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Nous recherchons un(e) Data Engineer 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 : a10nad07cd

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform en tant que Data Engineer . Vous serez responsable de la conception, de l’optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d’architectures de données, l’optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d’ingénierie, data science et produit afin d’assurer la qualité, la sécurité et l’intégration des données dans l’écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d’améliorer l’infrastructure et l’efficacité des workflows

A l'écoute de nos clients, vous comprenez leurs attentes techniques et vous faites évoluer les process, outils, codes, plateformes permettant de répondre au mieux à leurs besoins. Vous serez notamment chargé de : •⁠ ⁠Effectuer des alimentations de données, •⁠ ⁠Travailler en binome avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. •⁠ ⁠Travailler autour d'agent IA pour du requetage SQL en langage naturelle •⁠ ⁠Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , •⁠ ⁠Faire une veille technologique autour des architectures data,

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

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 : lmlkvkdc4h

Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes data sur Google Cloud Platform, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin d’améliorer la qualité, la performance et l’optimisation des datasets BigQuery. La mission s’inscrit dans un contexte de forte croissance des volumes de données avec des enjeux majeurs autour de : la maîtrise des coûts cloud (FinOps), la fiabilité des données, la performance des pipelines, et la préparation des données pour les usages IA. Objectifs de la mission Réduire les coûts liés aux traitements et aux requêtes BigQuery. Améliorer la qualité et l’observabilité des données. Optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation. Accompagner les projets IA via des datasets fiables et industrialisés. Responsabilités principalesAudit & Optimisation BigQuery Analyser les logs et identifier les requêtes coûteuses ou peu performantes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques BigQuery : partitionnement, clustering, optimisation des schémas, gestion des tables matérialisées et des vues. Réduire les volumes de données scannées et améliorer les performances globales. Architecture Data & Pipelines Optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement des données. Renforcer la robustesse des flux (gestion des erreurs, retry, montée en charge). Participer à l’industrialisation des traitements via Terraform et les pratiques DataOps. Data Quality & Observability Déployer un framework de monitoring et de tests automatisés. Définir les indicateurs de qualité : fraîcheur des données, cohérence des schémas, volumétrie, validité des données. Mettre en place des alertes proactives en cas d’anomalies. Data & IA Collaborer avec les équipes IA/ML pour fournir des datasets exploitables. Participer à l’intégration des services GCP liés à l’IA (BigQuery, Vertex AI, etc.). Être force de proposition sur les usages Data & IA.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer orienté QA / Data Quality pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform Cloud, notre client souhaite accélérer la mise en place de standards de qualité, de fiabilité et d’observabilité autour de ses traitements Data. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception, au développement et à la fiabilisation des pipelines de données au sein d’un environnement moderne basé sur Databricks et AWS. L’objectif : garantir des données fiables, cohérentes et exploitables pour les usages métiers, analytics et IA, tout en intégrant les bonnes pratiques QA directement dans les pipelines Data. Vous évoluerez dans un environnement Agile, international et fortement orienté qualité et amélioration continue. Vos missions : ✅ Data Quality & QA Définir et mettre en œuvre des règles de qualité de données : • complétude • cohérence • unicité • exactitude Mettre en place des frameworks de validation et de contrôle qualité des données Concevoir et intégrer des tests automatisés dans les pipelines ETL / ELT : • tests unitaires • tests d’intégration • tests de non-régression Garantir la conformité des transformations de données avec les règles métiers et les besoins fonctionnels 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir et faire évoluer des pipelines Data intégrant des mécanismes de contrôle qualité Participer au traitement et à la validation des données à grande échelle avec Spark et Databricks Analyser et corriger les anomalies de qualité de données en production Contribuer à la fiabilisation et à l’industrialisation des traitements Data ☁️ Observabilité & Cloud Mettre en place des solutions d’observabilité et de monitoring : • alerting • détection d’anomalies • détection de dérive des données Participer à la supervision des pipelines et à la gestion des incidents Contribuer à l’intégration des bonnes pratiques QA dans les pipelines CI/CD 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les Data Engineers • les Data Analysts • les équipes métiers • les Product Teams Participer à la définition des data contracts et des critères d’acceptance Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques Data Quality

