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Nous recherchons un Data Engineer Hadoop pour intégrer une équipe dynamique dans le secteur bancaire. Ce rôle exige une expertise solide en gestion et analyse de données, avec un accent particulier sur l'utilisation de systèmes Hadoop, ainsi que des compétences en développement Python et SQL. RésuméLe poste de Data Engineer Hadoop consiste à travailler au sein d'une équipe pour gérer et analyser des données dans un environnement bancaire. L'objectif principal est d'assurer le bon fonctionnement des systèmes Hadoop tout en apportant des solutions basées sur Python et SQL. Responsabilités :Gérer et optimiser des pipelines de données en utilisant Hadoop et BigQuery. Développer des scripts en Python pour le traitement des données. Participer à la méthodologie agile en contribuant aux sprints Scrum. Collaborer avec l'équipe pour assurer des sauvegardes en cas de besoin. Assurer la qualité des données à travers l'écriture de requêtes SQL. Exigences clés :5-6 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Expérience avec Hadoop. Compétences solides en Python. Connaissance de SQL. Anglais requis. Atouts :Expérience avec BigQuery. Connaissance des méthodologies Agile. Expérience dans le domaine bancaire. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP). Autres Détails :Lieu : 94. Démarrage : ASAP. Durée : >12 mois. Télétravail : 2 jours / semaine.

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Voici une version anonymisée de la mission, avec les éléments potentiellement identifiants remplacés par des mentions génériques : Contexte : Dans un contexte de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance clients, nous cherchons un renfort sur un poste de Data Engineer Senior au sein du service Marketing Clients d'une direction Marketing/Communication Digitale et Data. Il rejoindra l'équipe Data Engineering et travaillera en proximité avec les équipes Design Authority (respect des standards d'architecture), Data Management, Informatique, Data Science et Animation. La mission principale sera de concevoir des modèles de données métiers, sur la base de nouvelles données mises à disposition par le service IT (ex : solution de centre de contact cloud, données de satisfaction client, etc.), et de les rendre accessibles via des datamarts pour servir des usages d'études, de reportings, ainsi que des besoins opérationnels tels que le ciblage. Profil : Data Engineer Senior (> 5 ans d'expérience) Missions : Conception de modèles de données Développement des datamarts (couche Gold d'un environnement Snowflake) et pipelines associés dans les différents environnements Réalisation des tests techniques Rédaction des livrables (data model, data mapping, spécification technique) Documentation

