Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Envie d’un nouveau challenge… nous vous attendons ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer AWS / Databricks pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Cloud & Data, notre client renforce ses équipes autour de la Data Platform afin d’accompagner la montée en puissance des usages Data, Analytics et IA. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception et à l’évolution des pipelines et infrastructures de données permettant d’alimenter les services cloud du groupe à l’échelle internationale. L’objectif : construire une plateforme Data robuste, scalable et performante, capable de supporter des volumes importants de données tout en garantissant leur qualité, leur disponibilité et leur sécurité. Vous évoluerez dans un environnement international, Agile et fortement orienté innovation. Vos missions : 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Mettre en place et optimiser les traitements ETL Participer à la conception des architectures Data et des flux d’alimentation Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données Optimiser les performances des traitements Big Data ☁️ Cloud & Data Platform Contribuer à l’évolution de la plateforme Data sur AWS Concevoir et administrer les solutions de stockage : • Data Lake • Data Warehouse • Bases relationnelles et NoSQL Exploiter Databricks et Spark pour le traitement de données à grande échelle Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des traitements en production : • monitoring • alerting • gestion des incidents 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les équipes Engineering • les Data Scientists • les Product Teams • les équipes métiers Recueillir les besoins Data et contribuer aux choix techniques Participer à l’amélioration continue des pratiques et des standards Data 🔍 Innovation & amélioration continue Être force de proposition sur les nouvelles pratiques Data Engineering Expérimenter et intégrer de nouvelles technologies autour de la Data Platform Contribuer à l’optimisation des workflows et des performances globales de la plateforme

Nous recherchons un Data Engineer orienté modélisation analytics (dbt) pour rejoindre la DSI d’un grand groupe international du secteur du luxe, au sein d’une équipe Data & Innovation. Vous interviendrez sur une plateforme data moderne avec de forts enjeux de performance, qualité de données et optimisation des coûts (FinOps) dans un environnement Snowflake. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des modèles de données robustes avec dbt (modélisation analytics, structuration des couches, bonnes pratiques) Optimiser les performances des traitements ( modèles incrémentaux, gestion des volumes, tuning des requêtes Snowflake ) Intégrer une logique FinOps dans les développements : optimisation des coûts de calcul, gestion des warehouses, monitoring de la consommation Mettre en place une stratégie de tests data avancés (tests génériques et custom, intégrité référentielle) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques DataOps (CI/CD, versionning, qualité, monitoring) Produire une documentation technique claire et exploitable (dbt docs, description des modèles) Participer au chiffrage des sujets en intégrant les enjeux de volumétrie, performance et coûts

Dans le cadre du renforcement d'une Data Platform Cloud, nous recherchons un Data Engineer afin d'intervenir sur des sujets transverses à forte valeur ajoutée. Vous rejoindrez une équipe dédiée à l'amélioration continue de la plateforme data et à la mise en place d'outils mutualisés au service des différentes squads. Votre rôle consistera à concevoir, développer et industrialiser des solutions permettant d'accélérer la production et la fiabilité des usages data. Vos principales missions seront : Développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Concevoir des composants et outils réutilisables par plusieurs équipes. Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements data. Accompagner les squads sur les bonnes pratiques Data Engineering. Contribuer à l'amélioration des performances, de la qualité et de la gouvernance des données. Collaborer étroitement avec les équipes Data, DevOps et Architecture.

Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.

Dans le cadre d’un projet chez l'un de nos clients grands compte, nous recherchons un(e) D ata Engineer / Data Analyst pour intervenir sur des missions de Build et de Run. Vous rejoindrez une équipe Agile en charge de la valorisation des données métiers, du développement de solutions de reporting et de l’industrialisation des flux de données à l’échelle internationale. Vous aurez pour missions Data Engineering Maintenir et faire évoluer des datamarts métiers Concevoir et développer de nouveaux flux de données et pipelines ETL Participer à l’alimentation et à l’optimisation d’un environnement data centralisé Collaborer avec les équipes architecture pour modéliser et exposer les données selon les standards de l’entreprise Participer aux estimations techniques et à l’analyse des besoins Data Analysis & Dataviz Concevoir des dashboards et reportings interactifs (PowerBI) à destination des équipes métiers Développer des indicateurs de performance et des visualisations adaptées aux usages opérationnels Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation des données et la prise en main des outils analytiques Support & Qualité Assurer le support de niveau avancé sur les sujets data et reporting Participer au suivi et à la priorisation des incidents Rédiger et maintenir la documentation technique et d’exploitation Réaliser les tests avant mise en production Environnement technique SQL avancé BigQuery ou technologies équivalentes Looker Studio / Power BI Environnements Cloud (GCP apprécié) ETL / Data Pipelines Méthodologies Agile / Scrum Appétence aux enjeux data relatifs à l’IA