RÉSUMÉ EXPRESS Data Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour construire et opérer les pipelines data d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il maîtrise Python/PySpark et Databricks en production, conçoit les architectures data lakehouse sur AWS (S3, Redshift), optimise les jobs Spark et garantit la fiabilité et la qualité des données pour les usages analytics et ML. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de télétravail par semaine / Anglais professionnel opérationnel obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Design & Construction des Pipelines Data Concevoir et construire les pipelines ETL/ELT d'ingestion, transformation et chargement depuis de multiples sources (terminaux POS, APIs, systèmes de paiement) Choisir les patterns adaptés selon les cas d'usage : batch vs streaming, data warehouse vs data lake vs lakehouse Développer en Python/PySpark avec des pratiques d'ingénierie logicielle solides (tests, packaging, code maintenable) Databricks & Optimisation Spark Construire et optimiser les workflows Databricks (Jobs, Delta Live Tables) en production sur des volumes significatifs Optimiser les jobs Spark : partitionnement, broadcast joins, caching, memory management, tuning des performances et des coûts Architecture Data & Stockage AWS Concevoir les structures de données et les patterns de stockage sur AWS (S3, Redshift, formats Parquet/Delta/Iceberg) Modéliser et optimiser les données dans Redshift (distribution keys, sort keys, requêtes analytiques) Gérer la sécurité des données dans un contexte de données de paiement sensibles (IAM, chiffrement, conformité) Fiabilité Production & Qualité des Données Assurer le monitoring et l'alerting des pipelines en production, intervenir sur les incidents (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Mettre en place des contrôles de qualité des données (data validation, schema evolution, data lineage) Collaboration & Veille Travailler avec les data scientists pour comprendre leurs besoins et leur fournir des datasets de qualité pour le ML Assurer une veille technologique active sur les nouvelles technologies et best practices data

Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d’infrastructures résilientes, l’amélioration de la performance de leur production applicative, l’optimisation et le développement des environnements de travail ainsi que l’exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Dans le cadre d’une démarche d'industrialisation des flux de données, vous intervenez sur la conception, le développement, la maintenance et l'optimisation de pipelines de données (ETL/ELT), la gestion d'infrastructures de données sur Google Cloud Platform (GCP), et la mise en place de solutions de reporting et d'analyse. Votre rôle Développement et industrialisation des pipelines de données · Concevoir, développer et maintenir des Pipelines ETL/ELT robustes et performants sur GCP · Collecter, transformer et charger des données issues de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations · Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables · Automatiser les traitements, gérer les dépendances et ordonnancer les jobs de données · Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP Modélisation, qualité et gestion des données · Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery · Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition · Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas et de cycle de vie des données · Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes dans BigQuery et Oracle · Créer des dashboards et indicateurs de suivi pour le reporting opérationnel et métier Run Opérationnel, maintenance et support N2/N3 · Assurer le support opérationnel N2/N3 sur les environnements GCP et la solution éditeur · Traiter les incidents et demandes via EasyVista, en lien avec l'éditeur et les équipes internes · Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation, la supervision, l'extraction/transformation et les tâches de maintenance système · Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données · Suivre les incidents éditeur dans le CRM et participer aux ateliers de suivi Supervision, infrastructure et amélioration continue · Mettre en place et maintenir des solutions de supervision des flux, de la qualité des données et des traitements · Définir et implémenter des alertes pertinentes pour détecter proactivement les anomalies de données ou de pipelines · Participer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure de données (bases de données, services GCP) via des outils IaC (Terraform) · Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements de données (Dev, Recette, Pré-Prod, Prod) · Participer aux rituels Agile / Kanban et contribuer à l’amélioration continue des pratiques data