Nous recherchons pour un de nos clients un Data Engineer Microsoft FabricCompétences obligatoiresMicrosoft Fabric (2 ans d'expérience minimum) PySpark Lakehouse / OneLake Notebooks Fabric Spark dans Fabric Fabric Endpoints Data Engineering sous Fabric Power BI (intégration avec Fabric) Modélisation de données Compétences fonctionnellesGouvernance des données Data Products Data Mesh Architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) Expérience recherchéeMise en œuvre complète de la chaîne Microsoft Fabric : Ingestion des données Transformation Modélisation Industrialisation Exposition vers Power BI Construction de pipelines de transformation avant restitution dans Power BI. Expérience sur des plateformes Data modernes. Compétences appréciées (plus)Expérience avec dbt (Data Build Tool) pour la transformation et la modélisation des données. Connaissance des bonnes pratiques d'industrialisation et de versionning des modèles de données. Expérience sur Azure Data Platform (Synapse, Data Factory, Databricks) dans un contexte Microsoft Fabric. Le candidat devra maîtriserOneLake Lakehouse Notebooks PySpark Data Engineering Fabric Data Factory / Pipelines Fabric Endpoints Semantic Models Power BI Ce qui est attenduLe consultant devra être capable d'intervenir immédiatement sur une plateforme Microsoft Fabric en production et maîtriser l'ensemble de la chaîne Data, de l'ingestion à la transformation des données, jusqu'à leur exposition dans Power BI. Le besoin porte sur un profil très opérationnel, autonome et rapidement productif. Une expérience avec dbt (Data Build Tool) constituera un atout supplémentaire.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l'humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C'est votre future équipe Les équipes de ConsortIA, sont des acteurs de référence de la Data, du Développement Digital et de l'Ingénierie Média. En combinant ces expertises, nous concevons des systèmes d'information augmentés, intégrés, agiles et sécurisés, au service de la performance et de la transformation numérique de nos clients. Data Engineer Senior H/F C'est votre mission Vous êtes passionné·e par les environnements Big Data, le Cloud et les architectures distribuées ? Ce poste est fait pour vous. En tant que Data Engineer Senior, vous participez à la modernisation des plateformes Data d'un grand acteur bancaire, en contribuant aux projets de migration et d'industrialisation des traitements Big Data. Côté build : Participer aux études de faisabilité (POC/POV) autour des plateformes Data Cloudera CDP, Flexible Lake House et Google Cloud Platform. Concevoir et développer les solutions de migration des traitements Big Data vers les nouvelles architectures. Préparer les données (nettoyage, transformation, chiffrement et chargement) avant leur migration. Réaliser les développements Spark et SQL nécessaires à l'adaptation des traitements existants. Concevoir et exécuter les tests unitaires, d'intégration et de performance. Documenter les solutions mises en œuvre et contribuer aux estimations de charge des projets. Côté run : Participer au déploiement en production et aux opérations de bascule des applications. Assurer le monitoring des traitements et le diagnostic des incidents via l'analyse des logs et des métriques Spark. Garantir la période de support post-migration et accompagner les équipes métiers lors des phases de validation. Collaborer avec les équipes architecture, plateforme et les différentes squads Data. Contribuer à l'amélioration continue des plateformes et des pratiques d'industrialisation. C'est votre parcours Vous avez au moins 7 ans d'expérience en Data Engineering dans des environnements Big Data et Cloud. Vous appréciez les projets de transformation technique, les architectures distribuées et les environnements collaboratifs où innovation et qualité vont de pair. C'est votre expertise : Spark, SQL et traitements batch distribués Cloudera CDP Parquet, Apache Iceberg Google Cloud Platform (GCS, Dataproc ou GKE) Kubernetes (exécution de jobs Spark) Git, GitLab CI/CD, Docker Kafka et technologies de streaming (notions appréciées) Lecture de logs, monitoring et diagnostic des traitements Méthodologie Agile Jira, Confluence, GitHub Copilot C'est votre manière de faire équipe : Sens du service Esprit d'analyse et de synthèse Excellent relationnel et communication Esprit collaboratif Organisation et adaptabilité Autonomie Curiosité Capacité à travailler avec des équipes techniques et métiers C'est notre engagement Chez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu'on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C'est clair Le process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu'un échange métier avec un.e ingénieur.e d'affaires Un test ou un échange technique avec un.e de nos expert.es Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C'est bon à savoir Lieu : Villejuif Contrat : Freelance Télétravail : [Hybride selon mission] TJM = à partir de 600€ Famille métier : Data Engineering / Big Data / Cloud Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c'est le vôtre.

Vos missionsEn tant que Data Test Engineer, vous assurez la définition et le pilotage de la stratégie de tests des produits Data, de leur conception jusqu'à leur mise en production. À ce titre, vous serez notamment chargé(e) de : Contribuer aux études, au chiffrage et à la planification des activités de tests ; Définir les périmètres, scénarios, jeux de données et moyens nécessaires aux tests ; Concevoir et piloter les stratégies de tests de bout en bout ; Exécuter des tests manuels et automatisés en environnement d'intégration ; Réaliser des tests bouchonnés, non bouchonnés, transverses et de performance ; Automatiser les tests d'intégration dans un environnement CI/CD ; Coordonner les activités avec les testeurs, développeurs, Product Owners et équipes projet ; Assurer le suivi des anomalies et réaliser leur premier niveau d'analyse ; Accompagner les équipes métier pendant la préparation et l'exécution des recettes ; Participer à la maintenance corrective et évolutive des produits ; Contribuer aux projets de migration, aux évolutions d'architecture et aux montées de version ; Suivre la qualité des produits de bout en bout et produire le reporting associé ; Rédiger et maintenir les stratégies, rapports, procès-verbaux et documents de tests ; Participer activement aux cérémonies Agile et SAFe.

