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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 : mowzc8bs1s

Les Systèmes de Données du Groupe recherchent un(e) Senior Cloud Data Engineer passionné(e) basé(e) à Paris afin d’accompagner la forte croissance de nos activités. En rejoignant notre équipe, vous ferez partie d’une équipe autonome et serez affecté(e) à un programme de transformation , en travaillant sur des projets de Data Engineering . Vous apporterez des conseils en stratégie data , participerez à la conception de l’architecture et à sa mise en œuvre , et aurez l’opportunité d’expérimenter de nouvelles technologies et solutions . Au sein de notre équipe, vous serez accompagné(e) par des collègues dynamiques, toujours prêts à partager leurs connaissances . Nous attendrons de vous que vous apportiez des recommandations sur les meilleures pratiques . Vous serez un point central , mettant à profit vos compétences et votre état d’esprit pour contribuer au développement des compétences professionnelles de l’équipe, avec un accent particulier sur la fiabilité , la maintenabilité et la scalabilité des solutions que nous fournissons à nos clients. Compétences et expériences requises 3 à 5 ans d’expérience pratique dans la construction de pipelines de données sur des services et plateformes cloud publics , de préférence Amazon Web Services (notre principal fournisseur cloud) et/ou Azure , Google Cloud Platform Plus de 3 ans d’expérience dans l’ architecture , la conception , le développement , l’ implémentation et le support de solutions data Expérience dans plusieurs des domaines suivants : architecture de bases de données , ETL , business intelligence , big data , machine learning , analytique avancée Expérience dans des environnements basés sur Hadoop et Spark Expérience dans l’ orchestration de pipelines avec Airflow Expérience des architectures Lakehouse : Hudi, Iceberg, Delta Connaissance des optimisations Lakehouse : compaction , Z-Order , etc. Expérience en développement logiciel et en langages de transformation de données tels que Python , SQL , ainsi qu’avec Docker , les pipelines CI/CD et les concepts d’ automatisation pour construire des pipelines de traitement de données critiques Sensibilisation aux concepts clés du DevOps et aux principes Agile Connaissances de base des services fondamentaux du cloud (réseau, sécurité, stockage, IAM), de leur fonctionnement et de leurs options de configuration Esprit ouvert et attitude proactive en faveur de l’ apprentissage continu , du développement personnel et de l’orientation client Solides compétences relationnelles , avec une sensibilité et une compréhension des enjeux interculturels Capacité à garantir la performance , la disponibilité et la scalabilité des applications, tout en maintenant un haut niveau de qualité de code et une conception réfléchie En tant qu’ ingénieur cloud , vous livrez des solutions de haute qualité , de la conception à la mise en production, avec un fort accent sur la fiabilité , l’ automatisation , la maintenabilité et la sécurité Contribution à l’ évolution de notre offre de Cloud Data Engineering (conception, implémentation, déploiement)

Missions principales Concevoir et faire évoluer des architectures data cloud sur AWS Développer et maintenir des pipelines data fiables et performants (batch & orchestration) Industrialiser les traitements data et API de services data Participer aux choix d’architecture, aux bonnes pratiques et à la gouvernance data Collaborer étroitement avec les équipes Analytics, BI et IA Contribuer à l’automatisation, à la qualité et à l’observabilité des chaînes data Cloud & Data AWS (Redshift, services managés) Terraform (Infrastructure as Code) Airflow (orchestration) Développement Python FastAPI Docker Atouts bonus Expérience GCP (BigQuery, services data) Exposition ou projets autour de l’ IA agentique (LLM, agents, automatisation intelligente, pipelines IA)

