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Infrastructures de données : - Cartographie et documente les sources de données. - Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. - Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. - Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). - Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : - Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l'extérieur de l'entreprise. - Assure la supervision et l'intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. - Vérifie la qualité des données qui entrent dans le Data Lake et s'assure de leur sécurité. - Nettoie la donnée (élimination des doublons) et la valide pour une utilisation aval. Animation des communautés : - Anime la communauté technique qui met en œuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l'application de la politique de la donnée de l'entreprise. Veille technologique : - Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. - Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place Exemple de livrables - Dossier d'architecture (ou cadre technique) des solutions (plateformes) de traitement des données. - Un data lake adapté aux besoins actuels et futurs de l'entreprise. - Une cartographie des données. - Les éléments permettant de garantir la qualité de la donnée.

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

Notre client recherche un Développeur Senior disposant d’une double expertise en développement backend et en ingénierie des données, pour rejoindre son équipe dédiée à l’observabilité. Concevoir, développer et maintenir des services backend (Python, PySpark) et des APIs orientées observabilité Construire et orchestrer des pipelines de données robustes (Airflow, Spark, Python) Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des flux (tests, lineage, monitoring) Gérer les données via PostgreSQL, ADLS, Blob Storage, ElasticSearch Développer des dashboards et visualisations avancées (Grafana, ELK) Collaborer étroitement avec les équipes produit et développement (Agile/Scrum)

Acteur majeur du luxe Le poste Développer et maintenir les modèles DBT dans l’environnement Snowflake Réaliser les tests unitaires pour garantir la fiabilité et la performance des pipelines Documenter le code et les flux de données selon les standards internes Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et BI Participer à l’amélioration continue des pratiques de développement et d’intégration Stack technique DBT (Data Build Tool) – confirmé (4 ans min) Snowflake – confirmé Git / GitLab CI/CD Python (pour scripting ou ingestion) DataOps / FinOps / QA (environnement du client) Modélisation : Kimball, Data Vault (bonus)

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.

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.

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.

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)

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.

Contexte de la mission Au sein de la Direction Data (Direction du Numérique), intégration à l'équipe Bronze (PO, data steward, 2 data engineers) au cœur de la plateforme Data. Stack principale : Python, Spark, SQL (traitements), Airflow (orchestration), Cloud Storage & Delta Lake (stockage), services cloud (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage), Terraform/Terragrunt (infra). Activités attendues Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables ; organiser et structurer le stockage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables ; assurer sécurité et stabilité des environnements. Construire et maintenir les workflows CI/CD ; accompagner l'équipe sur l'exploitation et requêtage. Gouvernance et conformité (qualité, sécurité, conformité), documentation, veille et participation aux instances Data Ingénieurs.

Nous recherchons un(e) data engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : 0tm07z0lov

📌 Data Engineer (H/F) – Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail 📢 Pas de portage ni de sous-traitance Nous recherchons un Data Engineer autonome , pour accompagner la transformation data de l’entreprise et soutenir les équipes métier dans leurs analyses, pilotages et initiatives de création de valeur. 🎯 Missions principales Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes pour optimiser le pilotage des activités. Accompagner les équipes métier dans le développement, le déploiement et l’opération des solutions data. Concevoir des modèles de données (relationnel, dimensionnel, Data Vault). Développer et optimiser des pipelines ETL/ELT robustes et maintenables. Garantir la qualité et la gouvernance des données (lineage, métadonnées, quality checks…). Participer à l’évolution de l’ architecture data (Data Lakehouse, Data Mesh). Produire des visualisations et analyses accessibles (Power BI). Maintenir le catalogue de datasets à jour. Réaliser les tests selon la stratégie définie. Fournir des kits de formation et accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions. 📈 Résultats attendus Données pertinentes identifiées, capturées et valorisées. Optimisation du temps, des outils et des ressources liés à la gestion data. Analyses et visualisations lisibles et exploitables par les métiers. Recommandations permettant la création de valeur opérationnelle. Amélioration continue des services et processus grâce aux insights data. Respect des normes éthiques et de gouvernance du groupe. Promotion et documentation des produits data pour faciliter leur maintien dans le temps. 🧠 Compétences requises Data Engineering Modélisation : relationnelle, dimensionnelle, Data Vault Pipelines ETL / ELT Gouvernance : data lineage, qualité, catalogage Architectures data modernes : Data Lakehouse, Data Mesh Langages SQL avancé Python / PySpark avancé Technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps 📍 Conditions Poste basé à Clermont-Ferrand 3 jours de présentiel / 2 jours de télétravail Pas de portage, ni de sous-traitance

