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Informations Générales Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 Data Engineers) en charge de la mise à disposition des données pour le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; qualité des données et support aux utilisateurs. Concevoir & maintenir des modèles de données et pipelines robustes et scalables ; organiser/structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, assurer sécurité/stabilité des environnements, workflows CI/CD. Contribuer à la gouvernance (qualité, fiabilité, intégrité), documentation et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer autonome disposant d’au moins 5 ans d’expérience, capable de collecter, analyser et exploiter les données pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur. Le consultant accompagnera également les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions data afin d’atteindre leurs objectifs. Missions principales : – Collecter, préparer et structurer les données pertinentes pour les besoins des utilisateurs. – Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et performants. – Analyser les données et produire des visualisations accessibles via les outils décisionnels. – Proposer des recommandations et lignes directrices pour créer de la valeur au sein des activités métier. – Accompagner l’optimisation des offres, services et processus grâce à l’analyse et l’évaluation des données. – Garantir la conformité aux règles d’éthique et de gouvernance du groupe. – Présenter les fonctionnalités des produits data et faciliter leur maintenance. – Réaliser des tests conformément à la stratégie définie. – Maintenir à jour le catalogue des produits data (datasets). – Fournir des kits de formation et des outils pour les utilisateurs. Résultats attendus : – Identification et sélection des données pertinentes pour les besoins opérationnels. – Optimisation du temps, des ressources et des outils dédiés à l’analyse de données. – Production de jeux de données et visualisations compréhensibles et accessibles. – Mise à disposition de recommandations métier génératrices de valeur. – Amélioration des processus, services et offres grâce aux analyses. – Application stricte des règles de gouvernance et d’éthique data. – Tests réalisés et conformes aux exigences. – Catalogue des datasets à jour. – Mise à disposition de supports et kits de formation pour les utilisateurs. Compétences requises en Data Engineering : – Modélisation de données : modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault. – ETL / ELT : conception, optimisation et gestion des dépendances. – Gouvernance et qualité de données : data lineage, qualité, catalogage, gestion des métadonnées. – Architecture data : maîtrise des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh…). Langages : – SQL avancé – Python avancé – PySpark avancé Outils et technologies : – Dataiku – Power BI – Databricks – Azure Data Factory – Azure Logic Apps

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Nous recherchons un Data Engineer AWS Anglais obligatoire Compétences recherchées : Data Engineer AWS (S3, Glue, Athena, Python) Tâches à traiter : - Compréhension des données scientifiques dans le domaine CMC pharmaceutique -Clarification des besoins avec les parties prenantes, estimation des efforts pour la planification des améliorations d'ingénierie (PI) -Bonne connaissance des pratiques Lean et Agile -Ingénierie des données AWS : S3, Glue (Jobs/Workflows), Athena -Développement ETL/ELT : Python, Glue ETL, évolution de schémas, partitionnement -Modélisation des données : modèles de domaine harmonisés, schémas en étoile/flocon de neige, gestion des métadonnées -Optimisation SQL : réglage des performances d'Athena, conception de requêtes optimisée en termes de coûts, stratégies de partitionnement/élagage -Tests et qualité : tests unitaires/d'intégration pour les pipelines, frameworks d'assurance qualité des données -Documentation et transfert de connaissances : manuels d'exploitation, diagrammes d'architecture, planification et exécution du transfert de connaissances -Expérience de migration : stratégie d'exécution parallèle, planification de la bascule, rétrocompatibilité, réconciliation des données TJM : 380-400€ pour 5 ans d’expérience à 480€ pour 10 ans d’expérience

