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Le consultant interviendra en tant qu’ingénieur logiciel / data engineer et accompagnera l’évolution des applications existantes, ainsi que les projets de migration et de transformation de données. Missions principales : Maintenance et évolution des différents outils gérés par l’équipe Gestion et optimisation de bases de données PostgreSQL Mise en œuvre de la feuille de route technique : Transformation des pipelines de données via les technologies AWS Développement d’applications, d’automatisations et de pipelines de données Support et accompagnement à l’onboarding de nouvelles équipes/applications Participation à la gestion du cycle de développement, de l’infrastructure et des déploiements en production (approche DevOps / CI-CD) Support technique et accompagnement des utilisateurs (équipes IT et métiers)

Nous recherchons pour l’un de nos clients grands comptes du secteur de l’énergie un Data Engineer Python / Big Data afin d’intervenir sur le développement d’une plateforme Big Data robuste et scalable, destinée à centraliser, normaliser et distribuer des indicateurs métiers à l’échelle internationale. Contexte de la mission La plateforme a pour objectif de gérer un volume important de données provenant de plusieurs pays. Elle permettra de centraliser différents indicateurs, de standardiser les vues et de faciliter leur exploitation par les différentes parties prenantes. Le consultant interviendra au sein d’une équipe majoritairement basée à Paris, avec de possibles déplacements ponctuels à Lyon et Bruxelles. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez amené à : Concevoir et développer des composants de data ingestion. Participer au traitement, à la normalisation et à l’optimisation des données. Mettre en place des pipelines de distribution de données vers différents consommateurs. Contribuer à l’amélioration du framework commun : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, qualité de code. Appliquer les standards internes en matière d’architecture et de développement. Collaborer avec les équipes projets afin de promouvoir les bonnes pratiques techniques. Participer à la conception d’une architecture Big Data scalable et maintenable. Compétences attendues Python V3 Big Data Architecture & Technologies Datalake Data pipelines Data modeling CI/CD Testing Monitoring Performance optimization Environnements distribués AWS Cloud, un plus

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l’écosystème Databricks. L’objectif est d’accompagner la mise en place d’une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l’industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l’exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d’industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l’amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la Mission Au sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture Data Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks ( PySpark , Spark SQL , Delta Live Tables ). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake . Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows . 2. Gestion et Administration de la Plateforme Databricks Administrer l’espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l’autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité ( Unity Catalog , gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des Données Mettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données ( expectations , tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & Support Collaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l’adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) : Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL . Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse , du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d’au moins un des principaux fournisseurs cloud ( Azure , AWS ou GCP ). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) : Connaissances en MLflow , orchestration de modèles et pratiques MLOps . Notions avancées en DataOps , cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l’exploitation d’APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka ).

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

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 : o8jpoxea2p

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer Senior afin de contribuer à la valorisation des données digitales et au développement de cas d’usage orientés marketing. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de pipelines de données, la modélisation de datamarts et la mise à disposition de données destinées aux campagnes marketing et aux parcours utilisateurs. Il participera également à l’amélioration des standards techniques, à la structuration des bonnes pratiques de développement et à l’industrialisation des traitements dans un environnement data moderne.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud internationale, nous recherchons un Data Engineer expérimenté DBT / Snowflake pour accompagner la conception, la transformation et la mise à disposition des données destinées aux équipes métiers, analytiques et Data Science. La mission s'inscrit dans un environnement Agile et international nécessitant un anglais courant pour les échanges quotidiens avec les équipes techniques et métiers. Principales responsabilités Concevoir, développer et maintenir des pipelines de transformation de données avec DBT . Modéliser les données selon les bonnes pratiques (Data Vault, Kimball, Star Schema). Développer et optimiser les traitements sur Snowflake . Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Cloud. Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Mettre en place les tests, la documentation et les contrôles de qualité dans DBT. Optimiser les performances des requêtes et des modèles de données. Collaborer avec les équipes Data, BI, Analytics et métiers pour comprendre les besoins fonctionnels. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des workflows Data. Assurer le support et la maintenance évolutive des solutions mises en œuvre. Réalisations attendues Construction et industrialisation de modèles de données métier. Mise en place de pipelines ELT robustes et maintenables. Optimisation des coûts et performances Snowflake. Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données. Documentation et standardisation des développements Data.