Dans le cadre du développement d'une plateforme Data & IA, nous recherchons un Data Architect / Data Engineer capable de concevoir des architectures Data scalables et d'industrialiser des pipelines destinés notamment à alimenter des solutions basées sur les LLM. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Intégrer des données issues de sources hétérogènes : API, SQL/NoSQL, fichiers, logs… Concevoir une architecture Data modulaire avec une trajectoire d'industrialisation. Développer des connecteurs, microservices et interfaces d'intégration. Alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. Mettre en œuvre les pratiques DataOps : orchestration, monitoring, gestion des erreurs et versioning. Contribuer aux choix d'architecture et à la modélisation des données.

Je recherche bpour un de mes client un Data Engineer confirmé afin d'intervenir sur le développement, la maintenance et l'évolution des flux de données. Le consultant participera à la mise en œuvre des traitements Data, à l'intégration des données provenant de différentes sources, ainsi qu'à leur mise à disposition auprès des équipes métiers pour répondre aux besoins de reporting et d'analyse. Missions principales :Concevoir, développer et maintenir des flux de données. Développer et optimiser des traitements ETL avec Talend. Concevoir et maintenir des scripts Python pour les traitements et automatisations Data. Participer à l'intégration, la transformation et la mise à disposition des données. Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Participer au développement et à l'évolution des reportings via MicroStrategy. Analyser les besoins des équipes métiers et proposer des solutions adaptées. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles dans un environnement Agile. Participer aux phases de tests, de recette et de mise en production des traitements développés.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

Au sein de la DSI de notre client, vous serez en charge du développement et de la maintenance des applications stratégiques du Groupe. Dans le cadre du projet DatOps, nous recherchons un Data Engineer GCP pour renforcer les équipes Data. En collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, vous participerez à la mise en œuvre des évolutions demandées par les métiers, au développement des pipelines de données et à l'évolution de la plateforme Data. Vous évoluerez dans un environnement Cloud moderne, Agile et international, avec des échanges réguliers avec les équipes basées à Porto.

Vous rejoignez une grande organisation du secteur financier pour piloter la conception, le développement et la maintenance d'infrastructures de données robustes et sécurisées. Au cœur d'un écosystème d'intégration critique, vous serez en charge de la collecte, du stockage et de l'exploitation des flux de données, en garantissant performance, conformité et sécurité. Vous travaillez dans un environnement d'architecture d'entreprise exigeant, où les enjeux de gouvernance, de traçabilité et de protection des données sont centraux. Le projet demande une maîtrise approfondie des technologies d'intégration et de passage de flux, une rigueur méthodologique et une capacité à collaborer étroitement avec les équipes de sécurité, infrastructure et métier. Vous serez impliqué dans des phases critiques de validation technique et de support à la mise en production. Responsabilités : - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL complexes avec Talend, en assurant performance, scalabilité et conformité - Administrer et configurer les composants d'intégration (ESB, API Gateway, protocoles sécurisés) selon les standards d'entreprise - Gérer les flux de données sensibles via des passerelles sécurisées (IBM DataPower, pare-feu, certificats PKI) - Contribuer à la définition des règles de sécurité, de gestion des certificats et de l'intégration IAM - Valider les architectures techniques proposées et participer aux décisions d'infrastructure de données - Supporter les phases finales d'acceptation, de tests et de mise en production - Collaborer avec les équipes de sécurité et infrastructure pour garantir la conformité réglementaire et la maîtrise des risques