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Spark/Scala sur Bordeaux. Afin de renforcer l'équipe de développement, on recherche un Data Engineer expérimenté et connaissant les technos suivantes : Solutions utilisées : -Socle Big Data (OI1) : *Compute : Yarn *Storage: HDFS (avec chiffrement pour C3), Hive *Sécurité des données: Ranger, Ranger KMS, Ldap, Kerberos Frameworks/langage/outils utilisés : -MoveNAStoHDFS -Moteur d'ingestion v2 -Spark Scala -Dictionnaire de données -Socle Data Science : *DataiKu Automation Frameworks/langage/outils utilisés: -Spark 3 -HQL Localisation : Bordeaux + 2 à 3 jours de présence sur site requise

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Lyon 03) - Expérience de 5 ans minimum Et si votre prochain poste vous permettait enfin de construire un socle MDM utile, propre et exploitable, plutôt que d’empiler des flux sans vision d’ensemble ? Aujourd’hui, nous renforçons une squad Data dédiée pour un client du secteur de l’assurance. Le besoin est clair : fiabiliser, structurer et industrialiser les données de référence au cœur du SI. Pourquoi ce poste existe : Notre client déploie un socle Master Data Management stratégique. L’objectif est simple à formuler, mais exigeant à réaliser : disposer de données de référence cohérentes, traçables et sécurisées, consommables par les métiers comme par les systèmes aval. Vous intervenez dès maintenant sur la construction et l’industrialisation de ce socle, pas sur de la maintenance marginale. L’équipe avec laquelle vous allez travailler : Vous rejoignez une squad data à taille humaine, organisée et complémentaire : - 3 Data Engineers / Développeurs Data - 1 Architecte technique - 1 Business Analyst - 1 Product Owner Ici, on travaille en proximité, on arbitre techniquement et les choix que tu fais ont un impact direct sur la plateforme. Concrètement, votre quotidien : votre rôle consiste à concevoir et faire vivre les flux de données MDM, de bout en bout. Au quotidien, vous allez notamment : - Concevoir et développer des pipelines data robustes : vous mettez en place des flux d’ingestion, de transformation et de diffusion dans une logique Bronze / Silver / Gold, avec un vrai souci d’industrialisation, - Travailler sur Apache NiFi : vous développez et maintenez des workflows NiFi pour collecter et normaliser des données issues de fichiers (XML, CSV) et d’API REST, - Transformer et modéliser les données : vous participez à la structuration du socle relationnel et à la création de vues consolidées MDM, exploitables par les usages métiers, - Garantir la qualité et la traçabilité : vous mettez en place des contrôles concrets : complétude, unicité, cohérence, versioning. Les données doivent être explicables et auditables, - Optimiser les performances : vous analysez les flux, identifiez les points de friction et proposez des améliorations continues, - Sécuriser les échanges : Authentification, gestion des accès, chiffrement : la donnée est sensible et le contexte assurance impose de la rigueur, - Documenter et transmettre : vous produisez une documentation utile (pas décorative) pour assurer la maintenabilité et le partage au sein de la squad.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Engineer Snowflake (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur du prêt-à-porter. Description 🏢 Le Contexte : Pilotage et Évolution du socle Snowflake Vous rejoignez une équipe Data en pleine transformation. Le socle technologique est désormais en production et nous recherchons un Data Engineer Senior pour reprendre le flambeau, sécuriser le "Run" et poursuivre le développement de la plateforme. L'enjeu est double : assurer une passation fluide avec le consultant sortant (fin de mission fin avril) et accompagner l'arrivée du nouveau Responsable Data (prévue le 9 février) dans l'évolution de la stratégie (replatforming d'apps legacy, architecture cloud). 