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⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)

Au sein de l’équipe Data & IA, l’Ingénieur Infrastructure Data est responsable de l’administration, de l’évolution et du maintien en conditions opérationnelles des plateformes Big Data basées sur l’écosystème Cloudera CDP et des technologies Open Source. Il conçoit et met en œuvre des solutions d’ingestion, de stockage et de traitement de données (Hadoop, Ozone, Hive, Kafka, Spark, etc.), automatise les pipelines de données et veille à la qualité, la sécurité et la conformité des données, notamment au regard du RGPD. Il participe également à l’industrialisation et au déploiement de modèles de data science et de machine learning, tout en assurant le support technique aux équipes applicatives et métiers. Enfin, il contribue aux projets d’évolution des plateformes, à la migration des clusters Hadoop et à l’amélioration continue des infrastructures, en collaboration avec les équipes infrastructures, production et internationales.

Contexte de la mission [Ne pas se positionner si consultant ou freelance basé en France. Cette mission s’inscrit dans le cadre d’une opération de nearshore ou offshore.] Le consultant interviendra de manière transverse au sein des équipes Cloud et Cybersécurité, afin d’accompagner les squads dans la sécurisation, l’évolution et la mise en conformité de leurs produits. Cette mission se déroule dans un environnement orienté produit/running, avec un enjeu majeur autour de la sécurité opérationnelle et de la montée en maturité des pratiques cloud. Objectifs et livrables Objectifs de la mission Renforcer la sécurité des environnements cloud Azure. Accompagner les squads dans la conception et la sécurisation des produits cloud. Analyser les risques associés aux évolutions techniques. Définir et déployer des mesures de remédiation adaptées. Assurer la conformité aux référentiels internes de cybersécurité. Contribuer à l’amélioration des pratiques de sécurité cloud et à leur montée en maturité. Expertise technique Cloud Fournir une expertise sur l’élaboration d’architectures sécurisées sur Azure. Définir des modèles de sécurité (Entra ID, RBAC, Key Vault, gestion des secrets, etc.). Intervenir sur les sujets liés au réseau, à l’identité et à la gouvernance cloud. Utiliser les outils natifs Azure tels que Defender for Cloud, Azure Policy, Monitor et Log Analytics. Réaliser des analyses de risques techniques et élaborer des plans de remédiation. Accompagnement des squads (RUN / Mode produit) Revoir et qualifier les évolutions techniques (nouvelles fonctionnalités, infrastructure, architecture). Identifier les impacts en matière de cybersécurité et proposer des stratégies de mitigation. Participer aux ateliers, revues d’architecture et réunions d’avancement. Supporter la mise en œuvre des mesures de sécurité. Anticiper les risques liés aux évolutions des produits. Transversalité & coordination Collaborer avec les équipes Cloud, DevSecOps, Architecture et Cybersécurité. Remonter les risques, alertes et éventuels points de blocage. Proposer des améliorations sur les pratiques et processus en place. Intervenir sur des sujets transversaux selon les priorités. Livrables attendus Revues de sécurité suite aux changements cloud. Analyses de risques techniques. Recommandations et bonnes pratiques en matière de sécurité. Contribution à l’enrichissement des référentiels cybersécurité cloud. Participation active aux comités techniques et de sécurité.

