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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.

Contexte Le client déploie une plateforme décisionnelle stratégique dédiée à la fonction Achats, basée sur l’écosystème Microsoft Azure et Power BI. Cette solution centralise les données issues d’un data lake alimenté par de multiples sources (notamment plusieurs ERP majeurs et outils de gestion fournisseurs), permettant la production d’une trentaine de dashboards utilisés par plusieurs milliers d’utilisateurs métiers (Achats, Finance, Qualité, Industrie, Juridique). Le programme est structuré en mode Agile avec plusieurs releases annuelles et un environnement data particulièrement riche et complexe (plusieurs centaines de tables de données, modèles harmonisés et tables de mapping).

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

Dans le cadre d’un projet de modernisation et de valorisation de la donnée, nous recherchons un Data Analyst / Data Engineer . Les missions principales seront les suivantes : Participation aux projets d’intégration et de modélisation de données (nouveaux flux, évolutions, datamarts) Analyse des besoins métiers et contribution aux ateliers fonctionnels et techniques Développement et optimisation de traitements SQL et de modèles de données Coordination entre les équipes métiers, MOE et centres de développement ETL Réalisation de reportings complexes sous Power BI Conception et évolution de rapports sous IBM Cognos Contribution aux projets en mode Agile (participation aux cérémonies, suivi des user stories) Support aux utilisateurs et accompagnement sur les outils de restitution Le poste combine une forte dimension technique et fonctionnelle, avec un rôle important d’interface entre les équipes IT et les métiers.

Bonjour, Je suis à la recherche d’un Data Engineer à Nantes : Missions principales : • Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée : collecte, transformation, modélisation et restitution • Développer des traitements de données en Python (notamment PySpark ) • Concevoir et maintenir des modèles de données (tables, vues, datamarts) • Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements • Intégrer des données via API • Mettre à disposition des données fiables pour les équipes métiers et analytiques • Créer et faire évoluer des tableaux de bord Power BI • Développer des mesures et indicateurs en DAX • Réaliser des analyses avancées et vulgariser les résultats auprès des parties prenantes • Participer à l’industrialisation de la plateforme data • Améliorer en continu les flux (monitoring, performance, qualité) • Contribuer aux projets d’évolution ou de migration de la plateforme data • Travailler en environnement agile en lien étroit avec les équipes techniques et métiers

Nous recherchons un(e) Senior Data & AI Engineer pour concevoir et opérer une plateforme data cloud-native sur Google Cloud Platform. Vous interviendrez à l’intersection de l’ingénierie des données à grande échelle et de l’IA générative appliquée : pipelines BigQuery, services IA GCP (Vertex AI, Gemini) et déploiement de systèmes RAG / agents LLM permettant de rendre les données business intelligibles et actionnables. Mission hands-on à fort impact pour un(e) expert(e) maîtrisant aussi bien le socle data que l’IA appliquée. Responsabilités : Data Engineering & BigQuery Concevoir et maintenir des pipelines ELT scalables : BigQuery, Cloud Workflows, Pub/Sub Écrire et optimiser du SQL avancé : window functions, CTEs, procédures stockées, partitionnement Modéliser les données pour les usages BI et ML Piloter l’optimisation des coûts BigQuery : clustering, vues matérialisées, gestion des slots, tuning Mettre en place la qualité, la traçabilité et l’observabilité des données Gérer l’infrastructure as code avec Terraform Automatiser le déploiement des pipelines data via CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions) IA Générative & Services GCP Architecturer et déployer des systèmes RAG connectés aux données internes (structurées et non structurées) Utiliser des LLMs (Gemini, GPT-4o, open-source) pour des cas d’usage analytiques, RAG et agents autonomes en production Construire des agents autonomes capables d’interroger et d’analyser les données business Concevoir des stratégies de prompt engineering et de gestion de contexte pour agents LLM Productioniser des modèles ML via Vertex AI Pipelines, Model Registry et Feature Store Mettre en place l’évaluation et le monitoring de la qualité des modèles en production Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour connecter des agents LLM à des sources de données externes (bases de données, APIs, outils internes) Gouvernance & Collaboration Définir et appliquer les politiques de gouvernance des données et les garde-fous d’usage de l’IA Participer aux revues d’architecture et contribuer aux décisions de plateforme Collaborer avec Data Scientists, Analystes BI et Software Engineers en équipes Agile

Pour l’un de nos clients grands comptes, nous recherchons 1 Data Engineer / Data Analyst – Azure & Power BI , pour intervenir au sein de la Direction Achats sur une plateforme BI stratégique dédiée à l’aide à la décision. Nous recherchons un profil expert capable de couvrir l’ensemble de la chaîne data (data engineering, data modeling, BI, gestion de projet), en interaction directe avec les métiers et les équipes techniques. Contexte de la mission La Direction Achats a déployé une solution décisionnelle basée sur Microsoft Azure & Power BI afin de piloter la performance achats et les activités associées. La plateforme s’appuie sur : • Un data lake Azure alimenté par les outils de sourcing et +15 ERP • Environ 30 dashboards utilisés par plus de 2000 utilisateurs • Des thématiques variées : Performance achats Performance financière Impact carbone Risques fournisseurs Audits et conformité Aide à la négociation Le produit évolue en continu avec 4 releases annuelles en méthode Agile . Dans ce contexte, le consultant interviendra en autonomie complète sur des projets de bout en bout, depuis la compréhension du besoin jusqu’à la mise en production. Missions principales Développement & Data Engineering • Construction des pipelines ETL (Azure Data Factory) • Mapping et intégration de nouvelles sources de données (ERP, applications) • Structuration et évolution du data model harmonisé • Optimisation des performances et des coûts Data Analyse & Data Visualization • Développement de dashboards Power BI à partir de maquettes (UX + métier) • Implémentation des mesures (DAX) et transformations (M) • Proposition de restitutions pertinentes orientées métier Gestion de projet & delivery • Prise en charge complète des évolutions en autonomie • Animation des workshops et échanges métiers • Pilotage des phases de test utilisateurs (recettes) • Organisation des démos et validation métier • Mise en production dans le respect des délais • Rédaction de la documentation fonctionnelle et utilisateur Support & amélioration continue • Support aux utilisateurs • Participation aux cérémonies Agile (daily, retro, refinement) • Amélioration continue du produit BI Responsabilités clés • Gestion de bout en bout des projets BI (sans découpage des rôles) • Capacité à travailler sur des données peu documentées • Interprétation autonome des datasets complexes • Garantie du respect des délais de delivery • Force de proposition sur les innovations Microsoft Livrables • Dashboards Power BI opérationnels • Data models et mappings documentés • Pipelines de traitement automatisés • Documentation utilisateurs et technique • Planning et suivi des livrables

Dans le cadre du développement de ses usages data, le client cherche à industrialiser ses campagnes marketing B2C via des pipelines de données structurés sous DBT. Il s'agit de modéliser les données, construire des datamarts et mettre en place les meilleures pratiques d'organisation et de documentation dans un environnement Snowflake. Mission : -Développer des pipelines DBT pour des campagnes triggers et parcours B2C -Modéliser les données et créer des datamarts dans Snowflake -Documenter les travaux sous Confluence et Collibra -Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques agiles et d'architecture -Assurer la gestion de version et l'organisation du projet via Git Profil attendu : -Maîtrise avancée de l'écosystème DBT / Snowflake / Airflow -Solide culture SQL, Python apprécié -Expérience en modélisation de données et conception de datamarts -Autonome, opérationnel rapidement, bon communicant en français -À l'aise dans un contexte agile avec enjeux de documentation

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.

Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement et de l'accélération de son pôle Data suite à une réorganisation interne, notre client recherche un Data Engineer Confirmé pour accompagner plusieurs chantiers stratégiques de modernisation de sa plateforme Data. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation technologique avec la migration de l'architecture Data existante vers Microsoft Fabric, ainsi que la refonte et la migration de nombreux pipelines de données. Les avantages de la mission : Projet stratégique de transformation Data. Forte exposition aux technologies Microsoft Fabric. Participation à une migration d'envergure au cœur de la plateforme Data. Environnement technique moderne et stimulant. Équipe Data structurée et collaborative. Forte autonomie sur les sujets confiés. Mission avec visibilité et possibilité de prolongation. Mode de travail hybride avec 3 jours de présence sur site à Bordeaux.

Dans le cadre du renforcement d’une squad Data au sein d’un programme stratégique de transformation digitale, nous recherchons un(e) Data Engineer Azure / Python pour contribuer au développement et à l’industrialisation de solutions data à forte valeur métier. Vous évoluerez dans un environnement Agile aux côtés d’équipes Data, Produit et Métier sur des problématiques de collecte, transformation, valorisation et gouvernance des données. Vos missions Conception & Développement Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants Participer à la mise en œuvre des traitements de transformation et d’intégration des données Garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des développements Data Platform & Cloud Contribuer à l’évolution des architectures Data sur Azure Participer à l’industrialisation des traitements et des flux Optimiser les performances et la scalabilité des solutions mises en place Collaboration & Delivery Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques Participer aux cérémonies Agile Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering et à l’amélioration continue

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet de migration du PIM Informatica 360 vers Akeneo , le client recherche un expert technique pour gérer la phase critique d’extraction des données . Environnement : Retail / e-commerce avec forte volumétrie de catalogue produit. 🚀 Missions principales 🔍 Analyse des workflows d’intégration existants 🧾 Rédaction / contribution aux spécifications d’extraction de données 🛠️ Développement des programmes d’extraction ✅ Tests et validation des extractions 🔗 Participation au data mapping vers Akeneo 🤝 Interaction avec : Chef de projet migration PIM équipes SI (SAP, PLM, SFCC, Boomi…) 🧠 Profil recherché✅ Compétences techniques Expertise PIM Informatica 360 (indispensable) Très forte maîtrise : SQL Java XML / XSLT Bonne compréhension du modèle de données PIM (MCD) Expérience en data extraction / data mapping / migration ✅ Expérience Expérience significative en environnement Data / PIM Idéalement expérience dans : projets de migration PIM univers Retail / catalogue produit 👤 Soft skills Esprit analytique Rigueur technique Autonomie Capacité à travailler avec des équipes multiples

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique de transformation Data, notre client souhaite migrer son PIM actuel ( Informatica 360 – catalogue produit ) vers une nouvelle solution ( Akeneo ). L’objectif est de fiabiliser, structurer et migrer les données produits dans un environnement Retail / e-commerce. 🚀 Missions principales 🔄 Extraction et transformation des données depuis Informatica PIM 📦 Préparation et structuration du catalogue produit pour intégration dans Akeneo 🔗 Participation aux flux de migration et à la qualité des données 🛠️ Gestion des exports (XML, API, scripts, etc.) 🔍 Analyse et correction des anomalies de données 🤝 Collaboration avec les équipes IT, Data, e-commerce et métier 📊 Contribution à l’amélioration de la gouvernance des données 🧠 Profil recherché✅ Compétences techniques Expertise sur PIM Informatica 360 Très bonne maîtrise des migrations de données / data mapping Expérience en : extraction de données scripting API / flux d’intégration Connaissance d’ Akeneo = gros plus ✅ Expérience Expérience significative en environnement PIM / Data ✅ Expérience obligatoire dans le Retail (catalogue produit) Expérience e-commerce fortement appréciée 👤 Soft skills Autonomie & rigueur Forte capacité d’analyse Esprit structuré (qualité de données) Bon relationnel avec des équipes métiers & IT

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

Data engineer / analyst niveau expert Azure Fabrics 1j de présentiel par semaine (jeudi) La Direction Achats du Groupe a retenu la solution Microsoft Azure Power BI afin de mettre en place une solution d’aide à la prise de décision opérationnelle. Compétences techniques : - Maitrise technique parfaite de la solution Microsoft Azure : data lake, data factory, Azure SQL, Azure Analysis services, Power BI services (8 ans d’expérience minimum) - concevoir la gestion technique de données et leur structuration dans le BI (mise à jour du data modèle harmonisé lorsque nécessaire, construction des pipelines / ETL, mise en place des formules, utilisation Dax / langage M, construction de la solution de data viz) - gestion de projet (chaque évolution est gérée comme un mini projet pris en charge en autonomie par un consultant unique : à reception de la maquette le consultant doit mettre en place la solution, rédiger les slides de kick off des tests avec les utilisateurs, animer les sessions de demo et de test en autonomie, s’assurer de la livraison en prod à bonne date, participer à la rédaction du user guide métier). ANGLAIS PRO (animation de réunions en anglais) Tâches : - Développer les reports Procurement BI dont la maquette a été définie par les utilisateurs et l’UX Designer - Piloter et animer les recettes utilisateurs - Mettre en production les reports validés dans le respect du planning établi - Mapper les données issues des nouvelles sources (ERP, nouvelle application, etc …), charger les historiques, mettre en place les flux pour l’alimentation quotidienne automatique du BI, valider les chiffres. - Contribuer avec le reste de l’équipe BI au support utilisateurs (questions reçues par mail principalement) Expected skills Skills Skill level Microsoft Power BI Expert data lake Confirmed Azure Data Factory Advanced Microsoft Azure Expert

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.