🎯 Vos Missions : Développement, Run et Optimisation En tant que référent technique Snowflake, vos responsabilités couvrent l'ensemble du cycle de vie de la donnée. 1. Développement & Engineering : Développer et optimiser les pipelines de données complexes. Faire évoluer la plateforme Data pour répondre aux nouveaux besoins métiers. Intégrer les fonctionnalités avancées de Snowflake ( Snowflake Cortex et Snowflake Intelligence IA for SQL ) pour automatiser les analyses. 2. Run & Passation (Priorité court terme) : Assurer la reprise en main complète de l'environnement de production. Récupérer l'historique et les bonnes pratiques lors de la phase de passation (binôme avec le consultant actuel). Garantir la stabilité et la disponibilité des flux en production. 3. FinOps & Performance : Piloter l'optimisation des coûts liés à l'utilisation de Snowflake. Mettre en place des stratégies de monitoring de consommation et de tuning de performance.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Lyon 03) - Expérience de 5 ans minimum Et si votre prochain poste vous permettait enfin de construire un socle MDM utile, propre et exploitable, plutôt que d’empiler des flux sans vision d’ensemble ? Aujourd’hui, nous renforçons une squad Data dédiée pour un client du secteur de l’assurance. Le besoin est clair : fiabiliser, structurer et industrialiser les données de référence au cœur du SI. Pourquoi ce poste existe : Notre client déploie un socle Master Data Management stratégique. L’objectif est simple à formuler, mais exigeant à réaliser : disposer de données de référence cohérentes, traçables et sécurisées, consommables par les métiers comme par les systèmes aval. Vous intervenez dès maintenant sur la construction et l’industrialisation de ce socle, pas sur de la maintenance marginale. L’équipe avec laquelle vous allez travailler : Vous rejoignez une squad data à taille humaine, organisée et complémentaire : - 3 Data Engineers / Développeurs Data - 1 Architecte technique - 1 Business Analyst - 1 Product Owner Ici, on travaille en proximité, on arbitre techniquement et les choix que tu fais ont un impact direct sur la plateforme. Concrètement, votre quotidien : votre rôle consiste à concevoir et faire vivre les flux de données MDM, de bout en bout. Au quotidien, vous allez notamment : - Concevoir et développer des pipelines data robustes : vous mettez en place des flux d’ingestion, de transformation et de diffusion dans une logique Bronze / Silver / Gold, avec un vrai souci d’industrialisation, - Travailler sur Apache NiFi : vous développez et maintenez des workflows NiFi pour collecter et normaliser des données issues de fichiers (XML, CSV) et d’API REST, - Transformer et modéliser les données : vous participez à la structuration du socle relationnel et à la création de vues consolidées MDM, exploitables par les usages métiers, - Garantir la qualité et la traçabilité : vous mettez en place des contrôles concrets : complétude, unicité, cohérence, versioning. Les données doivent être explicables et auditables, - Optimiser les performances : vous analysez les flux, identifiez les points de friction et proposez des améliorations continues, - Sécuriser les échanges : Authentification, gestion des accès, chiffrement : la donnée est sensible et le contexte assurance impose de la rigueur, - Documenter et transmettre : vous produisez une documentation utile (pas décorative) pour assurer la maintenabilité et le partage au sein de la squad.