ContexteDans le cadre de la transition vers une architecture Data Mesh, nous recherchons un(e) Data Product Engineerspécialisé(e) dans le développement de pipelines sur la plateforme Talend Real Time BigData et de data products sur la plateforme Starburst (Trino). La mission consiste à concevoir, collecter, intégrer, construire et opérer des jeux de données fiables, auto-descriptifs et interopérables, en collaboration avec les domain teams et les data owners. MissionsConcevoir des flux de données et des Data Products Développer des pipelines d'intégration de données optimisés via la Talend Data Fabric / Talend Real Time BigData Développer des requêtes SQL optimisées pour Starburst/Trino (push-down predicates, partitionnement, formats de fichiers comme Iceberg/Parquet) Automatiser les pipelines de données (ETL/ELT) avec des outils comme Airflow, dbt, ou Starburst Galaxy Configurer des accès sécurisés (RBAC, row-level security) et des politiques de gouvernance (tagging, lineage) Collaborer avec les domain teams pour identifier les sources de données et les cas d'usage Documenter les data products (métadonnées, ownership, qualité) via des outils comme Amundsen, DataHub, ou Starburst Discover Participer à la définition des standards d'interopérabilité (formats communs, APIs de données) Monitorer la performance (latence, coût des requêtes) et la qualité des données (frais, complétude) Mettre en place des alertes et des dashboards (Grafana, Metabase) pour le suivi des data products Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Starburst (scaling, caching, federation) Compétences techniques requisesTalend RealTime BigData : expérience avancée en développement de pipelines sur Talend Studio en mode batch ou route (runtime) Starburst/Trino : expérience avancée en SQL sur Starburst/Trino (jointures, CTEs, fonctions analytiques) Data Modeling Pipelines : expérience avec Airflow/Astronomer, Spark, Talend Real Time Big Data / Talend Data intégration Stockage : connaissance des formats Iceberg, Parquet, S3 Gouvernance : familiarité avec les outils de sécurité (Ranger, RBAC) DevOps/DataOps : pratiques CI/CD pour les pipelines, infrastructure-as-code (Terraform, Kubernetes) Langages : SQL avancé (mandatory), Python (Pandas, PySpark), bash Compétences transverses (Data Mesh)Compréhension des principes Data Mesh (domain-oriented ownership, self-serve platform, federated governance) Capacité à travailler en mode produit (roadmap, priorisation, collaboration avec les métiers) Sensibilité à la data quality (tests, monitoring, remédiation) et à la documentation (data contracts, métadonnées) Soft SkillsEsprit collaboratif : travail avec les équipes métiers, data scientists, et DevOps Pédagogie : capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts Autonomie : prise d'initiative dans un cadre agile Environnement techniqueExpertise écosystème zoo Hadoop Connaissance / maîtrise Data Connaissance / maîtrise technique de l'environnement DevOps Maîtrise technique de l'environnement Data Expertise couche d'accès et d'échange (Kafka, Nifi, …) Expertise Java, Scala, Python, Hive, Spark Expertise ETL, Bash Expertise SQL / NoSQL

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

EccoTechnologies est une ESN à taille humaine spécialisée dans les métiers de l'IT et de la transformation digitale. Nous accompagnons nos partenaires sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant l'expertise technique, la proximité et l'humain au cœur de notre démarche. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Tech Lead Data Engineer pour intervenir auprès de l'un de nos partenaires sur un projet stratégique de modernisation d'une plateforme Data, au sein d'un environnement Agile, Cloud et international. Vous intégrerez une équipe Agile avec des équipes réparties en France et à l'international. Vous participerez à l'évolution d'une plateforme Big Data récemment migrée vers Google Cloud Platform. Dans un contexte de transformation et d'amélioration continue, vous contribuerez à l'optimisation des traitements de données, à la modernisation de l'architecture technique et à l'accompagnement de l'équipe sur les choix techniques. Missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données. Développer et optimiser des traitements Java et Apache Spark. Participer aux évolutions fonctionnelles et techniques de la plateforme. Contribuer aux travaux de refactoring et d'amélioration continue. Participer aux choix d'architecture et être force de proposition. Accompagner l'équipe sur les sujets techniques et partager les bonnes pratiques. Collaborer avec les équipes Produit, Architecture et Ops. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des développements.

La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté Data Quality & Data Governance auprès d'un acteur international du secteur bancaire. Le consultant contribuera à la structuration et à l'industrialisation d'un Data Quality Framework transverse couvrant plusieurs entités internationales. L'objectif est de renforcer les dispositifs existants de qualité des données, actuellement basés sur des tests techniques, afin de mettre en place un framework structuré couvrant les dimensions de qualité, les besoins métiers et les exigences d'audit. La mission inclut la définition de KPIs centraux cross-entités, la mise en place de data contracts sur les différentes couches de l'architecture médaillon, le développement de contrôles métier auditables, l'évaluation d'outils de monitoring Data Quality, l'intégration de quality gates dans les pipelines CI/CD, ainsi que l'exploration de solutions IA appliquées à la qualité des données.