📌 Data Engineer (H/F) – Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail 📢 Pas de portage ni de sous-traitance Nous recherchons un Data Engineer autonome , pour accompagner la transformation data de l’entreprise et soutenir les équipes métier dans leurs analyses, pilotages et initiatives de création de valeur. 🎯 Missions principales Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes pour optimiser le pilotage des activités. Accompagner les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’opération des solutions data. Concevoir des modèles de données (relationnel, dimensionnel, Data Vault). Développer et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et maintenables. Garantir la qualité et la gouvernance des données (lineage, métadonnées, quality checks…). Participer à l’évolution de l’ architecture data (Data Lakehouse, Data Mesh). Produire des visualisations et analyses accessibles (Power BI). Maintenir le catalogue de datasets à jour. Réaliser les tests selon la stratégie définie. Fournir des kits de formation et accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions. 📈 Résultats attendus Données pertinentes identifiées, capturées et valorisées. Optimisation du temps, des outils et des ressources liés à la gestion data. Analyses et visualisations lisibles et exploitables par les métiers. Recommandations permettant la création de valeur opérationnelle. Amélioration continue des services et processus grâce aux insights data. Respect des normes éthiques et de gouvernance du groupe. Promotion et documentation des produits data pour faciliter leur maintien dans le temps. 🧠 Compétences requises Data Engineering Modélisation : relationnelle, dimensionnelle, Data Vault Pipelines ETL / ELT Gouvernance : data lineage, qualité, catalogage Architectures data modernes : Data Lakehouse, Data Mesh Langages SQL avancé Python / PySpark avancé Technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps 📍 Conditions Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail Pas de portage, ni de sous-traitance

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 : a5057rwa3n

Nous recherchons un Ingénieur Data / Développeur ELT en CDI, passionné par la manipulation de données et les environnements analytiques. Vous participerez à la conception, l’alimentation et l’optimisation de nos flux de données stratégiques. vos missions : Concevoir, développer et maintenir des flux d’intégration de données. Participer à l’architecture et à l’industrialisation des traitements ELT/ETL. Travailler sur des environnements manipulant de très gros volumes de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour garantir la qualité et la cohérence des données. Optimiser la performance des requêtes et des pipelines de données.

Au sein de la DSI, l'équipe Data (10 personnes) joue un rôle central dans la valorisation des données de l'entreprise. Vous rejoignez le pôle Solutions Data, pour contribuer à la mise en œuvre et à la maintenance du Système d'Information décisionnel. Vos missions sont les suivantes : Participer à la conception et au développement de projets data innovants Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) des bases, applications et flux de données existants Collaborer avec les équipes Métiers pour analyser et traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme data (processus, outils, qualité des données) Documenter les développements et assurer un transfert de compétences auprès de l'équipe Data

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

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 : 0tm07z0lov

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.

Contexte de la mission Au sein de la Direction Data (Direction du Numérique), intégration à l'équipe Bronze (PO, data steward, 2 data engineers) au cœur de la plateforme Data. Stack principale : Python, Spark, SQL (traitements), Airflow (orchestration), Cloud Storage & Delta Lake (stockage), services cloud (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage), Terraform/Terragrunt (infra). Activités attendues Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables ; assurer sécurité et stabilité des environnements. Construire et maintenir les workflows CI/CD ; accompagner l'équipe sur l'exploitation et requêtage. Gouvernance et conformité (qualité, sécurité, conformité), documentation, veille et participation aux instances Data Ingénieurs.

Vos principales missions seront : • 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 afin d'automatiser les processus métier • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : 68g71iyjy2