Dans le cadre du développement de ses usages data, le client cherche à industrialiser ses campagnes marketing B2C via des pipelines de données structurés sous DBT. Il s'agit de modéliser les données, construire des datamarts et mettre en place les meilleures pratiques d'organisation et de documentation dans un environnement Snowflake. Mission : -Développer des pipelines DBT pour des campagnes triggers et parcours B2C -Modéliser les données et créer des datamarts dans Snowflake -Documenter les travaux sous Confluence et Collibra -Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques agiles et d'architecture -Assurer la gestion de version et l'organisation du projet via Git Profil attendu : -Maîtrise avancée de l'écosystème DBT / Snowflake / Airflow -Solide culture SQL, Python apprécié -Expérience en modélisation de données et conception de datamarts -Autonome, opérationnel rapidement, bon communicant en français -À l'aise dans un contexte agile avec enjeux de documentation

Nous recherchons un Data Scientist BI / Data Engineer BI Senior pour intervenir auprès de notre client basé à Nantes, dans le cadre de projets data complexes. Vous intégrerez un environnement data exigeant, en collaboration avec les équipes Data Analytics, Data Infrastructure, les métiers et les équipes techniques fournisseurs de données. Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions data exploitables. Recueillir, traiter, modéliser et valoriser des données complexes. Développer et optimiser des traitements en Python / PySpark. Concevoir, créer et optimiser des tables, vues et modèles SQL. Produire des rapports et développements Power BI / DAX. Participer à l’industrialisation des traitements, flux, collectes et restitutions de données. Contribuer à la supervision, à l’optimisation et à la migration de la plateforme data. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts, Ops et fournisseurs de données. Documenter l’ensemble des traitements, modèles, lineages et rapports dans les outils dédiés. Participer à la formalisation des bonnes pratiques data et assurer le transfert de compétences. Les livrables attendus incluent notamment des rapports Power BI, développements DAX, scripts Python, spécifications techniques détaillées, optimisations de traitements data, documentation des modèles SQL et des flux, ainsi que la définition des besoins techniques liés aux sujets de migration de plateforme.

Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation Data, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer Microsoft Fabric pour intervenir sur un projet de migration d’envergure de Google Cloud Platform (GCP) vers Microsoft Fabric. Vous jouerez un rôle clé dans la mise en œuvre technique de la plateforme cible et participerez à la conception et au développement de pipelines de données robustes, scalables et performants. Vous intégrerez une équipe Data experte évoluant dans un environnement Cloud Azure moderne, Agile et orienté excellence technique. Vos missions En tant que Senior Fabric Engineer, vous serez responsable de : Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données avec Microsoft Fabric Data Factory et Dataflows Gen2 Mettre en œuvre la migration des données depuis Google BigQuery vers les environnements Fabric Lakehouse et Data Warehouse Développer des connecteurs et workflows d’intégration pour différentes sources : SAP, Salesforce, Oracle, fichiers, APIs, SFTP, etc. Participer à la réécriture des traitements ETL existants sous Talend vers Microsoft Fabric Optimiser les pipelines de données afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts Réaliser les revues de code et accompagner les profils plus juniors Participer aux cérémonies Agile : daily meetings, sprint planning, rétrospectives Garantir la qualité du code et le respect des standards de développement et de CI/CD

Nous recherchons un Data Engineer / Data Analyst pour accompagner le développement des usages Data et Analytics au sein d’environnements on-premise et cloud GCP. Le poste consiste à intervenir sur les solutions de Data Preparation et de BI, notamment autour des outils Alteryx et Dataiku, afin d’accompagner les utilisateurs métiers dans la conception, l’optimisation et l’industrialisation de workflows et de flux de données. Vous participerez également au maintien en condition opérationnelle des plateformes, au suivi des incidents, à l’amélioration continue des services, ainsi qu’à l’évolution des architectures et processus de déploiement CI/CD. En parallèle, vous contribuerez à l’animation de la communauté data, à la rédaction de bonnes pratiques et à la veille technologique afin de proposer des améliorations techniques et fonctionnelles adaptées aux besoins métiers.

