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Bonjour à tous 😀 🚀 Nous avons une nouvelle opportunité au sein de notre client. Nous recherchons un(e) Data Engineer Snowflake pour rejoindre son équipe data, dans un projet porté par l'équipe CRM / digital. L'objectif : connecter l'outil de CRM marketing Braze, déjà en production, à Snowflake, dans les deux sens, puis faire vivre ces flux. Tu seras au cœur des échanges entre la data et le marketing, avec un rôle à la fois technique et en lien direct avec les équipes CRM. Vos missions : Alimenter Braze depuis Snowflake : audiences, segments et attributs clients Remonter les événements Braze dans Snowflake pour les rendre exploitables Concevoir et industrialiser ces flux d'intégration (API, connecteurs, reverse ETL) Assurer la maintenance et les évolutions des flux Échanger avec les équipes CRM et marketing pour comprendre leurs besoins et les traduire en solutions data Environnement technique : Snowflake Braze SQL avancé API, connecteurs, reverse ETL dbt, Airflow, Fivetran (un plus) Cloud

Informations mission : Site : Bretagne Présence / Télétravail : 100 % sur site Prix d'achat max : 500 € Date de démarrage : ASAP Date de fin : 28/02/2027, avec renouvellement possible Description and Location Missions / Livrables attendus : Convertir les données provenant d'ODISSEY à l'aide du convertisseur fourni par l'éditeur. Charger les données dans l'atelier de gestion documentaire du client. Identifier et relever les anomalies de conversion et de chargement. Remonter les anomalies à l'éditeur et/ou aux équipes métier. Assurer le suivi de la migration à travers des indicateurs et un reporting régulier.

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Rejoignez une grande entreprise du secteur de la distribution et du retail en tant que Data Analyst, au cœur d'une transformation numérique majeure. Vous intégrerez l'équipe dédiée au pilotage de la performance et de l'expérience collaborateur, responsable de la conception et de l'optimisation des dashboards stratégiques et des pipelines de données pour l'ensemble de l'organisation. Votre mission consistera à mesurer, analyser et piloter l'expérience numérique des collaborateurs à travers plusieurs dimensions : adoption des solutions collaboratives, performance opérationnelle, gouvernance des données et évolution des écosystèmes technologiques. Vous travaillerez dans un environnement Cloud moderne (Google Cloud Platform), avec des données provenant de multiples sources (PostgreSQL, Google Sheets, fichiers CSV, bases relationnelles et non-relationnelles), que vous normaliserez et consoliderez dans un Data Warehouse centralisé. Vous serez responsable de la création de tableaux de bord interactifs et du suivi des indicateurs clés de performance (KPI) métier, en veillant à l'optimisation constante des requêtes et des pipelines de données. Vous participerez également à la gouvernance des projets Data, à la documentation des modèles et à l'identification des nouvelles opportunités d'analyse pour supporter les décisions stratégiques. L'environnement de travail est Agile/Scrum, collaboratif et axé sur l'innovation. Vous bénéficierez d'une grande autonomie dans la définition et l'exécution de vos analyses, tout en étant étroitement associé aux équipes métier pour garantir l'alignement des livrables avec les besoins opérationnels. Responsabilités : - Développer, maintenir et optimiser des requêtes SQL et BigQuery complexes pour l'extraction et la transformation de données - Concevoir et administrer des dashboards d'analyse DEX, NPS/UX et de suivi d'adoption dans Looker Studio et AppSheet - Créer des tableaux de bord de suivi pour l'adoption de solutions collaboratives (Google Workspace, Gemini) et la décroissance des technologies legacy (Office, SCCM) - Exploiter et consolider des données provenant de multiples sources hétérogènes (bases PostgreSQL, Google Sheets, fichiers structurés et non-structurés) - Assurer l'extraction, la normalisation et l'intégration des données dans le Data Lake et le Data Warehouse - Identifier, définir et suivre les KPI critiques pour le pilotage de la performance opérationnelle et de l'expérience collaborateur - Participer à la conception et l'optimisation des pipelines de données pour garantir scalabilité et performance - Rédiger et maintenir la documentation des modèles de données, des rapports et des méthodologies utilisées - Contribuer à la gouvernance des projets Data et à la feuille de route des initiatives analytiques - Analyser les logs techniques et les données d'expérience utilisateur (DEX, NPS) pour...