Contexte La Direction des Systèmes d'Information métier est en charge du maintien en conditions opérationnelles et de l’évolution stratégique du Système d'Information dédié à l'assurance vie et à la finance. Enjeux stratégiques : La valorisation de la donnée est au cœur de la stratégie de transformation pour 2025-2026 de notre client . Pour soutenir cette ambition, nous recherchons un Ingénieur Data expérimenté, de niveau III pour intégrer l'équipe de développement DATA DSIM. Vous rejoindrez notre nouvelle équipe DATA pour construire, maintenir et optimiser les plateformes et les pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité de la donnée pour l'ensemble de l'entreprise. Mission Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA décliner. Les missions principales incluront : • Conception de Pipelines (ETL) : • Concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart. • Modélisation : Participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'Assurance Vie. • Industrialisation : Industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku • Visualisation et Reporting : Assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. • Maintenance et Optimisation : Garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Acteur majeur du secteur des médias et du service public, notre client accélère l'industrialisation de ses plateformes Data et IA. La mission, au carrefour des équipes Data et d'un service transverse d'automatisation, vise à concevoir, industrialiser et intégrer une nouvelle plateforme technologique dans le respect des standards du SI global (cybersécurité, réseau, gestion des secrets) et avec un haut niveau de gouvernance et de sécurité des données. Les principales tâches sont: * Garantir l'intégration de la plateforme avec le SI global : cybersécurité, réseau, gestion des secrets (Vault/OpenBao). * Concevoir les mécanismes d'anonymisation et de chiffrement des données sensibles. * Concevoir et maintenir le service mesh pour la mise à disposition sécurisée des API Data/IA (haute disponibilité, performance). * Industrialiser les pipelines CI/CD (GitLab) et le provisionnement d'infrastructure (Terraform, Ansible). * Mettre en oeuvre les fondations Cloud & réseau : Shared VPC, interconnexions, VPC Service Control, DNS. * Piloter le déploiement de la gouvernance Collibra et son interconnexion avec l'écosystème Data (GCP, AWS). * Mettre en oeuvre Data Catalogue et lignage de bout en bout ; faire évoluer les architectures DataLake. * Co-designer les solutions MLOps et exécuter la migration de la stack vers la cible (GCP + Spark/Kubernetes/Kafka souverain).

Résumé Le consultant Data Scientist / Data Engineer aura pour mission de concevoir et optimiser des systèmes de machine learning pour le traitement et l'analyse de données à partir de sources multi-données. Ce que nous recherchons Excellentes compétences en Python , avec une maîtrise de Polars et/ou Pandas . Expérience en traitement automatique du langage naturel (NLP) et en fine-tuning de modèles de machine learning légers . Expérience en Scala et Apache Spark pour les parcours orientés Data Engineering . Capacité à concevoir, développer et évaluer des pipelines de données . Familiarité avec les frameworks d’agents IA , notamment LangGraph . Capacité à adapter et évaluer des systèmes de machine learning sur différents contextes géographiques, linguistiques et domaines de données. Expérience dans l’ orchestration et l’optimisation de pipelines pour l’ingestion de données à grande échelle provenant de multiples sources.

Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme Data dédiée au suivi de portefeuilles financiers, nous recherchons un consultant Senior Data Engineer / Data Analyst capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la production d’indicateurs métier. Le consultant contribuera à l’amélioration de la qualité des données, à l’automatisation des traitements et à la production d’analyses permettant le suivi de la performance des fonds et mandats.