Contexte de la mission La Factory Data est responsable de la gestion, de la maintenance et de l'évolution de nos solutions data (Microsoft Fabric, Azure Data Factory et SAP BO/DS). Le data & platform engineer recherché rejoindra l’équipe Plateforme Data utilisant les technologies data Fabric. Tâches principales Data Engineer (80%) • Développer les flux d'ingestion via Fabric Data Factory (et comprehension de Azure Data Factory) ; • Développer les flux de transformation de données via Fabric Factory Notebook ; • Optimiser les Queries des transformations, en particulier en prenant en compte les coûts Azure associés ; • Contribuer à la modélisation du Lake House ; • Établir le Design technique,implémentation de l'architecture médaillon (silver& gold) dans Microsoft Fabric ; • Établir le plan de tests unitaires (automatisables) de la solution ; • Suivre/exécuter les tests unitaires ; • Participer à l’estimation de l’effort lié aux activités de développement lors du cadrage de la demande ; • Rédiger la documentation technique ; • Contribuer à l’amélioration continue (guidelines de développement) ; • Contribuer à la maintenance & résolution des incidents (production). Tâches principales Platform Engineer Fabric (20%) • Administrer, configurer et faire évoluer la plateforme Microsoft Fabric (workspaces, capacités, paramètres tenant, intégrations Azure et services associés) ; • Assurer le suivi proactif des évolutions de Microsoft Fabric (features en preview, GA, roadmap) et évaluer leur pertinence pour la plateforme et les usages ; • Gérer, surveiller et optimiser les capacités Fabric (dimensionnement, performance, priorisation, couts) ; • Maintenir, industrialiser et faire évoluer l’Infrastructure as Code (IaC) liée à la plateforme data ; • Monitoring et optimisation des coûts d’infrastructure ; • Concevoir, implémenter, tester et documenter les évolutions de la plateforme en lien avec les besoins des équipes data ; • Collaborer étroitement avec les équipes Infrastructure, Sécurité, IAM et FinOps dans le cadre des évolutions et de l’exploitation de la plateforme ; • Contribuer au support de la plateforme, à l’analyse des incidents et problèmes, et à l’amélioration continue de la fiabilité du service. Profil recherché Les compétences techniques recherchées et les niveaux de séniorité associés sont repris dans la rubrique compétences de Connecting Expertise. Le candidat devra démontrer une excellente capacité à documenter, standardiser et faire appliquer des pratiques de plateforme, ainsi qu’à travailler de manière transverse avec les différentes équipes techniques. La connaissance des bonnes pratiques de développement en matière de sécurité et l’expérience dans leur mise en œuvre seront vérifiés durant l’entretien s’il a lieu. La fonction présente requérant potentiellement accès à des données confidentielles, elle est qualifiée à haut risque pour les systèmes informationnels. Par conséquent, et en respect de la norme ISO27001, nous sommes tenus de vérifier les antécédents via la prise de contact de minimum une référence fournie pour tout candidat qui serait sélectionné pour la mission. Si votre candidat est sélectionné pour un entretien, il vous sera demandé de nous communiquer les coordonnées d'un ou plusieurs managers précédents chez le client final (expériences récentes) pour prise de contact. La communication de ces références vaut accord par le candidat et par la/les personne.s mentionnée.s. Ces données seront effacées après 2 ans suite à la fin de la collaboration ou après un an et demi maximum dans le cas où le processus de recrutement ne serait pas couronné de succès.

Contexte Transformer des données sources complexes en données exploitables pour les métiers, dans le respect des standards et de la stratégie data de SNCF Gares & Connexions . Missions principales Comprendre les enjeux métier et les besoins data Modéliser les données Développer et optimiser les traitements en Python / SQL / PySpark Industrialiser, superviser et documenter les traitements Collaborer avec les équipes métier et techniques Être force de proposition Contribuer à l’évolution et à l’optimisation de la plateforme data Travailler dans un cadre agile