Data Owner, domaine logistique. Dans le cadre d'une mission longue basée à Lille (hybride), le titulaire est responsable de la connaissance, de la qualité et de l'accessibilité des jeux de données liés aux processus logistiques critiques. Il/elle définit les données, documente fonctionnellement les éléments de données, identifie et formalise les cas d'usage métier associés, et agit comme point d'entrée pour tous les sujets relatifs à ces données. Il/elle élabore une roadmap et une vision pour ses données, met en place et pilote des métriques de qualité (SLA, leadtimes, données de réception entrepôt, etc.), anime des plans d'action en coordination avec les équipes Engineering, Product, Business et Data, et veille à l'accessibilité des données au sein du datalake. Le poste requiert une autonomie forte et une capacité à traduire les besoins métiers en règles de données opérationnelles. Le rôle implique également de faire le lien entre les enjeux techniques et les équipes en charge de l'exploitation des données. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

ATTENTION : Seules les candidatures de personnes vivants déjà sur Bordeaux ou en train de démanger seront prises en compte car présentiel chez le client. Nous recherchons un Expert Solution Data / Architecte Data senior pour intervenir sur un programme stratégique de transformation Data dans le secteur financier. Vous accompagnerez le pilotage d'un projet Data d'envergure, depuis l'analyse des besoins jusqu'à la définition et la présentation des solutions, en lien étroit avec les équipes métier, MOA et architecture. Vous serez également amené à participer aux différentes instances de validation, à coordonner les parties prenantes et à contribuer au suivi opérationnel du programme. La mission s'inscrit dans un environnement complexe, avec de forts enjeux autour de la donnée, du reporting Finance et Risque et de la mise à disposition de données fiables et structurées. Le poste nécessite une bonne capacité de synthèse, une vision transverse des sujets Data ainsi qu'une réelle aisance dans les échanges avec des interlocuteurs métiers et techniques.

Le besoin La plateforme actuelle est on-premise : pipelines sur Hadoop (HDFS, Hive) et Spark, datawarehouse Oracle Exadata, temps réel avec Kafka et MongoDB, restitution sous Qlik. Une migration vers Google Cloud Platform est en cours. Aujourd'hui, l'exploitation des environnements hors production est très manuelle. Vous serez le référent technique opérationnel de ces environnements, aux côtés d'un chef de projet et d'un coordinateur. Vos missionsExploitation des environnements hors prod (DEV, RCT, PREPROD) : garantir leur disponibilité, leur cohérence et leur fiabilité, sur une chaîne Data dupliquée de bout en bout. Refresh des données entre environnements, puis leur automatisation. Installations applicatives : traitements Spark/Scala, ETL Informatica, scripts SQL Oracle, scripts shell. Synchronisation des environnements : versions applicatives et logicielles, configurations, paramétrages. Maintien en conditions opérationnelles : exécution des jobs Spark, analyse des logs, contrôle des dépendances, suivi et relance des batchs (Opcon). Automatisation : développer les scripts et outils qui réduisent l'effort manuel (contrôle des écarts entre environnements, validation post-installation et post-refresh, cohérence des bases). Monitoring et observabilité : construire et maintenir un dashboard de suivi des environnements (exécutions, volumes), avec alerting et reporting. Vous êtes force de proposition sur l'outillage. Livraisons : contribuer aux pipelines de livraison GitLab et à la qualité des livrables. Migration GCP : participer à la reconstruction des environnements hors prod sur Google Cloud.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un expert métier Investment Operations. Le client intègre l'activité d'une filiale asiatique dans son écosystème d'investissement et structure une offre de services associée. Vous intervenez au cœur de ce projet, en lien avec les équipes opérationnelles Support Front Office et Data Management, dans un environnement de gestion d'actifs assurantielle. Vos missions : - Mettre à jour les process et macro-process du Support Front Office et du Data Management. - Mettre à jour les modes opératoires liés au projet d'intégration. - Participer au projet : expression de besoins, tests, suivi des évolutions. - Recueillir les besoins métiers et mettre en place les reportings nécessaires. - Après la livraison du MVP, assurer le run quotidien sur les produits obligataires, OPC, ETF, forex et monétaires. - Réaliser la réconciliation des positions et transactions avec l'asset manager, et la création de titres. - Assister l'équipe projet et intervenir en mode hands-on si besoin. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre, au sein d'une communauté d'experts de la finance. Ref : O-KCVXC

Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

Contexte : La Direction Solution Data souhaite se renforcer avec l'arrivée d'un pilote SI Data H/F pour piloter les projets du domaine de l'assurance IARD (Incendie, Accidents et Risques Divers) en priorité. . MISSIONS & Responsabilités confiées : - Garantir la conduite ou la coordination de projets transverses dans le respect des objectifs en terme de Qualité / Coût / Délais. - Garantir la performance des solutions déployées, leur conformité aux orientations de l'entreprise et aux besoins des commanditaires / utilisateurs. - Garantir le déploiement des projets et solutions, l'implémentation des changements et contribue à leur appropriation par les différents acteurs. - Elaborer, piloter et suivre le planning des projets Data. - Contribuer à l'efficacité permanente des outils / méthodes / processus / organisations, à leur adaptation à la stratégie et aux évolutions de l'entreprise. - Contribuer à l'optimisation et à la diffusion de bonnes pratiques dans la conduite de projets. - Contribuer à instruire les passages en instance et toute la comitologie associée. Taches : - Animation des équipes projets en mode multi-projet - Formalisation des planning des projets Data et pilotage / suivi de leur avancement - Planification dans ITBM - Suivi des consommés et des restes à faire

ocalisation : La Défense (92) Démarrage : ASAP Durée : Mission longue durée Contrat : Freelance, portage salarial ou ESN Expérience : 10 ans minimum en Data, dont 3 ans minimum en architecture Data Méthodologie : Agile SAFe Contexte de la missionPour le compte d'un grand acteur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Architecte Urbaniste Data AWS Senior pour accompagner la conception, l'évolution et la gouvernance d'une Data Platform reposant sur les principes du Data Mesh. La plateforme s'appuie sur un Data Lake et un Data Warehouse AWS organisés selon une architecture médaillon (Bronze, Silver, Gold). Les enjeux portent notamment sur le passage à l'échelle, la sécurité, la gouvernance des données, la rationalisation de l'architecture et l'application des standards d'urbanisme Data. Au sein de l'équipe Architecture, vous travaillerez en étroite collaboration avec l'architecte technique Data, les équipes cybersécurité, les Product Owners, les Data Product Owners et les squads Data métiers. Missions principales1. Architecture et modélisation DataConcevoir et modéliser les données du Data Lake et du Data Warehouse selon une architecture médaillon. Traduire les besoins métier en modèles de données adaptés aux datamarts et aux Data Products. Définir les principes de modélisation décisionnelle et les architectures OLTP/OLAP. Réaliser des macro-études d'architecture pour évaluer les besoins, les impacts et les solutions à mettre en œuvre. 2. Urbanisme Data et définition des standardsDéfinir, formaliser et maintenir les standards, normes et patterns d'architecture Data. Rédiger et actualiser les dossiers d'architecture fonctionnelle, les DAT/DAG et les guides de modélisation. Élaborer et maintenir la cartographie des flux et des échanges entre la Data Platform et les autres producteurs de données du SI. Contribuer au plan d'occupation des sols Data en coordination avec les urbanistes du SI. Identifier et rationaliser les doublons fonctionnels et techniques, tout en veillant au respect des règles d'urbanisme. 3. Gouvernance et accompagnement des équipesAccompagner les Data Engineers, les squads métiers, l'infogéreur et les équipes TMA dans la mise en œuvre des architectures définies. Garantir la cohérence entre les besoins métier, les modèles de données et les choix d'architecture. Accompagner les mises en production et contribuer à la maîtrise de la dette technique. Participer aux comités d'architecture, aux instances projet et aux rituels SAFe : Coproj, Copil et Comop. Promouvoir les bonnes pratiques auprès des Product Owners, Tech Leads et Data Engineers.

Nous recherchons un Coordinateur Data Gouvernance en freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise d'envergure internationale, active dans le secteur agroalimentaire. Basé(e) en métropole lilloise, vous aurez pour mission de piloter le déploiement de la gouvernance des données, en veillant au respect du cadre de gouvernance défini et à la conformité des projets en matière de documentation. Vous travaillerez en lien étroit avec les parties prenantes métiers et les équipes projet. Vos responsabilités : S'assurer que chaque domaine de données est structuré conformément au cadre de gouvernance (sponsor, responsable de domaine, référents données identifiés et formés). Valider que les rôles et responsabilités sont clairement définis et acceptés par les parties prenantes. Coordonner la priorisation des sujets de gouvernance en fonction des enjeux métier et réglementaires. Piloter l'avancement des initiatives de gouvernance et veiller au respect des jalons. Vérifier que chaque projet documente ses données selon les standards en vigueur (catalogue de données : glossaire, usages, dictionnaire). Accompagner les projets, du démarrage à la clôture, pour garantir une documentation continue et à jour. Fournir conseils et modèles aux équipes projet pour faciliter la documentation.