Contexte : Cadre réglementaire pour les banques : Exigences Bâle 2 renforcée, besoin de données fiables pour piloter les risques et pression sur qualité et traçabilité de données Objectifs : Implémentation de Collibra (choix du siège) comme levier RDARR : La plateforme de gouvernance des données ❖ Glossaire, dictionnaire, référentiels ❖ Rôles et responsabilités (ownership) // Documentation et workflows ❖ Data lineage ❖ Cohérence et transparence des données utilisées Missions Phase Data Owner Assignment : suivant la définition théorique que nous avons donné en interne sur les rôles et Responsabilités, 4 profils : Data Owner, Stewart, Producer et User ❖ Préparer et faire valider la matrice des R&R auprès des Data Owner à partir du scope CONNECT ❖ Faire valider les Rôles et Responsabilités auprès des Data Owner sur les IDP Connect (Local file, Mapping table, RDT, Scoring, Rating …) Phase Alimentation Collibra : ❖ « Ecosystème input CONNECT » Use case de l’implémentation dans Collibra) 1/ Préparer les différents templates (par entités CONNECT) pour Collibra avec les besoins fonctionnels demandés pour Collibra 2/ Identifier les sources de données (avec l’aide de spécifications techniques) 3/ Faire compléter le lineage de data par l’IT 4/ Tester les templates sur K dans l’import Collibra et valider les schémas (Vérifier que le lineage fonctionne correctement avec les données attendues en provenance des systèmes) 5/ Mettre en production les templates 6/ Effectuer et Organiser les correctifs nécessaires en partenariat avec l’IT. 7/ Participer au meetings bi-weekly avec le siège sur l’avancement des travaux – Fournir l’avancement nécessaire dans JIRA et/ou au Data Officer ❖ «Ecosysteme Autres » Selon le siège, « nous » livrons des spreadsheets pour le compte du regulatory reporting. Cadrage encore flou. Cependant l’idée serait d’auditer certains services pouvant « toucher » aux outils du siège (suivant liste pré définie) afin de vérifier que des données sont envoyées au siège et par quel biais. - Prendre les outils recensés par le siège (Check si ces outils génèrent des flux pour les besoins des reportings règlementaires au siège) - Sonder sur les User de ces outils et les flux existants - Organiser la description de ces flux en vue de l’intégration dans Collibra . - Vérifier que le flux soient déclarés en interne dans la cartographie des outils avec architecte IT

Dans le cadre de notre démarche d'innovation et de renforcement de notre expertise en gestion de données, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d'un(e) Data Engineer intégré(e) à notre Direction des Systèmes d'Information (DSI). Le(a) candidat(e) retenu(e) aura pour mission principale d'apporter son expertise technique sur des sujets récents liés à l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la data, en s'appuyant sur une compréhension approfondie des enjeux métiers et techniques. Responsabilités principales : Alimentation de données : Effectuer l'ingestion, la transformation et la mise à jour des flux de données provenant de différentes sources afin d’assurer leur disponibilité et leur cohérence. Collaboration avec un Data Analyst : Travailler en binôme sur des projets liés à l’IA et à la data, en apportant votre expertise technique pour la réalisation d’analyses et la mise en place de solutions innovantes. Développement d’outils IA : Participer à la conception et au déploiement d’agents IA capables de réaliser du requêtage SQL en langage naturel, facilitant ainsi l’accès et l’interprétation des données par les utilisateurs métier. Outils et monitoring : Mettre à disposition des outils d’aide au développement, au monitoring et à la maintenance des plateformes data, afin d’assurer leur fiabilité et leur performance. Veille technologique : Effectuer une veille continue sur les architectures data, en termes de nouvelles tendances, d’outils émergents et de bonnes pratiques, pour faire évoluer nos solutions et répondre efficacement aux besoins métiers. La personne recrutée devra faire preuve de rigueur, d’autonomie et d’un esprit d’innovation, tout en étant à l’écoute des besoins des utilisateurs finaux. La maîtrise des technologies liées à l’IA, aux plateformes data et à la requête en langage naturel sera un réel atout pour la réussite de ce projet. Nous invitons donc les candidats ou organismes intéressés à soumettre leur proposition, en précisant leur approche technique, leur expérience et leur capacité à répondre à ces enjeux stratégiques.