Nous recherchons pour l’un de nos clients, un grand groupe du secteur de l’énergie , un profil Data Engineer / AI Engineer confirmé à senior afin d’intervenir sur un projet interne de Data Marketplace . Contexte de la mission La plateforme est une Data Marketplace interne destinée aux collaborateurs du groupe. Elle centralise plusieurs usages autour de la data : Data Discovery, Data Quality, Data Governance, Data Transformation, Pipelines Monitoring, BI Hub , ainsi que des fonctionnalités avancées liées à l’intelligence artificielle. La plateforme a déjà été déployée auprès d’une centaine d’utilisateurs en 2025. L’objectif est désormais d’améliorer l’expérience utilisateur, d’enrichir les fonctionnalités existantes et d’accompagner le déploiement progressif de la solution auprès d’environ 8 000 collaborateurs dans 19 pays entre 2026 et 2028. Le consultant rejoindra l’équipe Produit afin de renforcer l’excellence technique de la marketplace et contribuer au développement de flux de données robustes, scalables et performants. Mission principale Le Data Engineer / AI Engineer aura pour mission de concevoir, développer, industrialiser et maintenir des flux de données basés principalement sur des composants AWS , avec une dimension importante autour de la qualité des données , de la performance applicative et de l’industrialisation. Il interviendra sur des problématiques de développement data, d’architecture back-end modulaire, d’intégration de données, de data quality et d’automatisation des traitements. Responsabilités Le consultant sera notamment chargé de : Développer et maintenir des fonctionnalités complexes en Python et Scala . Concevoir et faire évoluer une architecture back-end modulaire, scalable et réutilisable. Développer des workflows data intégrant plusieurs couches de traitement et des contrôles qualité. Mettre en place et optimiser des flux de données complexes. Améliorer la performance des ingestions : temps de chargement, qualité, retry, fiabilité. Travailler sur des composants AWS tels que Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB . Intervenir également sur certains services Azure comme Azure Functions ou Cosmos DB . Consommer, intégrer et challenger des API REST complexes . Participer aux revues de code, aux rituels agiles et aux choix d’architecture. Garantir la qualité, la maintenabilité et la documentation des développements. Collaborer avec le Product Owner, les équipes data, produit, sécurité et techniques. Compétences techniques attendues Data Engineering : Python Scala SQL Spark Kafka Kinesis EventHub Event Grid Workflows data multi-couches Data Quality API REST Cloud : AWS avancé : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Azure : Azure Functions, Cosmos DB Environnements cloud ou hybrides DevOps / Industrialisation : Git CI/CD Tests automatisés Bonnes pratiques de Clean Code Documentation technique IA / Frameworks appréciés : LangChain LangGraph Frameworks AI

Mission principale Assurer la conception, l’industrialisation et l’exploitation des plateformes data et applicatives en combinant les compétences d’un Data Engineer (construction de pipelines, gestion des données, optimisation des traitements) et celles d’un Ingénieur DevOps (automatisation, CI/CD, infrastructure scalable, observabilité). Ce rôle garantit la fiabilité, la performance et la scalabilité de l’ensemble de la chaîne de valeur data, depuis l’ingestion jusqu’au déploiement en production. Responsabilités clés 1. Architecture & Ingestion de données Concevoir et maintenir des pipelines d’ingestion scalables et sécurisés. Intégrer des données provenant de multiples sources (API, bases SQL/NoSQL, streaming, fichiers). Structurer les données dans des environnements cloud ou on?premise (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). 2. Traitement & Transformation Développer des workflows ETL/ELT performants. Optimiser les traitements batch et streaming (Spark, Flink, Kafka, etc.). Garantir la qualité, la gouvernance et la traçabilité des données. 3. Infrastructure & Automatisation DevOps Construire et maintenir des environnements d’exécution via Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Mettre en place et gérer des pipelines CI/CD pour les projets data et applicatifs. Automatiser les déploiements, tests, monitoring et rollback.