Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

ACCROCHE SI TU ADORES CONSTRUIRE DES PIPELINES SOLIDES COMME LE ROC, CETTE ANNONCE EST POUR TOI... CE QUE TU RECHERCHES : Évoluer au sein d’une équipe dynamique Participer à des projets innovants d’envergure Relever des défis liés à l’ingénierie des données, aux flux et aux performances Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d’un acteur majeur du secteur du retail, tu participeras à la conception, à la mise en place et à l’optimisation d’architectures data robustes et évolutives au service de la valorisation de la donnée : Les pipelines de données, tu développeras La qualité, la fiabilité et la sécurité des données, tu garantiras L’intégration et la transformation des données, tu automatiseras Les architectures data (batch & temps réel), tu concevras La scalabilité et la performance des traitements, tu optimiseras Les outils de monitoring et de gestion des flux, tu mettras en place Ton équipe projet, tu accompagneras Aux rituels agiles et instances data, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou doté(e) d’une expérience de 8 ans minimum en ingénierie de la donnée ou en développement data Expert(e) en AZURE, DATABRICKS, SPARK, PYTHON, SQL Habile avec les outils CI/CD, AZURE DEVOPS, AGILE, JIRA AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n’aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l’essentiel Capacité d’adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n’ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l’Aladdin de l’informatique Esprit d’équipe : un pour tous et tous pour un !

Solide expérience en développement avec des langages comme Scala et/ou Java, et une compréhension approfondie des concepts de programmation fonctionnelle. Compétences avérées dans l'utilisation de plateformes de streaming de données comme Apache Kafka, et de frameworks de traitement de données distribuées comme Apache Spark. Expérience significative dans le domaine de la Data et du Cloud, notamment sur Google Cloud Platform (GCP). Très bonne maîtrise de BigQuery et du SQL avancé, avec une expérience sur des traitements de gros volumes de données. Maîtrise de SQL pour la manipulation, l’analyse et la valorisation de données. Connaissance approfondie de DBT (Data Build Tool) pour la gestion et l’orchestration de pipelines de données. Expérience avec Pubsub pour la gestion de flux de données en temps réel. Maîtrise des outils de CI/CD, en particulier via GitLab CI/CD et Docker Compose, pour l’automatisation des workflows data. Bonne connaissance de l’environnement Linux et des outils de ligne de commande. Expérience solide avec les systèmes de gestion de version (Git). Travail en méthodologie agile (Scrum), avec une capacité à collaborer efficacement dans des équipes pluridisciplinaires.

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data , vous intervenez au sein d’une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L’objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service . 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d’incidents Être force de proposition sur l’ amélioration de l’architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

La mission principale du profil retenu sera • Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes • Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative • Participer à la mise en place de prompts et de RAG • Collaborer étroitement avec les métiers et les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV

Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation , a la charge de la conception, de la livraison et du cycle de vie des data products supportant les initiatives stratégiques data du Groupe. Le Data Engineer interviendra sur la construction et l’évolution des plateformes et pipelines data , la transformation de données brutes en données à forte valeur ajoutée, ainsi que l’amélioration continue des actifs data, en collaboration avec des équipes internationales. Prestation Attendue Data Engineering & Delivery • Conception et mise en œuvre des pipelines ETL / ELT • Développement de jobs ETL réutilisables • Gestion des chargements Delta / Full / Historique • Debugging et résolution d’incidents en production • Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement à la mise en production Collaboration & Méthodologie • Travail en étroite collaboration avec le Product Owner, les équipes data et plateforme • Contribution aux phases de Data Scoping / Discovery • Méthodologie Agile • Interaction avec des équipes distribuées (multi‑pays) Livrables • Composants data développés et déployés (code source) • Documentation technique et fonctionnelle • Modèle de données documenté • Rapports d’audit et de sanity check • Rapports de tests d’acceptation • Transfert de compétences et support aux équipes

