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Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Data, le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de pipelines de données, la structuration des plateformes Data et la collaboration avec les équipes métiers et techniques. Missions principales Conception et optimisation de pipelines ETL (Talend, SSIS, Azure Data Factory) Ingestion et traitement de données en environnement cloud (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc) Conception de Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes Intégration de données via API, fichiers et flux batch Participation au cadrage, data discovery et qualification Optimisation SQL, DAX, MDX Mise en place de CI/CD data Contribution à la structuration du Data Lake Compétences techniques Talend / SSIS / Azure Data Factory SQL Server (SSIS, SSAS, Reporting) SQL avancé, DAX, MDX Azure DevOps / GitLab Architectures Data modernes / Data Lake Profil recherché Senior Data Engineer confirmé Forte autonomie et capacité d’analyse Capacité à travailler en environnement international

Bonjour 😀 Nous recherchons un(e) Data Engineer GCP pour l'un de nos clients ! Contexte de la mission : Au sein de la Direction Technologie, la Data Factory est en charge du pilotage, de la conception, du déploiement et de l’exploitation des solutions technologiques répondant aux cas d’usage data et aux besoins d’automatisation, à travers des plateformes modernes et performantes. La Data Factory joue également un rôle clé dans le développement des produits data et dans la diffusion des bonnes pratiques au sein des différentes Squads, afin de renforcer la culture data et l’excellence technique. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé(e) GCP/PYTHON 🎯 Missions principales Le/LA Data Engineer interviendra sur les périmètres suivants : 🔹 Déploiement & Industrialisation Déployer des datasets normés sur les data domains suivants : Utilisateurs, Comportements, Référentiels Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes, scalables et performants Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place des infrastructures évolutives adaptées à la croissance des volumes Construire et maintenir les workflows CI/CD 🔹 Qualité & Gouvernance Mettre en place des contrôles qualité sur les datasets Garantir la fiabilité, l’intégrité et la sécurité des données Participer aux initiatives de gouvernance (Dataplex, catalogage, traçabilité) Assurer la stabilité et la sécurité des environnements 🔹 Collaboration & Support Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation et le requêtage des données Participer activement aux phases de conception, planification et réalisation Contribuer à la documentation technique Partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe Data Participer aux instances Data Engineering 🔹 Amélioration continue Assurer une veille technologique active Contribuer à l’évolution des standards techniques

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Description du poste – Data Engineer Senior Dans le cadre de projets numériques transverses, vous interviendrez au sein d’une équipe data intégrée à une plateforme de traitement et de valorisation des données. Vous collaborerez étroitement avec des profils métiers et techniques afin de garantir la collecte, la structuration et l’exploitation optimale des données. Vos missions incluent notamment : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Centraliser des sources de données hétérogènes Structurer et organiser les stockages de données Mettre en place des infrastructures évolutives capables de gérer des volumes importants Développer et maintenir les workflows CI/CD Assurer la sécurité, la stabilité et la performance des environnements Accompagner les équipes dans l’exploitation et le requêtage des données Contribuer aux initiatives de gouvernance data Documenter les solutions et diffuser les bonnes pratiques Réaliser une veille technologique active

Le rôle du Data Engineer dans ce projet consistera à : • Concevoir et implémenter les composants/pipelines d’ingestion de données en scala spark (glue jobs, sans utilisation de solutions managées type Databricks) • Traiter et normaliser les données • Refactoriser des imports existants pour être compliant avec l'architecture medaillon (silver + gold layers) et notre modèle uniformisé/harmonisé à toutes les plateformes (aggrégateurs, market exchanges) • Appliquer/challenger les règles métier pour générer la couche gold tout en garantissant les performances, la scalabilité et les coûts cloud • Distribuer les données aux différents consommateurs/Métiers • Implémenter les règles de Data Quality (DataQuality framework : great expectation) et gérer le data calatog • Développer et améliorer les frameworks communs (monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, standards de développement, qualité du code) • Rédiger et maintenir la documentation technique des développements réalisés : schéma d'architecture, Infra, Flux, … • Garantir le respect des standards du Groupe en matière de qualité, sécurité, partage, usage et architecture des données • Participer au développement et à la maintenance du calculateur en Scala Spark avec l'objectif : - d'optimiser le temps de calculs, - d'optimiser les performances, - de garantir la scalabilité au regard d'un accroissement annuel important du volume des market operations, - de maîtriser et d'optimiser les coûts cloud. • Être force de proposition pour améliorer les processus et les performances des systèmes.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion et l’exploitation des données au sein d’une grande organisation numérique. L’équipe intervient au cœur de la plateforme Data et collabore étroitement avec les différentes directions techniques pour transformer la data en levier stratégique et opérationnel. L’équipe actuelle est composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de deux autres Data Engineers. La mission s’inscrit dans un contexte de traitement de volumes de données importants et de projets transverses autour de la connaissance utilisateur et de la mise à disposition d’outils de pilotage internes. Missions de l’équipe Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes. Assurer la conformité, la sécurité et la qualité des données. Participer aux initiatives de gouvernance des données. Missions du Data Engineer En interaction avec les membres de l’équipe, le Data Engineer aura pour responsabilités de : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data. Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Accompagner l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données. Organiser et structurer le stockage des données pour en faciliter l’accès et l’usage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de gérer l’augmentation rapide du volume de données. Développer et maintenir les workflows de CI/CD pour les pipelines data. Partager les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétences des autres data engineers. Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements de données. Participer activement aux instances techniques de l’équipe. Contribuer à la mise à jour et à la qualité de la documentation technique. Effectuer une veille technologique proactive sur les outils et méthodes data. Stack technique Langages & traitements : Python, SQL, Spark Orchestration : Airflow Stockage : Cloud Storage, Delta Lake Cloud & services associés : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub) Infrastructure & IaC : Terraform, Terragrunt CI/CD & versioning : GitLab, GitLab CI/CD Méthodologie : Agile (Scrum ou Kanban) Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering. Expertise solide en structuration et traitement de données, code et architecture data. Expérience significative dans la conception et la maintenance de pipelines data . Expérience dans un environnement Google Cloud Platform et utilisation de BigQuery et Dataplex Universal Catalog. Maîtrise des langages Python et SQL et du framework Spark . Expérience avec Delta Lake , Terraform, Terragrunt. Maîtrise des outils GitLab et GitLab CI/CD. Capacité à vulgariser et communiquer sur des sujets techniques complexes. Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile. Qualités personnelles Esprit d’équipe et collaboration. Proactivité et sens de l’initiative. Curiosité technologique et veille active. Capacité à documenter et partager les bonnes pratiques.

Contexte de la mission : Pour un besoin interne , nous recherchons un Expert Spark Data Engineer La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence construite sur une architecture comprenant Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, déployée sur l’infrastructure OVH. Volumétrie cible : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To par an Tâches à réaliser : Analyse et état des lieux technique Préconisations d'amélioration : Amélioration Spark streaming + temps réel + dimensionnement infra Préconisations d'amélioration : Dimensionnement infra pour le streaming temps réel. Préconisations d'amélioration : Dimensionnement MongoDB & structuration de la donnée (standardisation des patterns) Document d'architecture cible & de préconisations

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Contexte : Renforcement de l’équipe Data pour industrialiser et faire évoluer les environnements BI/ETL/Cloud (GCP BigQuery, Teradata, Informatica/IDMC, BO, Power BI) et soutenir les activités de delivery et de transformation. Mission & objectifs Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données robustes (batch/ELT). Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données (IAM, rôles, permissions). Moderniser les assets BI et modèles sémantiques (Power BI, Business Objects). Contribuer à l’ automatisation et à l’ infrastructure as code (Terraform). Accompagner les équipes Métiers/Tech dans l’usage des plateformes data (BigQuery, Teradata, Unix/Linux). Participer à la documentation et à la montée en compétence de l’équipe.

Je recherche pour un de mes clients un Data Engineer GCP : Prestations attendues : Déployer les datasets normés sur un ou plusieurs des data domain suivants : Utilisateurs, Comportements et Référentiels Accompagner les utilisateurs dans leurs usages Mettre en place le contrôle qualité sur ces datasets En interaction avec les membres de l’équipe, Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe Construire et maintenir des pipelines data robustes et scalables Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données Organiser et structurer le stockage des données Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données Participer aux initiatives de gouvernance des données en assurant la qualité, la fiabilité et l’intégrité Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Participer aux différentes instances des data ingénieurs Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Expertises demandées pour la réalisation de la prestation Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data Compétences solides en data : structures de données, code, architecture France Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog Expériences intégrant les langages Python et SQL Expériences intégrant Spark Expériences intégrant dbt Expériences intégrant Terraform et Terragrunt Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques

Dans le cadre du développement de sa plateforme data sur Google Cloud , notre client renforce son équipe avec un Data Engineer orienté streaming et batch processing . Vous interviendrez sur la conception et l’évolution d’une architecture de traitement de données temps réel et batch utilisée pour alimenter plusieurs plateformes analytiques et opérationnelles. L’environnement est fortement orienté streaming Kafka, Spark et GCP . Responsabilités Développer et maintenir des pipelines de données temps réel avec Kafka Implémenter des traitements streaming avec Kafka Streams Mettre en place des flux d’ingestion et d’écriture via Kafka Connect Développer des traitements batch avec Spark Optimiser les flux de données vers les différents backends analytiques Participer à l’industrialisation des pipelines via Gitlab CI Concevoir et maintenir des APIs data (Spring Boot Java) Participer à l’amélioration continue de l’architecture data

🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Nous recherchons un profil hybride, combinant une expertise en développement mobile React Native et une compétence solide en Data Engineering sur Databricks/Azure. Votre mission principale portera sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail côté front, vous pourrez également intervenir sur la partie back/data du produit afin de contribuer aux traitements et pipelines de données sur Azure/ Databricks. Vos missions Vous interviendrez au cœur d’une squad produit sur les sujets suivants : 1) Développement mobile • Assurer la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile en React Native • Garantir une expérience utilisateur fluide, performante et conforme aux bonnes pratiques (optimisation, modularité, testabilité) • Implémenter de nouvelles fonctionnalités ainsi que les tests associés, dans une démarche clean code (sécurité, maintenabilité) 2) Data Engineering • Concevoir, développer et implémenter des solutions Big Data Analytics • Construire et industrialiser les pipelines de données (collecte, transformation, traitement) dans le Data Lake • Développer des notebooks avancés sous Databricks (langage SQL, Framework SPARK) • Rédiger la documentation technique (DAT, release notes, etc.) • Réaliser des tests unitaires et assurer la qualité des livrables • Contribuer à la maintenance évolutive et corrective des traitements • Livrer dans un environnement DevOps (CI/CD) et maîtriser les outils associés Profil recherché • Expérience confirmée en développement d’applications React Native en production (5 ans min.) • Expérience en Data Engineering sur Azure / Databricks / Spark / SQL (3 ans min.) • Maîtrise des APIs REST • Bonne connaissance de Git et première expérience en CI/CD / DevOps Soft Skills • Proactivité et force de proposition • Capacité à évoluer dans un environnement métier complexe • Forte appétence pour la qualité du code et les bonnes pratiques Stack technique • React Native : ++++ • Databricks : +++ • Spark : +++ • Azure : ++ Un test technique sera réalisé lors de l’entretien.

Dans le cadre du renforcement de l'équipe Data de notre client, nous recherchons un(e) Data Engineer AWS expérimenté(e) (5 à 7 ans d’expérience minimum), capable d’intervenir sur des plateformes data à forte volumétrie et à forts enjeux de performance, de sécurité et de coûts. Missions 1️⃣ Maintien en condition opérationnelle de la plateforme Contrôler et garantir la disponibilité des données et des services Assurer le suivi des traitements et la gestion des incidents Répondre aux demandes de données ad hoc et analyser les anomalies Développer des correctifs et des évolutions si nécessaire Contribuer à la qualité des données et à l’industrialisation de la plateforme Communiquer avec les utilisateurs et accompagner les équipes 2️⃣ Design & construction de services et pipelines data Concevoir et mettre en place des flux de données (acquisition, transformation, exposition) Développer des pipelines robustes et performants (batch et temps réel) Réaliser des modélisations de données adaptées aux usages métiers Mettre en place les traitements sur différents formats (CSV, XML, JSON, Parquet) Ordonnancer les traitements et gérer les dépendances (Airflow) Développer et maintenir des flux temps réel via Kafka (MSK) Réaliser les tests unitaires et d’intégration Participer aux revues de code et veiller au respect des standards Gérer les déploiements sur l’ensemble des environnements Enrichir et maintenir la documentation technique Environnement technique AWS : S3, EMR, EKS, EC2, Lambda, Athena Spark (Scala), Python, SQL Kafka Airflow Dataiku GitLab & GitLab CI Terraform

Localisation : Bretagne Présence sur site minimum 3 jours par semaine Candidatures locales privilégiées Contexte Au sein d’un Chapitre Data intervenant en transverse dans l’entreprise, vous contribuez à la fabrication des cas d’usage Data portés par différentes Squads métiers. Vous évoluez dans un environnement collaboratif avec des interlocuteurs variés et participez activement aux échanges avec les membres du Chapitre présents sur d’autres sites en France. Missions Participer à la définition de l’architecture Data avec les architectes et les Squads Concevoir et développer des solutions de collecte, transformation et stockage de données issues de multiples sources Développer des pipelines Spark batch et Spark Streaming Mettre en place les tests unitaires et automatisés Déployer les solutions dans les différents environnements Assurer le suivi en production et la gestion des incidents Être force de proposition et contribuer à l’amélioration continue Environnement technique Spark (batch et streaming) indispensable SQL indispensable Scala apprécié Kafka apprécié Java et Shell appréciés Stack Hadoop Cloudera HDFS, Hive, HBase, Phoenix, MongoDB Git, Jenkins, Artifactory, XL Release ELK, Grafana Méthodologie Scrum Connaissances appréciées Outils de data visualisation tels que MicroStrategy, Power BI ou Tableau Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering Big Data Solide maîtrise de Spark dans un environnement Hadoop / Cloudera Capacité à évoluer en contexte transverse Soft skills attendues Autonomie Adaptabilité Bonne communication Capacité à challenger les besoins Prise de lead et force de proposition