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Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser et conseiller pour améliorer l’efficacité des solutions Snowflake chez nos clients. - Participer à la rédaction des dossiers d’architecture et des spécifications techniques. - Mettre en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Snowflake. - Développer et superviser des flux d’intégration (batch ou streaming) pour des volumes importants de données. - Surveiller les jobs ETL/ELT, logs et alertes, et optimiser les temps de traitement. - Administrer Snowflake chez ton client (gestion des rôles, permissions, warehouses). - Optimiser les requêtes SQL (à l’aide du Query Profile). - Contrôler la qualité des données (Data Quality) et la consommation des ressources (FinOps). - Tester, valider et documenter les développements. - Réaliser des audits et projets d’optimisation.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.

Contexte de la mission Dans un grand groupe du secteur de l’assurance , la direction IT Data renforce sa plateforme data cloud afin d’améliorer le pilotage de l’activité, la connaissance client et les usages analytiques internes. La mission s’inscrit dans un contexte de montée en maturité data, avec des enjeux forts de structuration, fiabilisation et exploitation des données métiers (assurance dommages, santé, prévoyance, finance). Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données sur GCP Modéliser les données analytiques sous BigQuery à destination du pilotage et du reporting Développer et maintenir les transformations de données via dbt Participer aux phases d’analyse des besoins métiers assurance Contribuer à la conception des modèles de données et des flux Travailler en collaboration avec les équipes BI (Tableau) et Data Science (Dataiku) Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exposées Stack technique obligatoire Google Cloud Platform (GCP) BigQuery dbt SQL avancé Profil recherché Data Engineer confirmé à senior Capacité à intervenir sur l’analyse et la conception data , pas uniquement le développement Expérience sur des environnements data cloud structurés Bonne compréhension des enjeux métiers dans un contexte assurance ou grand compte

Nous recherchons quelqu’un avec de solides compétences sur SQL (notamment HIVE)..... ...... ..... ..... ..... ..... ...... ..... ..... ..... ..... ..... ... .... .. ..... ...... HADOOP (développement sur Cloudera Data Platform)...... ...... ...... ..... .. .. .. .... ..... .... .... ... ... ... Shell UNIX. ...... ....... ...... ....... ....... ..... ....... ..... ..... .... .... ....... ..... Git...... ...... ...... ...... ...... .... ..... ....... .... ... .... .... .... .... ... ... ... ... ...

Nous recherchons un Lead Data Engineer / Data Engineer Senior pour renforcer une équipe data travaillant sur une plateforme moderne Azure / Databricks . Votre rôle : concevoir, industrialiser et optimiser des pipelines Big Data, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Compétences indispensables Big Data : Spark, Databricks Ingestion / Streaming : Kafka, Apache NiFi Cloud : Microsoft Azure Langages : Scala ou Java + Python + SQL Orchestration : Airflow CI/CD & DevOps : Azure DevOps, Git Compétences appréciées Dataiku Ansible Connaissance Data Lake / architectures medallion Vos missions Concevoir et industrialiser des pipelines Big Data (batch & streaming). Développer des flux d’ingestion avec NiFi, Kafka, Spark. Optimiser performance, qualité et scalabilité. Participer à l’architecture et aux choix techniques. Encadrer techniquement l’équipe (guidelines, bonnes pratiques, code review). Contribuer aux automatisations et à l’orchestration (Airflow, Ansible, DevOps).

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer GCP confirmé : Concevoir, développer, opérationnaliser et surveiller les systèmes de traitement de données (structurées et non structurées) sur Google Cloud Platform Créer des pipelines de données permettant d’automatiser la collecte et la préparation de données nécessaire à l'analyse de données, à la mise en œuvre d'API Définir des solutions globales permettant de répondre rapidement aux besoins métiers Evoluer sur les différents outils de l'écosystème, tels que Google BigQuery, Google Cloud Storage, Looker Studio, Dataflow, Airflow, Firestore, Pub/Sub, Kibana, Elastic search, SQL, Git, Jenkins, Docker, etc. Possible développement de flux sur datastage (IBM)

Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 DE) qui alimente le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack technologique : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, autres services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; accompagner les utilisateurs ; mettre en place le contrôle qualité des données. Concevoir et maintenir des modèles et pipelines robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, sécurité et stabilité des environnements, workflows CI/CD. Gouvernance et documentation (qualité, fiabilité, intégrité), partage de bonnes pratiques et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Nous recherchons un(e) Data Engineer maîtrisant Denodo , capable d’assurer à la fois le MCO/MCS de la plateforme et la création de vues pour les équipes projets. ✅ Assurer le MCO / MCS de la plateforme Denodo ✅ Optimiser les performances et l’architecture de la plateforme ✅ Administrer Denodo : monitoring, tuning, gestion des connexions, sécurité ✅ Créer et optimiser des vues Denodo pour les projets métiers ✅ Accompagner les équipes n’ayant pas de compétences Denodo internes ✅ Contribuer à améliorer la virtualisation de données et la qualité de service ✅ Participer au support central et garantir une plateforme fiable et performante

Rejoignez une équipe internationale dans le secteur de l'assurance/réassurance, au sein d’un environnement technique stimulant. Vous serez en charge de la conception et de la mise en œuvre de solutions de données avancées en utilisant des technologies modernes comme Databricks et Palantir Foundry . Le rôle implique une collaboration étroite avec des équipes produit pour développer des pipelines de données, services et APIs performants. Collecter et analyser les besoins métiers pour répondre aux exigences fonctionnelles et techniques. Concevoir, développer et maintenir des artefacts de données (pipelines, services, APIs) basés sur les meilleures pratiques. Implémenter des cas d’usage liés à l’analyse de données, à l’exploration BI et au calcul distribué. Documenter et optimiser les architectures de données suivant des standards éprouvés (architecture médaillon, GitFlow, etc.). Travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir des livrables de qualité. Compétences obligatoires : Expertise en Databricks , Palantir Foundry , Python , SQL et Data Visualization . Maîtrise des outils MSDevOps , Jenkins , Artifactory , et Container Registry . Connaissances solides en parallélisation et programmation distribuée . Compétences appréciées : Expérience avec Delta Lake , BlobStorage , FileShare , et l’architecture médaillon.