Deloren Consulting est une ESN spécialisée notamment sur les projets IT Assurance. Notre métier ? Accompagner nos clients dans leurs transformations technologiques grâce à l'expertise de nos consultants. Pour soutenir notre croissance, nous recherchons un(e) Data Engineer(e). VOTRE MISSION : Le Data Engineer / Ingénieur Data participe à la conception, au développement et à la maintenance des traitements permettant de collecter, transformer et mettre à disposition les données. Il contribue à la fiabilité des données et à la performance des traitements, en collaboration avec les équipes informatiques et métiers du client. Missions principales Collecte et intégration des données Analyser les sources de données et les besoins des utilisateurs. Développer des flux d'alimentation à partir de bases de données, de fichiers ou d'API. Concevoir et maintenir les traitements d'extraction, de transformation et de chargement des données — ETL/ELT. Transformation et structuration des données Développer les traitements de nettoyage, de normalisation et d'enrichissement. Participer à la modélisation des données et à la définition des règles de transformation. Préparer des jeux de données exploitables pour les usages métiers, décisionnels et analytiques. Qualité et fiabilité Mettre en place des contrôles de cohérence, de complétude et de qualité. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et contribuer à leur correction. Assurer la traçabilité des traitements et documenter les règles appliquées. Exploitation et amélioration des traitements Participer aux tests, aux déploiements et au suivi des traitements. Analyser les incidents et contribuer à la maintenance corrective et évolutive. Optimiser les requêtes et les traitements en fonction des volumes et des contraintes d'exploitation. Appliquer les règles de sécurité, de confidentialité et de gestion des accès du client. Collaboration et documentation Travailler avec les équipes métiers, les développeurs, les architectes et les équipes data. Rédiger et actualiser la documentation technique. Participer aux réunions de suivi et communiquer sur l'avancement des travaux.

Contexte Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data agile, nous recherchons un Data Engineer / Développeur Big Data Senior pour intervenir sur une plateforme de données à fort volume. Vous participerez à la conception, au développement et à l'amélioration continue de solutions permettant de valoriser et exploiter des données en temps réel et en batch. Vos missions Développer et maintenir de nouvelles fonctionnalités au sein d'une équipe agile. Concevoir et faire évoluer les architectures de traitement de données. Participer aux choix techniques et accompagner les autres membres de l'équipe. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité du code. Mettre en place et améliorer les processus d'automatisation des tests. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et d'exploitation Environnement technique Big Data : Spark (batch & streaming), Kafka Langages : Scala, Java API : Conception et développement d'API Data Platform : Hadoop, HDFS, Hive, HBase, Phoenix DevOps & CI/CD : GitLab CI/CD, Jenkins, Artifactory Qualité & Monitoring : SonarQube, ELK, Grafana Tests : JUnit, Xray, automatisation des tests Profil recherché Expérience solide en développement Big Data et architectures distribuées. Maîtrise de Spark, Kafka et de l'écosystème Hadoop. Bonne culture DevOps et intégration continue. Expérience des environnements Agile/Scrum. Esprit d'équipe, capacité à challenger les besoins et à être force de proposition. Sens de la qualité, de l'automatisation et de l'amélioration continue. Atouts Expérience sur des projets de traitement de données à forte volumétrie. Sensibilité aux problématiques de performance, scalabilité et fiabilité des plateformes Data. Mission idéale pour un profil souhaitant intervenir sur un environnement Big Data moderne, au sein d'une équipe agile mature et orientée qualité.

🚀 Data Engineer Senior – Big Data / Lakehouse / AWS Niveau : Senior Expérience : 8 ans minimum en Data Engineering Démarrage souhaité : ASAP Durée : 12 mois, renouvelable Rythme : 5 jours/semaine Télétravail : 3 jours/semaine 🎯 Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement de son pôle Data Services, notre client recherche un Data Engineer Senior pour accompagner la conception, l'industrialisation et l'évolution de ses solutions Data. Le consultant interviendra sur des sujets à forte dimension Data Engineering, Big Data et Lakehouse, avec notamment des problématiques d'architecture, de modélisation, d'optimisation des pipelines et d'industrialisation des traitements. Il contribuera également à l'évolution de la stratégie Lakehouse du client et devra être capable d'accompagner techniquement des profils plus juniors. 🔎 Missions Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API Structurer les données selon une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Développer et industrialiser les transformations avec DBT, Spark et Iceberg Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement AWS Orchestrer les workflows ETL / ELT via Airflow Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform Participer à la mise en place et au maintien de l'observabilité et de la supervision des traitements Définir et mettre en œuvre les règles de Data Quality : tests, contrôles et validations automatisées Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue Documenter les architectures, pi