Contexte : Dans le cadre de la refonte complète d'une plateforme de facturation, couvrant la gestion des contrats clients (B2B et B2C), nous recherchons un profil Tech Lead / Développeur sénior mobile Flutter / Dart pour prendre en main la conception, les fondations et la structuration de toute la partie mobile du programme. Missions principales : Cadrage Définir l’architecture mobile (Flutter/Dart) et établir les bonnes pratiques Encadrer et accompagner l’équipe de développement Développement des applications mobiles Concevoir et développer les nouvelles fonctionnalité clés Participer activement à la construction du socle mobile dès le kick off du projet Performance, qualité et sécurité Mettre en place des workflows CI/CD mobile Garantir l’optimisation de l’application Suivre les bonnes pratiques de tests unitaires et fonctionnels Contribution à l’innovation Utiliser et promouvoir des outils d’IA (Copilot ou autres) Amélioration continue durant toute la durée du projet

Bonjour, Dans le cadre d’un projet stratégique pour notre client, nous recherchons un Data Engineer GCP sénior pour rejoindre les équipes DST DataLab . Contexte de la mission: Vous interviendrez au sein d’une équipe data engagée dans la construction et l’optimisation de chaînes de traitement et d’intégration de données sur l’environnement Google Cloud Platform . La mission s’inscrit dans un contexte de structuration et de fiabilisation des flux de données , avec un fort enjeu autour de la qualité, de la performance et de la gouvernance. Informations pratiques: Localisation : Saint-Ouen-sur-Seine Présence sur site : 2 à 3 jours par semaine (obligatoire) Démarrage : 20 avril 2026 Fin de mission : 31 décembre 2027 TJM maximum : 450 € Missions: Concevoir et développer des pipelines de traitement de données sur GCP Mettre en place et maintenir des chaînes d’intégration et de transformation de données Travailler sur l’optimisation et la structuration des bases de données analytiques Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques de développement Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des flux de données Collaborer étroitement avec les équipes data, architecture et métiers Stack technique: Compétences requises GCP Dataform (prioritaire) ou DBT BigQuery SQL (maîtrise avancée) Python Apache Airflow CI/CD Google Cloud SQL Google Cloud Run Compétences appréciées: Architecture applicative Expérience autour des APIs, IHM et exposition de données Expérience avec Cloud Run / Cloud SQL ou Kubernetes (JKS) Profil recherché: Data Engineer avec 5 ans d’expérience minimum Solide expérience sur les environnements data cloud Capacité à travailler dans un cadre structuré avec des méthodes de développement rigoureuses Excellentes soft skills : communication, autonomie, esprit d’équipe et sens de l’organisation

Element de contexte et organisation : Bpifrance a lancé un large programme de transformation autour des données et de l’Intelligence Artificielle dans un contexte de transformation globale de la DSI. Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le cœur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d’importantes adhérences avec les travaux d’industrialisation de la plateforme Data & IA. L'organisation projet est réalisée avec SAFE. Objectif poursuivi pour cette mission : La mission porte sur la réalisation du socle Financement et contentieux dont il s'agira d'assurer un rôle de Data Analyst avec pour objectif de: - spécifier les besoins en terme de données Financement et Contentieux permettant de servir les usages bancaires des filières : -- Crédit Bail équipement, -- Crédit Immobilier, énergie & environnement, -- Court terme, -- Immatériel - modéliser les entités permettant de représenter les données des métiers du Financement et du Contentieux - spécifier les Data Product nécessaire pour couvrir : -- les besoins des filières (Reporting opérationnels, Agents opérationnels, suivi d'activité, reporting conventionnels,...) -- les besoins de l'équipe chargée d'exploiter le socle Financement et Contentieux (Reporting transverses, études de prospection, cross-selling, ...) - définir et contrôler la Qualité des données véhiculées au sein du socle - réaliser les recettes des données collectées Compétences métier souhaitables : Mission(s) réussie(s) dans le domaine Bancaire dans le cadre de reportings de Financement. Bonne connaissance des métiers bancaires (Crédit, crédit bail, court terme, ...) Très bonne connaissance des données bancaires du financement Forte appétence pour la donnée La connaissance de l'écosystème (notamment le Legacy) serait un plus Liste des technologies : Le comptoir de données est réalisé sur le Cloud AWS. Outil de restitution de la donnée : Business Objects, QlikSense Bon niveau en SQL