Informations Générales Contexte de la Mission Rattachement Direction Data (Direction du Numérique). Intégration à l'équipe Gold Pilotage (PO + 2 Data Engineers) en charge de la mise à disposition des données pour le pilotage des offres numériques via le produit Data4All. Stack : Python, SQL, dbt, BigQuery, Airflow, Terraform/Terragrunt, services GCP. Activités Attendues Maintenir et faire évoluer Data4All et les dispositifs de l'équipe ; qualité des données et support aux utilisateurs. Concevoir & maintenir des modèles de données et pipelines robustes et scalables ; organiser/structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables, assurer sécurité/stabilité des environnements, workflows CI/CD. Contribuer à la gouvernance (qualité, fiabilité, intégrité), documentation et veille ; participation aux instances Data Ingénieurs.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer autonome disposant d’au moins 5 ans d’expérience, capable de collecter, analyser et exploiter les données pour améliorer le pilotage des activités et identifier les leviers de création de valeur. Le consultant accompagnera également les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’exploitation de solutions data afin d’atteindre leurs objectifs. Missions principales : – Collecter, préparer et structurer les données pertinentes pour les besoins des utilisateurs. – Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et performants. – Analyser les données et produire des visualisations accessibles via les outils décisionnels. – Proposer des recommandations et lignes directrices pour créer de la valeur au sein des activités métier. – Accompagner l’optimisation des offres, services et processus grâce à l’analyse et l’évaluation des données. – Garantir la conformité aux règles d’éthique et de gouvernance du groupe. – Présenter les fonctionnalités des produits data et faciliter leur maintenance. – Réaliser des tests conformément à la stratégie définie. – Maintenir à jour le catalogue des produits data (datasets). – Fournir des kits de formation et des outils pour les utilisateurs. Résultats attendus : – Identification et sélection des données pertinentes pour les besoins opérationnels. – Optimisation du temps, des ressources et des outils dédiés à l’analyse de données. – Production de jeux de données et visualisations compréhensibles et accessibles. – Mise à disposition de recommandations métier génératrices de valeur. – Amélioration des processus, services et offres grâce aux analyses. – Application stricte des règles de gouvernance et d’éthique data. – Tests réalisés et conformes aux exigences. – Catalogue des datasets à jour. – Mise à disposition de supports et kits de formation pour les utilisateurs. Compétences requises en Data Engineering : – Modélisation de données : modèles relationnels, dimensionnels, Data Vault. – ETL / ELT : conception, optimisation et gestion des dépendances. – Gouvernance et qualité de données : data lineage, qualité, catalogage, gestion des métadonnées. – Architecture data : maîtrise des patterns modernes (Data Lakehouse, Data Mesh…). Langages : – SQL avancé – Python avancé – PySpark avancé Outils et technologies : – Dataiku – Power BI – Databricks – Azure Data Factory – Azure Logic Apps

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d’un acteur spécialisé dans la transformation et l’architecture des systèmes d’information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d’ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d’une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d’un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d’architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data. Profil 3 à 7 ans d’expérience en data engineering ou en architecture data. Capacité d’analyse, rigueur technique et vision d’ensemble des systèmes de données. Aisance en communication et capacité à travailler en équipe sur des projets multidisciplinaires. Ce que nous offrons Participation à des projets à forte valeur ajoutée. Environnement orienté expertise, innovation et montée en compétences. Culture technique stimulante et possibilités d’évolution.

Pour l'un de nos clients niortais, nous recherchons un data engineer / développeur talend : · Participer à l'évaluation de la charge de travail d'analyse et de réalisation, · Contrôler la qualité des développements, · Développer et maintenir, le cas échéant, les applications informatiques, · Participer aux tests d'intégration, · Rédiger les dossiers afférents aux phases précédentes, · Respecter les normes de développement et de planification, · Participer à l'industrialisation des applications, · Participer à la formation des utilisateurs.

Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients Préconisation, conception et mise en œuvre des plateformes Data (datawarehouse, datalake/lakehouse ) Rédaction de dossiers d’architecture et spécifications techniques Mise en œuvre des stratégies d’exploitation de plateformes Data Construction et déploiement des pipelines de données (ETL / ELT) à l’aide de langage de programmation ou d’outils de type Low-Code Mis en œuvre des flux d’intégration (en batch ou streaming) de données structurées/non structurées et volumineuses. Tests, validation et documentation des développements Réalisation d'audits et projets d’optimisation Nos choix technologiques : - Talend - DataBricks - Snowflake - DBT - Starburst - Tableau / Power BI / Looker - AWS, Azure et GCP

Nous recherchons un Ingénieur Data / Développeur ELT en CDI, passionné par la manipulation de données et les environnements analytiques. Vous participerez à la conception, l’alimentation et l’optimisation de nos flux de données stratégiques. vos missions : Concevoir, développer et maintenir des flux d’intégration de données. Participer à l’architecture et à l’industrialisation des traitements ELT/ETL. Travailler sur des environnements manipulant de très gros volumes de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour garantir la qualité et la cohérence des données. Optimiser la performance des requêtes et des pipelines de données.