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Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Engineer BI – Microsoft Azure / Power BI pour intervenir sur des projets décisionnels dans un environnement Microsoft Azure. Vous aurez pour missions : Au sein de l'équipe Data et en collaboration avec le chef de projet, vous interviendrez sur les activités suivantes : Créer et optimiser des bases de données (SQL Server principalement). Prendre en charge les développements de scripts SQL/Procédures. Prendre en charge les développements des pipelines Azure Data Factory. Participer à la mise en place de bonnes pratiques (CI/CD, DevOps Data, Data Quality). Être force de propositions sur les optimisations de traitement Rédaction de la documentation (spécifications techniques), recettes. Gestion du code source via Microsoft Devops et déploiement CI/CD. Préparation des livrables pour les mises en production

En bref : Data Engineer (F/H) - CDI - Marignane - Salaire 35-40k brut annuel Notre client, PME dans le domaine industriel, recherche un Data Engineer (F/H) pour développer son activité à Marignane. Vos missions : - Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) permettant la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources. - Modéliser et optimiser les architectures de données (data warehouse, data lake) en lien avec les besoins métiers. - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données (monitoring, tests, gestion des erreurs). - Industrialiser et automatiser les traitements de données en respectant les bonnes pratiques de développement (versioning, CI/CD, documentation). - Travailler en étroite collaboration avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes métiers pour comprendre leurs besoins et mettre à disposition des données exploitables. - Participer à la mise en place et à l'évolution des outils et technologies data (bases de données, orchestrateurs, outils de streaming). - Assurer la sécurité et la conformité des données traitées (gouvernance, RGPD). - Optimiser les performances des requêtes et des traitements (tuning, indexation, partitionnement). - Documenter les architectures, les flux de données et les processus mis en place. - Assurer une veille technologique sur les outils et pratiques data engineering.

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Dans le cadre d'un renforcement d'une équipe Data pour un de nos clients, nous recherchons un Data Engineer Senior spécialisé Databricks pour intervenir sur des projets de transformation et d'industrialisation des plateformes Data. Vous participerez à la conception, au développement et à l'optimisation de pipelines de données robustes, performants et scalables, dans des environnements Lakehouse et Cloud. Vos principales responsabilités seront : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données sur Databricks. Développer des traitements distribués avec Apache Spark / PySpark. Assurer l'ingestion, la transformation et la mise à disposition des données. Concevoir et faire évoluer les différentes couches d'un Data Lake / Lakehouse. Mettre en œuvre les bonnes pratiques Medallion Architecture. Travailler avec Delta Lake / Delta Tables. Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Data. Optimiser les performances et la scalabilité des traitements. Industrialiser les développements et les déploiements. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Utiliser Git pour la gestion, le versioning et la revue du code. Contribuer à l'automatisation et, lorsque nécessaire, aux pratiques Infrastructure as Code. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data et aux choix techniques.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la banque, un(e) Data Engineer Hadoop/PySpark. Environnement technique Hadoop, Python, PySpark, Hive, SQL, Git, Jenkins, Jira, Shell scripting (Unix/Linux), méthodologie Agile/SCRUM. Un plus : Indexima, Alteryx, Altair, GCP/BigQuery, bibliothèques Python orientées API. Contexte Au sein de la direction IT d'un grand groupe bancaire, l'équipe Technologies & Opérations met à disposition des différents pôles métiers (transformation, workplace, banque de proximité) l'ensemble des applications nécessaires à leur activité. Dans ce cadre, le consultant interviendra en soutien à l'équipe de production applicative et devops sur les évolutions techniques du datalake du CIO Office. Missions Concevoir et déployer de nouveaux flux d'ingestion ainsi que des traitements de préparation et transformation de données Faire évoluer et fiabiliser les pipelines de données existants, combinant PySpark et scripts shell Assurer l'interface avec l'équipe devops pour transmettre les besoins d'évolution de la plateforme Contribuer à la fiabilité, la performance et la qualité globale du datalake Compétences attendues Hadoop, PySpark, Python, Hive, SQL, Git, Jenkins, Jira, Shell Unix/Linux, Agile/SCRUM, Anglais professionnel, Indexima, Alteryx, Altair, GCP/BigQuery, API Python

Nous recherchons un Data Engineer pour intervenir sur des projets de traitement, d'intégration et de transformation de données. Le profil devra disposer d'une bonne maîtrise de Python, XML et Transact-SQL (T-SQL). MissionsConcevoir et développer des flux de données et des traitements d'intégration. Développer des scripts et traitements en Python pour automatiser et fiabiliser les processus Data. Manipuler et transformer des données au format XML. Développer et optimiser des requêtes et procédures en Transact-SQL (T-SQL). Participer à la mise en place et à l'évolution des pipelines de données. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Identifier et résoudre les problématiques techniques liées aux traitements et aux flux de données. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers sur les différents projets. Environnement techniquePython, XML, Transact-SQL / T-SQL, SQL Server, ETL, Data Integration, Data Pipelines, traitement de données.

Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.

Envie d'un nouveau challenge dans la Data ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir au sein de la DSI d'un grand groupe bancaire, sur l'évolution et le maintien d'une plateforme Data stratégique. Vous intégrerez un environnement dynamique et travaillerez en lien avec les équipes Production Applicative et DevOps afin de mettre en œuvre les évolutions techniques du Data Lake. 🎯 Vos missions Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données et traitements de Data Preparation / Data Transformation. Développer, maintenir et faire évoluer les pipelines de données en Python / PySpark et Shell Scripting. Participer aux évolutions et à l'optimisation du Data Lake Hadoop. Collaborer avec les équipes Production et DevOps sur les évolutions de la plateforme. Rédiger les spécifications techniques associées aux évolutions. Participer à la résolution de problématiques techniques complexes. Contribuer à l'amélioration continue des outils et des processus Data. Travailler dans un environnement Agile / Scrum et avec des équipes internationales.

Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Engineer pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé dans les Hautes-Pyrénées (65). Vos missions seront les suivantes : - Développer des évolutions de notre plateforme permettant de récolter et distribuer les données d'activité en vue de permettre la construction de produits de données : .dbt ; snowflake ; power BI ; streamlit : azure ; - Réaliser des travaux de data engineering (scriptes, modélisations, …) pilotés en DevOps (via la solution Azure DevOps) par le Lead Data Engineer du périmètre concerné ; - Compléter toutes les documentations IT obligatoires : CDM, HLD (high level Design du système), DAT (dossier d'architecture technique), DEX (dossier d'exploitation) ; - Prendre en charge et corriger des incidents liés à ces composants après livraison.

En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des demandes métier dans le cadre du projet DataOps. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines au sein de l'environnement GCP. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données dans Cloud Storage et BigQuery · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer et maintenir les traitements en Python et SQL, notamment avec Pandas et/ou Dask · Intervenir sur les traitements distribués s'appuyant sur Spark lorsque nécessaire Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les scripts Bash nécessaires à leur exécution · Assurer le suivi et l'ordonnancement des traitements avec les outils du périmètre, notamment Control-M · Analyser et résoudre les problématiques techniques liés aux traitements et aux pipelines Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme ________

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du luxe, je suis à recherche d'un Data App Engineer - Databricks / Python en Pré-embauche. Dans le cadre d'un départ à venir dans les équipes de la Data Factory, nous recherchons un(e) consultant(e) Data App Engineer confirmé, disposant d'une expertise avérée sur Databricks Apps, en modélisation data, et en réalisation d'interfaces. Le profil attendu est un data “full stack”, maîtrisant les concepts d'ingénierie, d'architecture et d'UX/UI, capable de concevoir, construire et maintenir des applications de collecte et de gestion de données, en interaction avec les chaînes analytiques. Le candidat devra être immédiatement opérationnel, justifier d'au moins 2 années d'expérience sur des projets Data App, et démontrer une excellente maîtrise de l'écosystème Databricks, ainsi que des frameworks orientés Data Apps (Dash et idéalement Node.js). Objectifs de la mission : Concevoir et développer des Data Apps, orientées saisie et gouvernance des données référentielles Garantir l'intégration fluide des applications avec les couches analytiques Modéliser des structures data robustes, performantes et sécurisées Industrialiser les flux et orchestrations nécessaires au cycle de vie des données Assurer un haut niveau de qualité UX/UI afin de favoriser l'adoption par les équipes métiers Mettre en place une démarche d'ingénierie pérenne : sécurité, logging, observabilité, CI/CD Périmètre d'intervention : Conception et développement d'applications Databricks Apps (front + logique métier + data pipelines) Création de modèles de données durables, optimisés et gouvernés sous Unity Catalog Mise en place et optimisation de la sécurité Lakehouse, notamment via RLS Conception des flux d'ingestion / exposition / synchronisation entre le Lakehouse (couche analytique) et Lakebase (couche applicative) : synced tables, CDF Développement Python avancé : data processing, API internes, logique applicative Participation aux rituels du delivery et contribution aux bonnes pratiques d'ingénierie Documentation des architectures, process et guidelines Support à l'intégration, aux tests et aux mises en production

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : dedbg6qwsh