Profil : Senior Data Engineer · Contexte de la mission : L’équipe Supply Zone Forecast (SZF) développe et maintient les modèles de prévision de la demande et des ventes pour l’ensemble des produits Décathlon, par centre d’approvisionnement continental. Aujourd’hui, notre pipeline est en production sur l’Europe, la Chine et l’Inde, et notre ambition pour 2026 est d’étendre la couverture à LATAM et MEA. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Engineer Senior expérimenté sur PySpark et l’optimisation de pipelines. Notre Stack Data : AWS (S3, ECR, EKS); Databricks; Airflow; Pyspark; Python Et Github. La mission portera principalement sur la reprise, l’optimisation et la refonte partielle du module de “refining”, hérité d’une autre équipe . Ce module présente aujourd’hui plusieurs limites : lenteur d'exécution (compute), manque de gouvernance, faible modularité, documentation incomplète et difficulté à évoluer ou à scaler à l’échelle mondiale. Le contexte inclut également plusieurs dettes techniques autour de la stabilité, de la qualité du code et du renforcement des tests (unitaires et fonctionnels) La mission se déroulera sur site à Paris , au sein du pôle data Digital Principales responsabilités Refonte et optimisation du module “Refining” : Auditer le code existant, identifier les goulots de performance et axes d’amélioration. Revoir la structure du code pour renforcer la modularité, la lisibilité et la maintenabilité. Mettre en place une documentation claire et partagée (technique + fonctionnelle). Optimiser le traitement PySpark (logique de partitionnement, cache, broadcast, etc.). Proposer une approche flexible pour l’ajout de nouvelles features. Renforcement de la robustesse et de la qualité : Implémenter ou renforcer les tests unitaires et fonctionnels. Améliorer la stabilité globale de la pipeline ML de forecast. Participer à la mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie logicielle (CI/CD, gouvernance du code, monitoring). Collaboration et transfert de compétences : Travailler étroitement avec les Data Scientists et lMachine Learning Engineers de l’équipe SZF. Assurer un transfert de connaissances clair et structuré à l’équipe interne. Contribuer à la montée en compétence collective sur PySpark et la scalabilité de pipelines ML. Livrables attendus : Module “refining” refactoré, documenté et testé Rapports d’audit et plan d’optimisation validés Documentation technique centralisée Pipeline stable et industrialisable à l’échelle mondiale

Data engineer - Reconstruction modèle tabulaire – SQL / DAX - 15 JOURS Contexte & objectif de la mission L’entreprise recherche un Data Engineer opérationnel pour intervenir sur un environnement décisionnel existant présentant des problèmes de : redondance de données , manque de fiabilité / véracité , performances insuffisantes dans les rapports et calculs, modèle tabulaire (cube) devenu difficile à maintenir. L’objectif de la mission est de reconstruire le modèle tabulaire , fiabiliser les sources, optimiser les performances et remettre le datamart sur des bases saines. Missions principales Analyser l’existant : tables SQL, flux, relations, modèle tabulaire actuel. Identifier les causes de redondance, d’incohérences et de problèmes de performances. Proposer une modélisation cible optimisée (star schema, normalisation, référentiels). Reconcevoir ou reconstruire le modèle tabulaire (VertiPaq) dans les bonnes pratiques. Reprendre les mesures DAX : fiabilisation, optimisation, documentation. Améliorer la qualité, la cohérence et la fraîcheur des données. Mettre en place les optimisations SQL (indexation, refactor, vues, partitionnement si nécessaire). Documenter les travaux réalisés et transmettre les bonnes pratiques. Livrables attendus Nouveau modèle tabulaire propre, performant et stable Refonte ou nettoyage des tables SQL sources Mesures DAX revues et fiabilisées Optimisations performances (SQL + DAX + modèle) Documentation technique Plan d’amélioration continue si nécessaire Environnement technique MS SQL Server SSAS Tabular / VertiPaq DAX Modélisation BI MS + Visualisation PowerBI Entrepot de données : Talend

Concevoir, construire et maintenir des pipelines d'ingestion de données à l'aide d'Azure et d'outils ETL (Talend, Informatica). Intégrer diverses sources de données dans les environnements Azure Data Lake et Databricks. Garantir l'évolutivité, la performance et la sécurité des solutions de données. Optimiser les flux de travail et automatiser les processus afin de réduire les interventions manuelles. Collaborer étroitement avec les analystes métier pour traduire les besoins en solutions techniques. Gérer plusieurs projets simultanément, en assurant le respect des délais et des bonnes pratiques. Mettre en œuvre des contrôles de qualité des données et des normes de documentation. Contribuer aux initiatives d'amélioration continue au sein de l'équipe DataOps.