Lead Technique Data Missions En tant que Lead Technique Data , vous collaborez étroitement avec des data engineers , data scientists et des équipes transverses (DevOps, IoT, logiciel). Votre mission principale consiste à concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données au cœur des projets d’IA. 1. Gestion et optimisation de la plateforme de données Normaliser et structurer les données : homogénéisation des formats, conception d’ontologies, mise en place de bonnes pratiques garantissant qualité et cohérence. Améliorer continuellement la plateforme : sécurité, scalabilité, optimisation des coûts, supervision et traçabilité. Mettre en œuvre la gestion de versions des données afin d’assurer une traçabilité complète, indispensable dans un contexte de dispositifs médicaux. 2. Développement de pipelines de transfert de données Concevoir et maintenir des pipelines ETL automatisés pour l’ingestion, le nettoyage et la transformation de données de santé. Garantir le respect des exigences RGPD : anonymisation, pseudonymisation et documentation complète des processus. Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer de nouvelles sources de données et faire évoluer les pipelines. 3. Facilitation de l’accès aux données pour les data scientists Créer et gérer des datasets versionnés permettant des expérimentations reproductibles. Assurer des transferts de données volumineuses rapides, sécurisés et fiables. Adapter la plateforme aux besoins des data scientists : formats, structuration, enrichissement des métadonnées et support technique. 4. Automatisation et leadership technique Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour des déploiements robustes et sécurisés. Déployer des outils de supervision (tableaux de bord, alertes) pour assurer la stabilité des pipelines. Industrialiser les déploiements des infrastructures data. Apporter un leadership technique : cohérence architecturale, accompagnement des profils plus juniors, revues de code et diffusion des bonnes pratiques. L’équipe Data intervient de manière end-to-end : recueil des besoins, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement et opérations, avec une réelle liberté technologique. Compétences et expérienceCompétences techniques Programmation : Python (avancé), Git / GitLab CI. Cloud & Big Data : AWS (API Gateway, Cognito, Lambda, S3, SageMaker, Glue, Athena, ECS), Delta Lake, Databricks. Orchestration & Infra : Airflow, Terraform. Bases de données : MongoDB et solutions de stockage à grande échelle. Standards web : API REST, protocoles HTTP/HTTPS. Compétences relationnelles Rigueur scientifique et forte capacité d’analyse. Aptitude à faire le lien entre data science, ingénierie logicielle et opérations. Capacité à produire une documentation technique claire et conforme aux exigences réglementaires. Expérience Minimum 7 ans d’expérience en ingénierie data, dont 2 ans ou plus sur un rôle senior ou de responsabilité technique. Bonne compréhension des enjeux de cybersécurité et de conformité réglementaire , en particulier pour les données de santé. Maîtrise de l’ anglais technique dans un environnement international. Atouts appréciés (optionnel) MLOps : orchestration, déploiement et supervision de pipelines ML. Connaissance des processus de certification CE / FDA pour logiciels ou algorithmes. Expérience avec des données de santé : signaux électrophysiologiques (EEG, ECG, EMG) ou données cliniques. Infrastructure : Linux, conteneurisation (Docker, registres d’images). Lieu de la mission: Paris TT: 3 jours

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer confirmé.e ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : Tu as 5 ans d'expérience professionnelle en tant que Data Engineer . Tu as de l'expérience professionnelle avec AWS ou GCP . Tu parles anglais à un niveau professionnel. Tu as déjà travaillé avec Airflow et Spark . Missions: Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes, scalables et sécurisés Collecter, transformer et intégrer des données issues de sources hétérogènes (APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers, etc.) Mettre en place des architectures data (data lake, data warehouse, data mesh) adaptées aux besoins métiers Optimiser les performances des traitements et garantir la qualité, la traçabilité et la gouvernance des données Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et Product Managers pour répondre aux cas d’usage data Industrialiser les modèles et les flux de données dans des environnements cloud ou on-premise Assurer la surveillance, le monitoring et le support des plateformes data Participer à la veille technologique et à l’amélioration continue des outils et pratiques data engineering Contrat: CDI, statut cadre. Démarrage: fin avril 2026. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Développeur Data/Data Engineer (H/F) à Charleroi, Belgique. Les missions attendues par le Développeur Data/Data Engineer (H/F) : Politique télétravail / venue sur site : 2 jours sur site / semaine Autre : Le site n’est pas facilement accessible en transports en commun, la possession d’un permis de conduire et d’un véhicule sera préférable pour les déplacements. Principales responsabilités : Développer les flux d'ingestion via Fabric Data Factory (et comprehension de Azure Data Factory) ; Développer les flux de transformation de données via Fabric Factory Notebook ; Optimiser les Queries des transformations, en particulier en prenant en compte les coûts Azure associés ; Contribuer à la modélisation du Lake House ; Établir le Design technique,implémentation de l'architecture médaillon (silver& gold) dans Microsoft Fabric ; Établir le plan de tests unitaires (automatisables) de la solution ; Suivre/exécuter les tests unitaires ; Participer à l’estimation de l’effort lié aux activités de développement lors du cadrage de la demande ; Rédiger la documentation technique ; Contribuer à l’amélioration continue (guidelines de développement) ; Contribuer à la maintenance & résolution des incidents (production).

