Power BI : Point de contact technique pour les utilisateurs finaux et les Publishers de Power BI, réalisation de reportings complexes. - Migration de Dataplatform : Refonte de reporting COGNOS/Power BI vers Superset, refonte de chaînes ETL TALEND vers Dagster, et conception de datamarts. Projet en agilité. Le poste comporte une dimension technique importante ainsi qu’une forte composante relationnelle, nécessitant une analyse des besoins, leur validation, et le suivi en mode projet. Une sensibilité aux problématiques de gouvernance des données est également cruciale. Compétences requises : - Organisationnelles : - Suivi de projet en tant que contributeur MOE. - Collaboration avec des équipes sécurité/réseau/etc. - Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. - Savoir-être : - Capacité d’analyse : Comprendre et formuler un besoin, animer des ateliers, et identifier les impacts pour déterminer la meilleure solution. - Excellente capacité rédactionnelle. - Expérience en agilité (Kanban, Scrum). Connaissances métier : Une connaissance du monde des Titres et une expérience significative dans le secteur bancaire seraient des atouts supplémentaires, mais ne sont pas obligatoires. La mission est sur Mer (proche d'Orleans) - Mission sur le long terme

Vous serez en charge du déploiement ainsi que du MCO/MCS de l’écosystème Cloudera (Cloudera Manager, services Cloudera Data Platform : HDFS, Vous interviendrez également sur la gestion d’une architecture Lake house , comprenant : Data Security : Apache Ranger Data gouvernance : Apache Atlas Data processing : Spark, Apache Zeppelin Data ingestion : NiFi Data analytics : Apache Impala Data lake : Hadoop, Apache Kudu Data serving : Hue Responsabilités Documenter les procédures d’exploitation et rédiger des rapports synthétiques Garantir le bon fonctionnement des services dans le respect des SLA Opérer en environnement de production en s’appuyant sur les processus ITIL (gestion des incidents, problèmes, changements) Communiquer en anglais avec les éditeurs (dont Cloudera) et les fournisseurs Automatiser les déploiements (fichiers de configuration, certificats, keystores) via Ansible Utiliser les outils DevOps (GitHub, Jenkins) pour le versionning et les pipelines Exploiter les environnements Linux et analyser les logs dans le cadre du traitement des incidents Être force de proposition concernant l’amélioration de l'exploitabilité, la robustesse et la supervision des services Participer aux réunions d’équipe, aux projets et aux différents comités, et assurer un reporting régulier Livrables attendus Dossier d’ingénierie de la plateforme Lake house Fiches et procédures d’exploitation Dossier de mise en production PV de mise en production

Nous recherchons un(e) Data Engineer maîtrisant Denodo , capable d’assurer à la fois le MCO/MCS de la plateforme et la création de vues pour les équipes projets. ✅ Assurer le MCO / MCS de la plateforme Denodo ✅ Optimiser les performances et l’architecture de la plateforme ✅ Administrer Denodo : monitoring, tuning, gestion des connexions, sécurité ✅ Créer et optimiser des vues Denodo pour les projets métiers ✅ Accompagner les équipes n’ayant pas de compétences Denodo internes ✅ Contribuer à améliorer la virtualisation de données et la qualité de service ✅ Participer au support central et garantir une plateforme fiable et performante

Bonjour à tous, Je recherche pour le compte d'un de mes clients plusieurs DevOps. Voici les missions : Contribution fonctionnelle & technique Intégrer de nouvelles fonctionnalités issues de composants open-source et assurer la maintenance des fonctionnalités existantes. Collaborer quotidiennement avec les Data Engineers (échanges sur les cas d’usage, tests, besoins utilisateurs finaux). Infrastructure & automatisation Automatiser le déploiement d’infrastructures Cloud à grande échelle sous Azure , en particulier la gestion de clusters Azure au niveau ressource. Travailler dans une infrastructure 100% Terraform (≈45%) : définition, maintenance et optimisation des modules et stacks IaC. Utiliser Terragrunt pour organiser et orchestrer les déploiements multi-environnements. Automatiser et industrialiser le déploiement d’images Docker et de composants applicatifs au sein de clusters Kubernetes. Concevoir, maintenir et optimiser des charts Helm (≈30%) pour les différents services déployés. Maintenir et développer des scripts et utilitaires en bash (≈20%) et ponctuellement en Python (≈5%). Plateforme Data & environnement offline Déployer et intégrer des composants transverses : Ingress, Keycloak, Nexus… Automatiser et opérer les briques techniques liées aux traitements de données : GitLab, Jupyter/JupyterHub (notamment en environnement offline), Spark, PostgreSQL… Travailler dans des environnements sans accès internet , incluant la gestion interne des identités, l’intégration réseau, et la gestion complète du cycle de vie applicatif. CI/CD & qualité Utiliser la suite Azure DevOps (repos, boards, pipelines). Exécuter et superviser des pipelines CI/CD de tests et de déploiements déjà implémentés. Participer activement aux pratiques DevOps : revue de code, bonnes pratiques Git, amélioration continue des workflows. Architecture & sécurité Contribuer à l’évolution de l’architecture de la plateforme en apportant votre expertise Cloud, Kubernetes ou systèmes distribués. Assurer une veille active sur les sujets technologiques et de sécurité. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité des données et de la plateforme. Actualiser et structurer la documentation technique.