Nous recherchons un Tech lead Talend Mission basée dans l’Essonne avec 3 jours définis en présentiel. Détails mission Mission principalement composée d’extraction de SAP vers le reste du SI. Squad prévue : 4 profils senior & 1 tech lead encadrant. Expérience requise de migrations complexes avec beaucoup d’objets. Livrable 1 : lister tous les outils et pour chaque outil réaliser a) une analyse de coding pour identifier si la programmation est optimisée ou pas b) une analyse sur TOUS les tests de Règles de gestion à débranchements et vérifier que systématiquement il est prévue une branche « autre branche » qui génère un rejet sans planter/bloquer le programme c) le timing/charge nécessaire à rectifier les points a) et b) d) le niveau de criticité (temps exécutions et/ou plantages) à rectifier ou pas avant la bascule. Livrable 2 : Une études d’architecture sur ce qui est en place : types d’outils et techniques utilisées pour le stockage des tables intermédiaires. a) Recensement des technos utilisées b) Risques liées à ces technos (dont les modes de stockages et les langages/outils de DEV utilisés) c) Recommandations à 3 niveaux : 1) Si on devait tout reprendre quelle architecture serait recommandée (outils de DEV + techno de stockage) 2) Qu’est-ce qui pourrait être fait en 3 mois pour limiter les risques 3) Qu’est-ce qui doit être fait à minima pour dérisquer la bascule Connaissance Architecture + migration autour de la data/python , cette personne sera le lead des développeurs , auditer existant pour proposer amélioration, proposer des solutions techniques, améliorer les perfs de l’existant et des futurs évolutions à venir. Prestation de plusieurs mois renouvelable.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un MT Data Factory (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur du transport aérien et de la gestion d’infrastructures aéroportuaires. Description🌐 Contexte de mission Dans le cadre de programmes de transformation IT à forte dimension stratégique, une organisation recherche un Manager de Transition Senior afin d’accompagner le responsable d’un département technologique dans le pilotage et la coordination des activités stratégiques et opérationnelles. La mission s’inscrit dans un environnement complexe avec un portefeuille de projets IT orientés Data et transformation du SI , nécessitant une vision globale des programmes, une forte capacité de gouvernance et un accompagnement opérationnel des équipes projets. ⚙️ Missions principales et rôle Gouvernance et stratégie : Concevoir et porter les dossiers d’investissement des projets . Rédiger les cahiers des charges techniques et analyser les offres dans le cadre des consultations. Piloter les prestations et assurer le suivi des engagements. Garantir l’alignement entre feuilles de route stratégiques et opérationnelles . Préparer les éléments nécessaires aux instances de gouvernance et de décision . Contribuer à l’amélioration continue des processus internes. Pilotage du portefeuille de programmes : Participer à l’identification et au suivi des projets du domaine. Assurer le pilotage du portefeuille projets et le suivi de la performance des programmes. Mettre à jour les outils de suivi et de pilotage du portefeuille . Produire les tableaux de bord et reportings consolidés . Participer aux instances de coordination et aux comités de pilotage. Coordination et accompagnement opérationnel : Assurer la coordination entre les équipes techniques, métiers et les différentes parties prenantes. Accompagner les chefs de projets et les ingénieurs dans le pilotage opérationnel. Faciliter le partage d’informations entre les équipes et les directions concernées. Assister le responsable du département dans certaines missions de support managérial . Contribution aux initiatives transverses : Participer à l’organisation d’évènements professionnels (agenda, contenus, logistique). Contribuer à la valorisation et à la communication autour des programmes en cours. 🎯 Objectifs Structurer et piloter efficacement le portefeuille de projets stratégiques . Garantir la cohérence entre les initiatives IT et les orientations stratégiques. Améliorer la visibilité et le pilotage des programmes via des reportings consolidés. Accompagner les équipes dans la réussite opérationnelle des projets de transformation .