Profil : Data Engineer Profil expérimenté avec des connaissances dans les déclaratifs réglementaires de l'Assurance-Vie Compétences techniques requises : Maîtrise avancée de Java Spark, y compris Java 11 et SparkSQL. Connaissance approfondie de l'écosystème Big Data, en particulier Hadoop, Spark et Kafka. Expérience significative en Build et en Run dans des environnements Big Data. Utilisation avancée d'outils DevOps tels que GitLab, Jenkins, Nexus, Maven, Docker, Kubernetes, ArgoCD, Sonar, etc. Solide compréhension des pratiques Agiles/SAFe et compétence dans l'utilisation de JIRA. Excellente maîtrise de Hive et Shell pour la manipulation et la transformation de données. Expérience confirmée avec des clusters on-premise MapR, y compris la gestion et l'optimisation. Compréhension approfondie des domaines de l'assurance, en particulier Assurance vie et Prévoyance. Connaissance avancée des bases de données relationnelles et non relationnelles. Excellentes compétences de communication pour collaborer efficacement avec les équipes. Leadership technique pour encadrer et orienter les membres de l'équipe. Esprit d'initiative et capacité à résoudre des problèmes techniques complexes. Capacité à travailler dans un environnement Agile et à gérer les priorités en conséquence. Gérer les clusters Hadoop MapR on-premise avec un accent sur l'optimisation des performances et le chargement de données en streaming (Kafka/MaprES) et en batch.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Engineer sur Lyon. Compétences : ORACLE impératif SQL impératif Python : c’est un plus mais pas obligatoire Expérience : Participation à des projets liés à la Data et aux Bases de données (injection et exposition des données) Bonne compréhension fonctionnelle Utilisation de GIT pour la gestion de version Niveau recherché : Confirmé (surtout Oracle et SQL, ok pour junior/intermédiaire sur Python) Compétences appréciées (Bonus) : Airflow Apache (ordonnanceur de traitements de données en Python) Trino (exposition des données depuis sources multiples en SQL) Méthodologie Agile SAFE & Scrum Outils de gestion de projet : Jira, Confluence Profil orienté Data Ingénieur On ne recherche pas de profil devsecOps, ni de data architecte Activités : Build 80% & MCO/RUN 20% Conditions de travail : Présentiel souhaité : 2 jours par semaine chez le client Savoir-être : Bonnes compétences en communication Esprit d’équipe : capacité à collaborer efficacement Force de proposition : aptitude à apporter des idées et solutions proactives

La prestation vise à contribuer à la réalisation des initiatives Data et IA 2026 au sein de la direction Informatique et d’un environnement technologique Cloud et Big Data. Elle a pour objectif de mettre à disposition une expertise Data engineering et de produire et d’industrialiser des traitements de données, des alimentations vers le socle Data et des composants Data/IA, tout en facilitant l’exploitation de ces éléments par les équipes consommatrices de données. La prestation s’inscrit également dans un cadre de collaboration avec les équipes internes Data science. sur des usages analytiques et IA, afin d’assurer la bonne compréhension, formalisation et couverture des besoins Data liés aux cas d’usage. La prestation consiste à : a. Réalisation et automatisation des flux de données - Conception et développement de flux d’alimentation de données vers les environnements Data et Innovation. - Mise en oeuvre de pipelines Cloud automatisés (Snowflake, Python, PySpark, services AWS tels que CloudFormation, Lambda, EMR, S3, EC2, Step Functions…). - Intégration de données issues de sources multiples, structurées ou non structurées. b. Développement de produits et composants Data/IA -Conception et réalisation de traitements, applications ou composants Data/IA. - Participation à l’industrialisation de modèles IA/ML et IA générative. c. Structuration, qualité et gouvernance des données - Normalisation, nettoyage, qualification et validation des données. - Documentation des structures de données, référentiels et règles de gestion. - Contribution à la cartographie et au référencement des données. d. Formalisation et clarification des besoins Data - Contribution à la formalisation des besoins Data exprimés par les équipes utilisatrices (dont les équipes analytiques). - Organisation et animation des ateliers nécessaires à cette clarification. e. Conception et intégration Cloud/DevOps - Mise en oeuvre et automatisation des déploiements via Azure DevOps. - Participation aux architectures Cloud Data (AWS + Snowflake). - Intégration de traitements ETL/ELT selon les standards techniques Livrables : Pipelines et flux d’alimentation opérationnels, automatisés et documentés. - Composants ou produits Data/IA prêts à l’usage. - Cartographie et documentation des données intégrées (référentiels, dictionnaires, règles). - Rapports de contrôle qualité, incluant duplications, cohérence, fraîcheur, conformité RGPD. - Documentation technique et architecture (Cloud, DevOps, Data). - Supports d’ateliers de clarification des besoins Data. - Datalake alimenté et dimensionné, avec données validées.

La prestation vise à contribuer aux initiatives Data et IA 2026 au sein de la direction informatique, dans le pôle socle, référentiels et Data Intelligence. L’objectif est de mettre à disposition une expertise ML/Data engineering permettant de concevoir, industrialiser etn opérer des solutions Data/IA/IA gen sur une plateforme cloud, incluant l’ingestion, le traitement, la gouvernance et la mise à disposition des données. La prestation s’inscrit également dans un cadre de fiabiliser l’usage MLOps, d’accompagner la fabrication de produits Data IA, en collaboration avec les équipes internes Data science. La prestation consiste à : - Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données en utilisant les services appropriés du cloud AWS (ex. CloudFormation, Lambda, EMR, S3, EC2, Step Functions, services IA). - Assurer la gouvernance MLOps et AWS Sagemaker : administration, automatisation, gouvernance, monitoring, industrialisation des modèles. - Réaliser des traitements analytiques et des travaux de transformation sur Snowflake et via des chaînes CI/CD sous Azure DevOps. - Produire des composants Data/IA en s’appuyant sur des langages adaptés (ex. Python, PySpark) et sur des mécanismes ETL/ELT. - Concevoir et exécuter les phases de cadrage, architecture, réalisation, test, intégration et mise en service des traitements. - Assurer l’alimentation des environnements Data/IA nécessaires à la production de produits analytiques ou applicatifs. - Faciliter la formalisation des besoins techniques liés aux cas d’usage Data/IA en interaction avec les équipes internes, en vue d'accélérer leur mise en oeuvre. Livrables : - Pipelines AWS opérationnels, documentés et intégrés dans les chaînes d’industrialisation. - Environnements MLOps Sagemaker industrialisés, incluant scripts, configurations, workflows et procédures. - Artefacts de traitement Snowflake (requêtes, tables, vues, procédures) documentés et maintenus. - Packages ou modules Python/PySpark prêts à l’usage et testés. - Schémas ETL/ELT et documentation associée. - Dossiers de cadrage, dossiers d’architecture, dossiers de tests, dossiers de mise en production. - Cartographie des flux, sources, consommations et dépendances. - Guides d’exploitation, procédures opératoires, dashboards de supervision et de qualité de la donnée. Indicateurs de performances : - Taux de succès et stabilité des pipelines AWS. - Délais de mise à disposition des données et des modèles. - Qualité, fraîcheur et complétude des données exposées. - Taux de réussite des déploiements via chaînes CI/CD. - Niveau de conformité des modèles et pipelines MLOps (traçabilité, auditabilité, gouvernance). - Respect des échéances et des engagements définis au démarrage de chaque lot de travail.

L'ENTREPRISE La fabrique Vingtcinq accompagne depuis 2010, les ETI et grands comptes de l’industrie et du service dans leur transformation digitale (Applications web, digitalisation des processus interne, data engineering, .. ). Vingtcinq est aujourd'hui reconnue non seulement pour la qualité d'exécution de ses développements , mais aussi pour le cadre de travail offert à ses collaborateurs . Le bien-être de notre équipe est une priorité , et chacun contribue activement à la vie de l'entreprise et à son développement . Forte de son expertise dans le développement d'outils digitaux, Vingtcinq aspire désormais à se démarquer dans le domaine de la data . Cette nouvelle Business Unit, en pleine expansion, se structure grâce à l'esprit entrepreneurial de ses membres. Pour soutenir cette croissance, nous recherchons des esprits audacieux pour rejoindre cette aventure et faire rayonner Vingtcinq sur ce nouveau secteur, pour cela, nous recherchons un(e) data engineer pour renforcer notre équipe . Tu travailleras en étroite collaboration avec l’équipe Data pour répondre aux enjeux de nos clients et développer l’offre Vingtcinq. LA MISSION Mission Principale : Data Ingestion & Transformation (70%) Créer, maintenir et optimiser des pipelines de traitement des données (ETL/ELT) pour collecter, charger, stocker, nettoyer et transformer les données brutes provenant de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.). Automatiser l'intégration / l’ingestion de données (data warehouses, data lakes et lakehouses) Administrer et configurer des systèmes de stockage de données (datalake, datawarehouse ou lakehouse)(Assurer la scalabilité et la résilience des systèmes de données Travailler avec des outils et technologies pour la gestion des données à grande échelle. Optimiser la performance des base de données Garantir la qualité et l'intégrité des données Surveiller et optimiser des flux de données Mission secondaire : Visualization & technical guidance (30%) Travailler avec l’équipe Business/PM pour enrichir le brief et créer la traduction technique appropriée, être à l'aise pour parler à l'équipe business Conseils pour la résolution de problèmes : En tant qu'ingénieur de données expérimenté, fournir des conseils sur la bonne méthodologie d'implémentation technique des outils internes en accord avec l’équipe Data office Maintenir les tableaux de bord existants (améliorations) Soutenir l'effort de documentation des données en collaboration avec les responsables des données. COMPÉTENCES REQUISES Maîtrise de l’environnement Azure Environnement Cloud & Data : Azure Data Factory (ingestion, orchestration), Azure Databricks (traitements Spark), Azure Data Lake Storage Gen2 Bases de données & modélisation : Azure SQL Database, Modélisation analytique (schéma en étoile, faits/dimensions) Programmation : SQL avancé, Python (Spark, pandas), Scala (apprécié) Sécurité & gouvernance : Azure AD / IAM, Gestion des accès et des données sensibles, Data Catalog (Purview ou équivalent) Industrialisation & supervision : CI/CD : Azure DevOps ou GitHub Actions, Monitoring : Azure Monitor, Log Analytics Business Intelligence : Power BI LE PROFIL RECHERCHÉ Formation Bac+5 ou équivalent vous justifiez d’une expérience de 3 à 5 ans en tant que Data Engineer . Tu es autonome, proactif et as un excellent sens de la communication . Tu es apte à analyser les problèmes de données et à concevoir des solutions techniques adaptées . Tu recherches une structure à taille humaine , avec un fort esprit d’équipe Niveau d’ anglais avancé attendu LES PLUS DE L'OFFRE Nous avons le goût de la qualité et du travail bien fait Nous t’accompagnerons dans ta montée en compétences Chez VingtCinq, nous accordons une importance particulière à l’esprit d’équipe et au bien être de nos collaborateurs LE PROCESSUS DE RECRUTEMENT Entretien avec le DG de VingtCinq Test technique Entretien avec le Directeur Technique