Merci de bien lire l'annonce ci dessous et vérifier que vous correspondez au besoin. Nous recherchons exclusivement des candidats basés à Vannes ou en Bretagne . Merci de ne pas envoyer de candidature si vous êtes situés hors de cette zone géographique. En tant que Data Engineer , votre mission principale sera de produire des solutions techniques robustes et performantes pour exploiter au mieux les données du client. Cependant, votre rôle ne se limitera pas à l’aspect technique : vous serez également un partenaire stratégique des métiers , capable d’identifier leurs besoins, de comprendre leurs enjeux et de proposer des solutions techniques adaptées. Vos responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données performants et évolutifs Participer à la définition de l'architecture Data Développer les solutions de collecte et de stockage des données Mettre en place les tests unitaires et automatisés Garantir la qualité, la sécurité et l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie. Implémenter des solutions qui optimisent la gestion des données pour les équipes métier. Collaborer étroitement avec les équipes métier pour comprendre leurs objectifs stratégiques. Faciliter la communication entre les équipes techniques et les non-techniciens Vous serez à la croisée des chemins entre technique et métier , jouant un rôle clé pour transformer les données en un véritable levier de décision. Votre capacité à allier expertise technique et vision stratégique fera de vous un acteur indispensable pour relever les défis de l’entreprise.

Au sein d’une Business Unit dédiée à la Data, vous interviendrez sur une plateforme cloud stratégique, utilisée par l’ensemble des profils data : data engineers, data scientists, data analysts et équipes de développement. Votre rôle sera de contribuer à l’évolution, la résilience et la sécurité de l’infrastructure data, tout en apportant un support technique avancé. Votre rôle Vous serez impliqué·e dans trois périmètres principaux : 1. Évolution et exploitation d’une offre de compute Kubernetes (AWS EKS) Faire évoluer le produit selon l’état de l’art et automatiser les fonctionnalités existantes et futures. Analyser, challenger et formaliser les besoins utilisateurs. Automatiser la mise à disposition de ressources et d'accès en self-service. Assurer le maintien en condition opérationnelle (MCO) et le support N3. Suivre les évolutions de Kubernetes et de l’écosystème CNCF. Garantir la sécurité et la conformité des clusters. Améliorer en continu les mécanismes d’observabilité (logs, métriques, alerting). Veiller à la fiabilité, l’évolutivité et la maintenabilité du produit. 2. APIsation de la plateforme Identifier les besoins Ops et les traduire en solutions techniques basées sur des API. Concevoir, développer et maintenir des API robustes et évolutives. Garantir la maintenabilité, la performance et l'interopérabilité entre les services. 3. Animation technique & bonnes pratiques DevOps Mettre en place une automatisation complète de la chaîne de delivery. Garantir la qualité des livrables et standardiser les processus. Automatiser les tâches répétitives ou sources d’erreur. Sensibiliser et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques DevOps. Ce qui fera votre succès Mindset & Soft Skills Proactivité et ownership : être moteur sur l’amélioration continue et l’évolution des produits. Culture de l’automatisation : chercher systématiquement à simplifier et industrialiser. Communication technique pédagogique : capacité à vulgariser, challenger et guider. Exigence sur la sécurité et l’observabilité , intégrées nativement dans les conceptions. Veille technologique active , notamment sur Kubernetes, CNCF et AWS.