Mission principale Assurer le développement, la mise en œuvre opérationnelle et la maintenance des pipelines et services de données au sein de la plateforme Data. Services, en garantissant leur fiabilité, performance et sécurité. Tâches & activités Concevoir et développer des pipelines de données (ETL) notamment avec Kestra Manipuler, transformer et optimiser les données (SQL / NoSQL) Assurer la maintenance en conditions opérationnelles (MCO) des pipelines et services data Participer à la sécurisation des migrations fonctionnelles et techniques Contribuer à l’amélioration continue des processus data (qualité, performance, monitoring) Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour cadrer et implémenter les besoins Livrables & résultats attendus Développement de 10 à 14 pipelines / algorithmes par an Maintien en conditions opérationnelles des solutions (suivi quotidien) Production de rapports d’activité et comptes rendus d’intervention Garantie de la qualité, de la fiabilité et de la performance des flux de données Compétences techniques Excellente maîtrise de SQL et des outils ETL (Kestra) Bonne connaissance des environnements Cloud AWS Culture DevOps / CI-CD (industrialisation, automatisation) Compétences en modélisation de données (UML est un plus) Connaissance des bases NoSQL

Missions : Développer de nouveaux pipelines et transformations de données à partir de spécifications fonctionnelles Créer, maintenir et faire évoluer des rapports et tableaux de bord Power BI Optimiser les performances des traitements et des modèles de données Analyser et corriger les incidents techniques sur les flux de données et les tableaux de bord Garantir des délais de résolution adaptés, notamment pour les incidents bloquants liés aux données clients Assurer le suivi des tickets de bugs et produire un reporting clair à destination du management Animer les revues de code hebdomadaires pour l'ensemble de l'équipe data Accompagner techniquement et méthodologiquement les développeurs plus juniors Être force de proposition et interlocuteur technique de référence pour l'équipe Reprendre temporairement le périmètre d'un autre développeur en cas d'incident, d'urgence ou d'évolution critique Garantir la continuité opérationnelle du RUN data

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Contexte Rejoignez une équipe agile SAFe pour concevoir et industrialiser des pipelines Data et ML robustes sur un environnement Azure moderne. Vous serez au cœur de la transformation des prototypes data scientists en solutions de production. Vos missions Pipelines Data & ML Développement de pipelines Batch sous Azure Databricks Utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLFlow, Workflows Optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU Mise en place de mécanismes de reprise d'erreur, de traçabilité et de monitoring Collaboration avec les data scientists pour industrialiser leurs modèles Développement logiciel Conception de packages Python robustes et maintenables Respect des standards : qualité de code, tests unitaires, CI/CD, documentation Développement d'APIs via Azure Functions et/ou Azure Container Apps Contribution projet & RUN Participation aux phases projet : faisabilité, architecture, conception, réalisation, MEP Activités d'amélioration continue et participation aux rituels agiles

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI

Nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark et SQL. - Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration - Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake - Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données - Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) - Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) - Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques - Conception et exécution de tests unitaires - Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés

Nous recherchons un Data Engineer pour industrialiser un prototype d’application existant. Le projet implique une forte dimension infra et scalabilité , avec l’objectif de passer d’un prototype à une architecture robuste, maintenable et industrialisée. Le candidat interviendra également sur des sujets de refonte de la codebase et de préparation du déploiement en infrastructure as code . 🎯 Missions principales Industrialiser un prototype d’application data en environnement SaaS Revoir la codebase existante pour anticiper les enjeux de scalabilité Concevoir et mettre en place une architecture data robuste et évolutive Participer à la mise en place d’une approche Infrastructure as Code Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables Travailler sur des problématiques d’architecture cloud et d’industrialisation Collaborer avec des interlocuteurs techniques (profil très orienté tech) 🛠 Stack technique Cloud : AWS (GCP apprécié mais non obligatoire) IaC : Terraform Orchestration : Airflow Langage : Python Environnement : SaaS / Data Engineering / Infra scalable

Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Big data/Teradata Vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ Teradata CONTROL-M Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) SQL sur SGBD relationel (Teradata) TPT Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea Spark HDFS Python Hadoop