Contexte Acteur majeur de la régénération urbaine et des services immobiliers, l’entreprise est engagée dans une transformation Data & IA à l’échelle internationale. Au sein de sa plateforme Data & AI (présente dans plusieurs pays), organisée autour d’une architecture Cloud Azure / Lakehouse , l’entreprise renforce son équipe Data Engineering. Mission En tant que Senior Data & AI Engineer , vous intervenez au cœur de la plateforme Data pour : Concevoir, modéliser et structurer les données (approche “design first”) Développer des pipelines robustes et performants Mettre en place des architectures Data et IA (incluant agents IA) Améliorer les pratiques de développement et la qualité globale des livrables Collaborer étroitement avec les équipes métiers et BI Responsabilités principales 📥 Collecte et intégration des données (multi-sources) 🧱 Modélisation de la donnée (schémas analytiques, SCD, modèles robustes) ⚙️ Développement sous Databricks (notebooks Python / SQL) 🚀 Optimisation des performances (volumétrie, coûts, traitements) 🤖 Conception de modèles / composants IA (MCP, agents IA) 🧪 Utilisation d’outils de développement assistés par IA (génération, refactoring, documentation) 📊 Préparation des datasets pour les usages BI (Power BI) et IA ✅ Mise en œuvre de bonnes pratiques (qualité, tests, dette technique)

Introduction & Résumé Ce poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. Responsabilités Établir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clés Expérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentaires Connaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres Détails Situation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.

Nous recherchons un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data pour un de nos clients, nous recherchons un(e) Tech Lead / Senior Solution Architect Databricks afin d’accompagner la modernisation et l’industrialisation d’une plateforme Data Azure à forte volumétrie. Vous interviendrez dans un environnement exigeant autour des enjeux suivants : • Migration et industrialisation sur Databricks • Gouvernance et qualité des données • Optimisation des performances et des coûts cloud (FinOps) • Accompagnement et montée en compétence des équipes Data 🎯 Vos missions : Data Engineering & Plateforme Data Concevoir et développer des pipelines d’ingestion à forte volumétrie Structurer et faire évoluer une plateforme Data moderne sur Azure Databricks Mettre en œuvre des traitements batch et streaming dans une architecture Lakehouse Industrialisation & DevOps Industrialiser les pipelines et renforcer les pratiques DevOps Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD et automatiser les déploiements Participer à la fiabilisation des environnements de production Architecture & Gouvernance Définir l’architecture cible et garantir les standards techniques Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques d’ingénierie Data Participer aux sujets Data Governance & Data Quality Performance & FinOps Optimiser les traitements Spark Maîtriser les coûts d’infrastructure cloud Améliorer les performances globales de la plateforme MCO & Support Intervenir sur des incidents complexes (support N3) Contribuer au maintien opérationnel de la plateforme

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de notre plateforme Data internationale dédiée aux activités Supply Chain, nous renforçons notre équipe avec un Data Engineer expérimenté capable de contribuer à la construction, l'optimisation et la fiabilisation de nos produits de données. Vous interviendrez dans un environnement multi-BU et international, avec des enjeux forts autour de la qualité de la donnée, de la performance des traitements et de la mise à disposition d'indicateurs métiers stratégiques. L'objectif est d'accompagner la construction et l'évolution de plusieurs Data Products tout en participant à l'amélioration continue de notre plateforme Data sur Google Cloud Platform.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Développeur DBT / Data Engineer Contexte de la mission Descriptif de mission - développeur confirmé DBT. Contexte L’équipe BCC est chargée de la maintenance et du développement de la Base Connaissance Clients transverse du client. L’objectif poursuivi au travers de la constitution de cette base clients unique du client est de personnaliser la relation et améliorer la performance commerciale. L’équipe BCC monte actuellement en compétences sur DBT. La personne devra aider l’équipe à monter en capacité à développer des évolutions fonctionnelles et traiter la dette technique. BCC est un produit Data complexe du fait de la multiplicité des sources, multipliant les risques d’erreur, et de la forte volumétrie de données. Objectifs et livrables Une maîtrise avancée de SQL est nécessaire. L’équipe est en cours de transition vers un mode Agile Scrum. Besoin Nous recherchons un développeur / une développeuse expérimenté/e DBT, SQL et Bigquery, présent/e ou proche du bassin niortais Compétences demandées Compétences Niveau de compétence SQL Azure Confirmé Informatica Confirmé Big Quiery Confirmé DBT Confirmé GCP Confirmé

🎯 Rôle Tu rejoins l’équipe pour prendre un rôle clé dans la construction des systèmes IA du produit. L’objectif n’est pas de piloter de loin, mais de mettre les mains dans l’architecture, le code, les pipelines et la mise en production . À terme, tu pourras prendre davantage de responsabilités sur la structuration technique de l’équipe IA. 🧠 Missions Architecture & développement IA Concevoir et développer des pipelines IA / GenAI robustes Travailler sur des sujets RAG, agents, orchestration LLM Structurer la donnée, le contexte et les workflows IA Participer aux choix d’architecture technique Industrialisation Transformer des POC en systèmes fiables en production Mettre en place du monitoring, des tests et des évaluations Optimiser performance, latence et coûts Construire des systèmes maintenables et scalables Montée en leadership Contribuer aux standards techniques Challenger les choix d’architecture Accompagner progressivement d’autres profils techniques Participer à la structuration du futur pôle IA 🛠️ Stack & environnement Pas de stack imposée, mais un environnement autour de : Python Data pipelines / APIs / backend LLM, RAG, agents, orchestration Docker, CI/CD Cloud AWS ou GCP Monitoring / observabilité Bases vectorielles ou moteurs de recherche sémantique

Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, l'entreprise recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission -Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). -Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. -Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. -Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. -Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. -Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. -Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité.