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Nous recherchez pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne Profil recherché : x Qui sommes-nous : INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans. Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/DevOps et Agilité. Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée. Build your success! Ref : O-KUPCP

Dans le cadre d'un projet de décommissionnement de SAP BW, une organisation renforce son équipe Data Platform pour concevoir, industrialiser et optimiser ses pipelines de données sur Google Cloud. Les données sources sont déposées sous forme brute dans BigQuery via SAP Datasphere. La mission porte principalement sur leur transformation en modèles analytiques fiables, performants et exploitables pour les usages décisionnels. Livrables attendus : - Pipelines de transformation développés avec dbt dans BigQuery. - Modèles analytiques structurés et documentés. - Tests de qualité intégrés aux traitements. - Développements versionnés et intégrés au processus CI/CD. - Documentation technique et d'exploitation. Missions principales : - Concevoir et développer les transformations de données sous BigQuery à l'aide de dbt. - Structurer les modèles selon une architecture en couches de type médaillon : données brutes, données nettoyées et harmonisées, puis modèles analytiques. - Traduire les règles de gestion définies avec les interlocuteurs métier et techniques en transformations SQL. - Optimiser les performances et les coûts des traitements BigQuery, notamment par le partitionnement, le clustering et les stratégies de chargement adaptées. - Mettre en place des tests et des contrôles de qualité des données. - Industrialiser les développements en appliquant les bonnes pratiques de versionnement, de revue de code et d'intégration et de déploiement continus. - Contribuer à la fiabilité des pipelines et à l'analyse des anomalies. - Documenter les modèles de données, les transformations et les procédures d'exploitation. - Selon les besoins, contribuer à l'exposition des données dans Looker à l'aide de LookML.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons actuellement un.e Consultant.e Data Governance / DataGalaxy pour accompagner l'un de nos clients du secteur de l'assurance dans le déploiement progressif de son catalogue de données auprès des équipes métier et IT. Votre mission : accompagner le déploiement et l'adoption de DataGalaxy Sous la responsabilité du porteur de projet métier, vous interviendrez à chaque étape du déploiement du catalogue de données. L'objectif est double : mettre en œuvre les premiers cas d'usage et permettre aux équipes de gagner en autonomie sur la solution, tout en respectant le cadre de gouvernance, les délais et les exigences de conformité. Concrètement, vous interviendrez sur quatre volets : 1/ Déploiement et accompagnement des utilisateurs - Former les équipes métier et IT à l'utilisation de DataGalaxy. - Accompagner la mise en œuvre des premiers cas d'usage dans le catalogue de données. - Transmettre les bonnes pratiques de gouvernance, de documentation et de modélisation des données. - Favoriser l'appropriation de l'outil et la montée en compétence progressive des utilisateurs. 2/ Gouvernance des données et conseil métier - Recueillir et analyser les besoins des différentes parties prenantes : métiers, IT, sécurité, RGPD, architecture et conformité. - Traduire ces besoins en solutions adaptées, en vous appuyant sur les fonctionnalités de DataGalaxy. - Conseiller les équipes sur la structuration du glossaire métier, du dictionnaire de données, des modèles et du lineage. - Accompagner les démarches de qualité des données et veiller à la prise en compte des exigences réglementaires. 3/ Accompagnement technique et intégration - Collaborer avec les équipes techniques pour évaluer les impacts du déploiement sur l'architecture, l'infrastructure, la sécurité et le RGPD.Accompagner le paramétrage et l'intégration des fonctionnalités DataGalaxy. - Suivre les actions techniques liées à la configuration du catalogue, aux attributs et à la gestion des droits d'accès. 4/ Coordination et suivi du déploiement - Participer au pilotage transverse du projet, en lien avec le porteur de projet métier et les équipes concernées. - Suivre l'avancement des actions et contribuer au respect du planning, des délais et des coûts. - Assurer le reporting et remonter les éventuels points de blocage. - Proposer des indicateurs permettant de mesurer l'efficacité du déploiement et le niveau d'adoption de DataGalaxy.

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Développeur Data GCP / Data Engineer expérimenté et autonome, disposant d'une solide expertise dans la conception, le développement et la gestion de flux de données. Le candidat interviendra principalement sur des environnements Google Cloud Platform (GCP), avec une expertise particulière sur BigQuery et dbt (Data Build Tool), afin de concevoir, transformer et optimiser les traitements de données. Il contribuera également à l'évolution des solutions Data existantes et pourra monter en compétences sur des outils complémentaires, notamment Dataform et les usages de l'intelligence artificielle appliquée aux données. Concevoir, développer et maintenir des flux de données sur Google Cloud Platform (GCP). Développer, industrialiser et optimiser les traitements de données avec BigQuery et dbt. Participer à la structuration, à la transformation et à l'exploitation des données. Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données développés. Réaliser les tests techniques et assurer la validation des développements. Identifier et résoudre les anomalies liées aux traitements et aux flux de données. Rédiger et maintenir la documentation technique. Contribuer à l'amélioration continue et à l'évolution des solutions Data existantes. Monter en compétences sur les outils et usages complémentaires, notamment Dataform et l'IA appliquée aux données.

La mission consiste à intervenir sur des projets de Data Engineering et de développement de plateformes Data, avec pour objectif de concevoir, développer, industrialiser et optimiser des pipelines de traitement de données dans un environnement Cloud AWS et Databricks. Le consultant sera notamment chargé de : Développement Data : concevoir et développer des pipelines de données en Python et PySpark afin de collecter, transformer et traiter des volumes importants de données Expertise SQL : rédiger des requêtes SQL complexes, assurer la modélisation et la transformation des données, et optimiser les performances des traitements et des requêtes Databricks & DBT : développer et maintenir des traitements de données, structurer les transformations et garantir la fiabilité ainsi que la qualité des données Orchestration des workflows : mettre en place et gérer l'ordonnancement des pipelines et des traitements avec Airflow / Astro Scheduler Industrialisation & CI/CD : mettre en œuvre les processus de déploiement continu et d'intégration continue avec GitHub CI/CD, en veillant à la qualité, à la maintenabilité et à la fiabilité du code Environnement Cloud AWS : intervenir sur une architecture Data Cloud et exploiter les services AWS nécessaires au stockage, au traitement et à la gestion des données Développement assisté par IA : utiliser GitHub Copilot pour accélérer le développement, améliorer la productivité et optimiser la qualité du code Méthodologie Agile : participer aux cérémonies Agile, collaborer avec les différentes équipes techniques et fonctionnelles et contribuer à l'amélioration continue des solutions

- Analyser les besoins fonctionnels et contribuer aux choix de conception technique. - Développer et maintenir des traitements distribués en Java avec Apache Spark. - Concevoir des pipelines de transformation et d'agrégation de données volumineuses. - Optimiser les performances des traitements : partitionnement, jointures, gestion de la mémoire et utilisation des ressources. - Développer les tests et garantir la qualité du code à travers les revues et les bonnes pratiques. - Participer à l'industrialisation des développements et aux déploiements via les pipelines CI/CD. - Diagnostiquer les anomalies et contribuer au maintien en conditions opérationnelles des applications. - Rédiger la documentation technique et collaborer avec les équipes métiers, Data et infrastructure. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Java, Apache Spark, Spark SQL, SQL, Git, Maven ou Gradle, CI/CD, Linux.

L'enjeu principal de ce programme est de fiabiliser et d'automatiser des flux de données critiques permettant de rapprocher, heure par heure, la consommation électrique des clients entreprises avec la production d'énergies renouvelables ou décarbonées. Vos responsabilités : -Architecture & Conception : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ingestion, transformation, intégration d'API). -Passage à l'échelle : Industrialiser le traitement de données volumineuses et de séries temporelles (time series) à haute fréquence. -Qualité & Gouvernance : Garantir l'intégrité, la traçabilité et la haute disponibilité des données exposées. -Software Craftsmanship : Mettre en place et renforcer les bonnes pratiques d'ingénierie (tests automatisés, monitoring, observabilité et chaînes CI/CD). -Leadership Technique : Participer activement aux choix d'architecture Data, optimiser les performances des traitements et agir comme référent technique auprès de l'équipe, tout en conservant un rôle fortement opérationnel (hands-on).

Nous recherchons pour notre client, un(e) Consultant(e) Data / Spécialiste AMADEA (H/F), pour une mission en freelance à démarrage immédiat afin de finaliser un projet stratégique avant la fin de l'année 2026. 🚀 Dans le cadre d'une initiative menée pour un acteur majeur de son marché, vous interviendrez sur une prestation courte et ciblée visant à concevoir et déployer une chaîne de traitement de données. L'enjeu principal consiste à livrer rapidement un flux fiable, structuré et directement exploitable par les équipes métiers. Vous évoluerez en binôme avec un chef de projet qui a déjà réalisé l'ensemble du cadrage fonctionnel et circonscrit le périmètre des données à traiter. Vos principales responsabilités consisteront à : 🔹 Modéliser la logique de transformation des données directement dans l'outil AMADEA 🔹 Construire et paramétrer les étapes d'extraction et de filtrage des données sources 🔹 Assurer le nettoyage, le croisement et la mise en forme des jeux de données 🔹 Configurer les exports finaux conformément aux attentes métiers 🔹 Réaliser les tests de cohérence et valider la fiabilité des résultats livrés ⏱️ Durée estimée : 3 à 4 semaines (mission à réaliser avant fin 2026). 💻 Mode de travail : Hybride / Télétravail envisageable selon l'organisation du binôme. ✨ L'atout de la mission : Un périmètre déjà parfaitement délimité vous permettant d'être 100 % concentré sur la réalisation technique sous AMADEA

Nous recherchons un Data Engineer H/F pour une mission à Nantes. Missions : Concevoir et développer les pipelines de données : collecter, ingérer, transformer et structurer des données provenant de sources multiples. Construire et maintenir les architectures Data : participer à la conception et à l'évolution des plateformes de données (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse). Développer les traitements ETL/ELT : automatiser les flux de données et garantir leur fiabilité et leur performance. Assurer la qualité des données : mettre en place des contrôles, des tests et des mécanismes de surveillance. Optimiser les performances : améliorer les traitements, les requêtes SQL et les processus d'intégration. Assurer la documentation : documenter les architectures, les flux et les processus de traitement. Collaborer avec les équipes métiers et techniques : comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. Contribuer à la gouvernance des données : veiller à la sécurité, à la traçabilité et au respect des bonnes pratiques

Au sein d'un client majeur du secteur de la protection sociale et de l'assurance, vous interviendrez sur un projet stratégique de transition cloud vers Google Cloud Platform (GCP). Votre mission consistera à concevoir et déployer des pipelines ETL/ELT pour centraliser les données métiers (comptabilité, achats, pilotage budgétaire) dans des data pools sécurisés et partagés. Vous serez responsable de l'automatisation des flux multi-sources, de la modélisation des données sous dbt et SQL dans BigQuery, ainsi que de l'optimisation des performances et des coûts. Vous contribuerez également à des initiatives GenAI (RAG, assistants internes) et accompagnerez les équipes métiers dans la gouvernance des données. Poste basé en Île-de-France.

Consultant Data spécialisé sur webMethods Secteur Automobile - partie Finance Localisation : Toulouse ou Paris (2-3 jours sur site selon les phases) T0 : ASAP Durée : 6 mois minimum Séniorité : Profil Sénior : 8 ans d'expérience minimum sur webMethods On-Premise et/ou . Profil Confirmé : 5 ans d'expérience minimum sur webMethods On-Premise et/ou . Compétences techniques requises : Expertise webMethods sur la partie On-Premise (IS, UM); Expertise webMethods sur la partie iPaaS (); Expertise webMethods sur la partie BPM et Business Rules — connaissance souhaitée; Connaissance des outils de messaging RabbitMQ et/ou IBM MQSeries; Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité. Missions : Proposer une étude d'impacts ; Établir le devis (avec la charge et le planning) ; Rédiger ou mettre à jour les Spécifications Techniques Détaillées (STD) et/ou Spécifications Fonctionnelles Détaillées (SFD) ; Réaliser le développement des évolutions ; Effectuer les tests unitaires, les tests d'intégration et de non-régression sur l'évolution ; Définir le package de livraison et le bon de livraison ; Installer l'évolution sur l'un des environnements de recette ; Apporter les modifications nécessaires à la suite des phases de recette fonctionnelle et procéder à une relivraison au client ; Si besoin, corriger le package de livraison et le bon de livraison et les adresser aux équipes de production ; Mettre à jour la documentation ; Effectuer le maintien en conditions opérationnelles (MCO).

MissionAu sein d'un grand compte du secteur bancaire, vous accompagnez le DPO Groupe dans la construction et le pilotage de la feuille de route Privacy 2030. Votre rôle consiste à structurer, cadrer et orchestrer les chantiers prioritaires liés à la protection des données personnelles, en collaboration étroite avec l'équipe Privacy déjà en place. Vous intervenez comme référent senior sur les sujets de conformité, d'approche par les risques et de conduite du changement, afin d'assurer une montée en maturité globale de l'organisation sur les enjeux RGPD et Privacy. ResponsabilitésCo‑construction de la feuille de route Privacy 2030 avec le DPO et l'équipe interne. Analyse de l'existant, identification des risques, priorisation des actions et définition des leviers de transformation. Pilotage des projets Privacy : cadrage, planification, suivi, reporting, arbitrages. Accompagnement des équipes métiers et IT dans la mise en œuvre opérationnelle des exigences Privacy. Contribution à la conduite du changement : communication, sensibilisation, diffusion des bonnes pratiques. Prise de hauteur stratégique pour orienter les décisions et structurer les trajectoires de conformité.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Senior Data Engineer spécialisé en PySpark, Databricks et Azure, pour intervenir sur de nouveaux projets Data / Vos missions Concevoir et développer des pipelines de traitement de données en PySpark sur Databricks. Participer aux choix d'architecture et à la mise en œuvre de solutions Data sur Azure. Garantir la qualité, la fiabilité et les performances des traitements. Challenger les choix techniques et proposer des alternatives argumentées. Contribuer aux revues de code et au partage des bonnes pratiques. Profil recherché Au moins 6 ans d'expérience en Data Engineering. Solide maîtrise de Python, PySpark et Databricks. Expérience significative de l'environnement Azure. Autonomie, esprit critique et capacité à proposer et défendre ses idées. Capacité à expliquer ses choix techniques et à comprendre le fonctionnement des solutions développées. Aucune expertise sectorielle particulière n'est requise.