Dans le cadre d’un accroissement d’activité et afin de renforcer l’équipe Data d’un grand acteur bancaire, notre client recherche un Data Engineer GCP expérimenté. La mission s’inscrit dans un environnement Big Data / Cloud GCP en pleine transformation, avec des enjeux forts autour de l’industrialisation des pipelines, de la qualité de données et de la mise à disposition de datasets fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission est basée en Île-de-France (IDF) avec 2 jours de TT par semaine. Votre rôle consiste à: Mettre en place les chaînes d’ingestion, validation, croisement et enrichissement des données. Alimenter et exploiter le Data Lake GCP (GCS) et produire des agrégats (J/H/M). Développer des pipelines batch & streaming (Spark, Kafka, Scala). Industrialiser les traitements via Airflow / Composer et CI/CD. Mettre à disposition les données (API, fichiers, dashboards). Participer à la mise en production de modèles statistiques. Documenter, corriger les anomalies, assister les équipes d’exploitation. Travailler en mode Agile (Scrum/Kanban) .

Dans le cadre de projets IT structurants, nous recherchons un Tech Lead Fullstack capable de piloter une ou plusieurs squads et de garantir la qualité des livrables dans des environnements exigeants. Vous interviendrez sur des projets long terme avec des enjeux forts autour de la scalabilité, sécurité et performance . Missions : Co-construire la roadmap technique avec les équipes produit et architecture Encadrer une équipe de 4 à 6 développeurs et assurer leur montée en compétence Définir et challenger les architectures techniques Participer activement au développement (hands-on) Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD et pratiques DevSecOps Garantir la qualité du code (tests, revues, bonnes pratiques) Assurer la communication avec les équipes infra, sécurité et produit Suivre la performance des applications (monitoring, SLA) Environnement technique : Backend : Java 17+/21, Spring Boot Frontend : React, Next.js, Angular DevOps : Git, GitLab CI/CD, Terraform, Docker Cloud : AWS (Azure / GCP en plus) Data : PostgreSQL, MongoDB Qualité : Tests unitaires, intégration, E2E

Vous êtes un architecte de la donnée passionné par la haute précision ? Rejoignez le programme stratégique de mon client pour façonner l'avenir de la Data au sein de cette marque Iconic. Votre Mission Une fois la Data Factory opérationnelle, vous deviendrez le garant de l'intelligence structurelle de nos données. Votre rôle sera central pour : Architecturer le futur : Concevoir et piloter la modélisation au sein d'une architecture Médaillon (Bronze, Silver, Gold). Innover en réseau : Déployer des modèles de données dans un environnement Data Mesh complexe. Standardiser l'excellence : Définir le modèle de données canonique , les spécifications techniques et l'intégrité des relations (clés, tables, jointures). Votre Profil Expertise : +7 ans d'expérience en Data Architecture Orion. Technique : Maîtrise avancée d' Oracle et de la modélisation complexe. Méthodologie : Vous évoluez avec aisance dans des environnements Agile et SaFe . Soft Skills : Esprit de synthèse, rigueur analytique et capacité à traduire des besoins métiers en structures de données performantes. Prêt à relever ce défi au sein d'une société de légende ?

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Missions : En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des data pipelines robustes et scalables en Python Collecter, transformer et valoriser de grands volumes de données Mettre en œuvre des traitements géospatiaux et 3D (GDAL, PDAL ou équivalents) Participer à l’industrialisation des modèles de données dans des environnements MLOps (MLflow, Kubeflow) Orchestrer les workflows data via des outils tels que Argo ou Prefect Déployer et exploiter les solutions dans des environnements Docker / Kubernetes Intervenir sur des plateformes Cloud (AWS, GCP ou Azure) Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Métiers Participer aux bonnes pratiques data : qualité, performance, sécurité et observabilité

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations