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Nous recherchons un Data Engineer confirmé pour rejoindre un programme de transformation de la plateforme Data d'un grand groupe. La mission consiste à participer à la migration des usages décisionnels vers Snowflake, à développer de nouveaux cas d'usage Data et à industrialiser les traitements et datamarts métiers. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets, de l'analyse des besoins métiers à la conception, au développement, aux tests et à la mise en production, tout en garantissant la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions. Il évoluera dans un environnement technique centré sur Snowflake, SQL, DBT, Kafka, API REST et des outils DevOps tels que Git, Jenkins, Maven et Sonar. Le profil recherché possède une solide expérience en Data Engineering, une bonne maîtrise des architectures Data et Cloud, ainsi qu'une capacité à travailler en autonomie, à collaborer avec des équipes métiers et techniques et à être force de proposition. La mission se déroule dans un environnement collaboratif et multi-sites, avec une organisation hybride basée à Roubaix et jusqu'à deux jours de télétravail par semaine.

Date de démarrage : 14/09/2026 Durée : 12 mois renouvelables ContexteDans le cadre du renforcement de sa plateforme Data, notre client recherche un Data Engineer expérimenté afin de concevoir, développer et maintenir des solutions de traitement de données à grande échelle. Intégré à une équipe Agile (Squad), vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, depuis la conception de l'architecture jusqu'au maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous évoluerez en étroite collaboration avec les Architectes, le Product Owner, les Business Analysts et les équipes de production afin de garantir la disponibilité, la qualité et la performance des données au service des métiers, dans un environnement exigeant, idéalement bancaire.

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. 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

TON CHALLENGE: Prendre part à des projets stimulants dans le secteur du retail ou banque assurance en travaillant avec une équipe soudée, expérimentée et méthodique sur les tâches suivantes : Concevoir et développer des interfaces utilisateur interactives en utilisant Python, SQL Collaborer avec les concepteurs et les développeurs back-end Optimiser les performances de l'application Optimiser les performances de l'application Effectuer des tests et assurer la qualité du code

Au sein de la DSI de notre client, dont la mission est de concevoir et maintenir les applications stratégiques des métiers du Groupe. Dans le cadre de l'évolution du Data Lake CIO Office, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de participer au développement, à l'évolution et à l'industrialisation des pipelines de données, en collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps. Vous évoluerez dans un environnement Big Data moderne, orienté Cloud et Agile, avec des échanges réguliers avec les équipes internationales basées à Porto.

Résumé Le Data Engineer GCP sera responsable de la conception, de la mise en œuvre et de l'optimisation des solutions de traitement de données sur GCP au sein de l'équipe Data. L'objectif principal de ce rôle est d'assurer une gestion efficace des données, d'améliorer l'accès aux données et de soutenir les processus analytiques au sein du secteur bancaire. Responsabilités : Concevoir et développer des solutions de données sur la plateforme GCP. Optimiser les requêtes et les performances des bases de données BigQuery. Collaborer avec les équipes fonctionnelles pour collecter et comprendre les exigences en matière de données. Suivre les meilleures pratiques d'ingénierie des données et assurer la qualité des données. Participer aux revues de code et aux pratiques de développement agile en utilisant Scrum. Must Haves : Expérience de 5-6 ans en ingénierie des données. Compétences solides en Python et SQL. Expérience avec BigQuery sur GCP. Connaissance des systèmes de contrôle de version, tels que Git. Expérience avec la méthodologie agile, notamment Scrum.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

ContexteDans le cadre de l'évolution et de l'optimisation de sa plateforme décisionnelle, notre client recherche un Data Engineer SQL & GCP expérimenté afin de renforcer l'équipe en charge du Datawarehouse. Vous interviendrez sur des projets liés à la gestion, à la transformation et à l'optimisation des données, avec un fort enjeu de performance et de qualité des traitements dans un environnement Cloud Google. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir les traitements d'alimentation du Datawarehouse. Développer et optimiser des requêtes SQL complexes sur Teradata et Google BigQuery. Concevoir et maintenir les flux ETL sous PowerCenter et/ou IDMC (Informatica Intelligent Data Management Cloud). Participer à la migration et à l'industrialisation des traitements vers Google Cloud Platform. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données. Participer aux phases d'analyse, de conception technique et de recette. Assurer le suivi des traitements batch et résoudre les incidents. Collaborer avec les équipes Data, BI, Architecture et Métiers dans un environnement Agile. Environnement techniqueBases de données & SQL (60%)SQL avancé Teradata Google BigQuery ETL (20%)Informatica PowerCenter Informatica IDMC Outils & Cloud (20%)Google Cloud Platform (GCP) Control-M Jira Git (apprécié) Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur de gros volumes de données. Expérience significative sur Teradata et/ou Google BigQuery. Bonne maîtrise des outils Informatica PowerCenter ou IDMC. Expérience dans un environnement Google Cloud Platform (GCP). Connaissance des ordonnanceurs (Control-M) appréciée. Expérience en environnement Agile. Autonomie, rigueur et esprit d'équipe. Compétences indispensablesSQL avancé Teradata Google BigQuery Informatica PowerCenter ou IDMC Google Cloud Platform (GCP) Datawarehouse Optimisation de requêtes SQL Les plusExpérience dans un contexte industriel ou aéronautique. Connaissance des problématiques de migration vers le Cloud. Maîtrise des outils de suivi de projet (Jira). Sensibilité aux bonnes pratiques Data et à la qualité des données.

Notre client s'appuie sur une équipe Data centrale pour exploiter une grande diversité de sources de données et générer des indicateurs à forte valeur ajoutée au service de ses activités. Dans le cadre du renforcement de son équipe Data Platform, nous recherchons un(e) Senior Cloud Data Platform Engineer qui contribuera à l'optimisation et à l'évolution de la plateforme data cloud, garantissant une intégration fluide des données à l'échelle de l'organisation. Vos missionsConcevoir et développer des templates d'Infrastructure as Code (IaC) avancés et réutilisables pour provisionner et gérer les ressources cloud, selon les meilleures pratiques et des standards d'architecture robustes. Architecturer des blueprints applicatifs complets permettant des workflows de data engineering scalables et fiables. Maintenir les projets AWS existants et accompagner les Data Engineers de l'organisation dans l'utilisation de la plateforme, en lien avec l'équipe Data Support.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

Dans le cadre d'un projet à forte valeur ajoutée, nous recherchons un(e) Data Engineer / BI Developer disposant d'au moins 3 ans d'expérience pour rejoindre une équipe spécialisée dans les solutions Data & Analytics. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants sur Microsoft Fabric. Développer et optimiser des modèles de données ainsi que leur modélisation sémantique. Concevoir et réaliser des tableaux de bord et reportings décisionnels sous Power BI. Exploiter et transformer les données à l'aide de SQL et Python. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données. Collaborer avec les équipes métiers afin de répondre aux besoins en matière d'analyse et de reporting.

Dans le cadre du développement de ses systèmes d'information Épargne Salariale et Retraite, les Bénéficiaires doivent recourir à une prestation externe pour fournir assistance à la modernisation de la plateforme BI. 1. OBJET DE LA PRESTATION Dans le cadre du projet de modernisation de la plateforme BI, la prestation consistera à mettre en place des solutions répondant aux besoins couverts par l'existant et permettant de proposer de nouveaux services. Cette solution devra utiliser les outils validés et mis à disposition par le groupe. La mission sera pilotée par l'équipe Coeur-Data au sein de la R&D Epargne salariale et retraite. Le data engineer devra intervenir en collaboration avec l'équipe de 5 personnes ainsi qu'avec les clients et les équipes transverses du client. Exemple d'applications du domaine d'intervention : Architecture : Définition de l'organisation du Lakehouse dans le S3 Chargement : Utilisation de pipelines spark, pyspark et python Ordonnancement : Dagster Restitution : Mise à disposition de la donnée brut + création de rapports sur un outil de dataviz à définir sur la base du LakeHouse L'objectif principal de la prestation sera la mise à disposition de data structurées à destination de l'équipe marketing . Dans ce cadre, il conviendra de réaliser : - Le développement d'une solution de collecte de données - Le développement d'un système de stockage de la donnée - La documentation des développements - La réalisation de tests unitaires - La mise en place d'un suivi des traitements - L'assistance à la recette par la MOA / les utilisateurs - Des comptes rendus aux pilotes sur l'avancement du projet et les blocages rencontrés - Des études avec les équipes transverses du client 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein du service IT en charge de la Maintenance applicative 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION - Langages de programmation : Python, Spark, Pyspark, SQL - Outil de gestion de version : Git - Intégration continue : JENKINS - Ticketing : JIRA - Documentation : Confluence - Poste de travail Windows 10 avec WSL (Windows Subsystem for Linux) - Outils de la plateforme actuelle : Informatica, DAC, OBIEE, Eclipse BIRT, Oracle 19 - Outils de la plateforme cible : Dagster, Trino, S3 4. RESULTATS ATTENDUS / LIVRABLES - Respect du planning détaillé validé - Estimation des charges MOE - Mise en œuvre des solutions développées - Programme testé et prêt à la recette par les utilisateurs / MOA - Tests unitaires des développements effectués - Suivi d'avancement des tâches du projet en cours - Documentation technique - Amélioration continue des processus de développements 5. PRE-REQUIS ET/OU ELEMENTS INDISPENSABLES - Python, Spark appliqué à la data - Machine learning appliqué à la donnée (scikit-learn, feature engineering) - Relationnel pour les échanges avec le métier - Outils Informatica - Outils LLM/GenAI pour l'accès et l'exploration de la donnée

Contexte : renfort au sein des équipes data, sur un périmètre mêlant développement et exploitation. Environnement exigeant : volumes importants de données financières, forte dépendance des équipes de recherche et de trading à la fraîcheur et à la fiabilité des données. Le rôle : Développement Python sur des projets data / data engineering (évolutions, outillage, industrialisation) Support de production niveau 2 : investigation d'incidents sur les pipelines (analyse de logs, identification des causes, correctifs, replays) Gestion des alertes et suivi des traitements Sujets de data quality : contrôles sur les flux entrants, détection d'anomalies, fiabilisation

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, un Data Engineer confirmé est recherché pour participer au développement et à l'industrialisation de Data Products au sein d'une plateforme de données Cloud. Il intégrera une équipe Data en charge de valoriser les données issues de plusieurs systèmes d'information métiers afin de répondre aux besoins analytiques et de reporting des différentes directions. Objectifs et livrables : • Développer des Data Products à partir de spécifications fonctionnelles et techniques. • Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données. • Modéliser les données selon les bonnes pratiques de la plateforme. • Développer des modèles de transformation avec DBT. • Optimiser les traitements SQL sur un environnement BigQuery. • Mettre en œuvre les contrôles de qualité des données et contribuer aux initiatives de gouvernance. • Participer aux revues techniques, aux choix d'architecture, aux phases de recette, de mise en production et de support. • Contribuer à l'industrialisation des développements via les pratiques DevOps/DataOps. • Produire la documentation technique, fonctionnelle et d'exploitation des développements réalisés, ainsi que les indicateurs de qualité des données et supports de transfert de connaissances. Compétences requis : • Expertise indispensable sur Google Cloud Platform (GCP) et BigQuery. • Maîtrise avancée du langage SQL et de l'outil DBT. • Conception et développement de pipelines de données industrialisés. • Solides compétences en modélisation de données et pratiques DataOps / DevOps. • Compétences en langages de programmation : Python. • Maîtrise des outils d'orchestration et d'infrastructure : Cloud Composer / Apache Airflow, Pub/Sub, Terraform (selon les projets). • Gestion de version et intégration continue : Git (GitHub ou GitLab), CI/CD. • Pratiques de gouvernance et de gestion de la qualité des données. • Pratique des méthodologies Agile.

ContexteDans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. MissionsDéveloppement de la plateforme Middleware Azure Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : Synchronisation des commandes d'achat Intégration des données de vols au format AIDX Automatisation des flux d'heures et cycles APU Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI Qualité de développement Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. Respect des principes Clean Code et SOLID. Séparation des responsabilités et modularisation. Gestion robuste des exceptions. Optimisation des performances. Revue de code (Code Review). Développement de tests unitaires avec Pytest. Respect des conventions de développement (PEP8). Documentation technique des composants. Industrialisation & DevOps Vous participerez à l'industrialisation des développements : Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. Déploiement des ressources Azure via Bicep. Infrastructure as Code. Gestion des versions avec Git. Supervision et monitoring des traitements. Documentation des architectures et des flux. Amélioration continue des processus de développement.

Entité : XXXXXXXX, 2 à 3 jrs sur site Site : Haut de Seine TJM max : 500 euros Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 2028 Rôle Industrialiser et exploiter les composants Data et IA sur GCP. Missions Mise en place des environnements GCP Automatisation CI/CD Déploiement et exploitation Monitoring et supervision Gestion des accès et sécurité Compétences clés GCP Terraform Docker GitLab CI/CD IAM DevOps Profil senior attendu (+ 5/7 ans d'expérience) Data Engineer / DevOps confirmé Expertise GCP Culture Cloud & automatisation