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Dans le cadre du développement des activités Data de la R&D, nous recherchons un(e) Data Engineer Référent.e afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la fiabilisation des flux de données au sein d’une plateforme Data stratégique. Au cœur des enjeux de valorisation de la donnée, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des traitements Data, depuis leur conception jusqu’à leur mise en production, tout en jouant un rôle de référent technique auprès de l’équipe. Vous évoluerez dans un environnement Agile à forte composante technique, en interaction avec les équipes Data, les développeurs et les métiers. Vos missions au quotidien : Concevoir, développer et maintenir les pipelines d’intégration et de transformation des données Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données Participer à la modélisation des données et à l’architecture des flux Industrialiser les développements via les pratiques CI/CD Définir et mettre en œuvre les stratégies de tests des traitements Data Assurer le support et l’analyse des incidents sur les traitements critiques Produire et maintenir la documentation technique et fonctionnelle Accompagner les Data Engineers de l’équipe dans la diffusion des bonnes pratiques Contribuer à l’amélioration continue des processus et standards de développement Participer aux cérémonies Agile et aux travaux de conception technique

Dans le cadre du développement de projets technologiques majeurs pour l'un des leaders industriels mondiaux , nous recherchons un(e) Data Engineer H/F spécialisé(e) ou fortement acculturé(e) aux problématiques d' Intelligence Artificielle . Intégré(e) au sein des équipes R&D / Data du site de Montbéliard, vous serez un maillon essentiel pour concevoir, structurer et industrialiser les pipelines de données nécessaires au déploiement de solutions basées sur l'IA (maintenance prédictive, optimisation des processus complexes, systèmes connectés...). Vos responsabilités au quotidien : Conception & Architecture : Modéliser, développer et optimiser les architectures de données (Batch et Real-time) pour soutenir les cas d'usage IA et Data Science. Pipelines ETL/ELT : Construire, industrialiser et maintenir des pipelines de données robustes, fiables et scalables. Collaboration IA : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour intégrer des modèles de Machine Learning et d'IA au sein des flux de production. Qualité & Gouvernance : Garantir la qualité, la traçabilité, la sécurité et la disponibilité de la donnée pour les différents métiers du groupe. Performance : Monitorer et optimiser la performance des requêtes et des systèmes de stockage.

Une opportunité idéale pour mettre votre expertise Data Engineering au service de projets stratégiques dans un environnement bancaire exigeant et innovant. Poste : Data Engineer Lieu : Villejuif Type de contrat : CDI uniquement – Poste non ouvert aux freelances, au portage salarial ni à la sous-traitance Télétravail : 2 à 3 jours de télétravail par semaine Expérience : Expérimenté Salaire : À partir de 60K selon profil Contexte : Dans le cadre du renforcement des équipes Data d’un grand compte du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) afin d’intervenir sur des projets à forte volumétrie de données et à forts enjeux métier. Vous participerez à la conception, au développement et à l’optimisation des traitements data au sein d’environnements techniques complexes et distribués, en lien avec les équipes métiers et techniques. Missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données. Participer à l’industrialisation et à l’optimisation des flux de données. Développer et maintenir des traitements Big Data dans des environnements Hadoop/Spark. Réaliser des développements et optimisations SQL complexes sous Teradata. Assurer le suivi et l’automatisation des déploiements dans une démarche DEVOPS. Participer à l’analyse, au traitement et à la fiabilisation des données. Collaborer avec les équipes projets, les équipes d’exploitation et les équipes métiers. Contribuer à la résolution des incidents et à l’amélioration continue des plateformes Data. Participer aux phases de recette, de validation et de mise en production. Compétences attendues : Excellente maîtrise de SQL. Bonne connaissance des environnements Big Data : Spark, Hadoop, HDFS. Maîtrise de Python dans un contexte Data Engineering. Expérience sur Teradata. Bonne connaissance des environnements Unix. Connaissance des pratiques DEVOPS. Expérience dans un environnement bancaire appréciée. Capacité à évoluer sur des architectures data complexes et distribuées.

Contexte Acteur majeur de la régénération urbaine et des services immobiliers, l’entreprise est engagée dans une transformation Data & IA à l’échelle internationale. Au sein de sa plateforme Data & AI (présente dans plusieurs pays), organisée autour d’une architecture Cloud Azure / Lakehouse , l’entreprise renforce son équipe Data Engineering. Mission En tant que Senior Data & AI Engineer , vous intervenez au cœur de la plateforme Data pour : Concevoir, modéliser et structurer les données (approche “design first”) Développer des pipelines robustes et performants Mettre en place des architectures Data et IA (incluant agents IA) Améliorer les pratiques de développement et la qualité globale des livrables Collaborer étroitement avec les équipes métiers et BI Responsabilités principales 📥 Collecte et intégration des données (multi-sources) 🧱 Modélisation de la donnée (schémas analytiques, SCD, modèles robustes) ⚙️ Développement sous Databricks (notebooks Python / SQL) 🚀 Optimisation des performances (volumétrie, coûts, traitements) 🤖 Conception de modèles / composants IA (MCP, agents IA) 🧪 Utilisation d’outils de développement assistés par IA (génération, refactoring, documentation) 📊 Préparation des datasets pour les usages BI (Power BI) et IA ✅ Mise en œuvre de bonnes pratiques (qualité, tests, dette technique)

Je recherche un Data Engineer freelance pour accompagner un projet de migration stratégique de flux Data de Talend vers Informatica Cloud. La mission s'inscrit dans un programme de transformation déjà lancé, avec un enjeu fort de continuité de service, de qualité des données et d'industrialisation des flux. Votre rôle • Analyser les flux Talend existants • Participer à leur migration vers Informatica Cloud • Développer et maintenir les traitements d'intégration de données • Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des flux • Participer aux phases de tests et de validation • Documenter les développements et les bonnes pratiques

Introduction & Résumé Ce poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. Responsabilités Établir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clés Expérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentaires Connaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres Détails Situation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.

Dans le cadre d’un projet client, nous recherchons un Data Engineer / Consultant BI spécialisé Data & ETL disposant d’au moins 4 à 5 ans d’expérience pour une mission à démarrage ASAP. Missions Prise en charge des flux de transformation de données et processus ETL Gestion et alimentation du Datawarehouse Contrôle et amélioration de la qualité des données Analyse et traitement des données (analyses univariées et multivariées) Participation aux sujets analytics et reporting Contribution aux évolutions et optimisations des traitements de données

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour accompagner la mise en place d’un Data Warehouse moderne sur Snowflake au sein d’un environnement cloud AWS. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir et industrialiser une plateforme analytique moderne reposant sur Snowflake, dbt et AWS . L'objectif principal sera de participer à la construction du Data Warehouse, à la modélisation des données et à l'industrialisation des pipelines de traitement. Missions principales Concevoir et développer le Data Warehouse sur Snowflake . Développer et maintenir les transformations de données avec dbt . Concevoir et orchestrer les pipelines de données avec Airflow . Développer des traitements en Python (Pandas, PySpark). Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Mettre en œuvre les processus CI/CD et les standards de qualité. Contribuer aux choix d'architecture et à l'amélioration continue de la plateforme. Environnement technique Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Langages : Python (Pandas, PySpark), SQL CI/CD : GitLab Git / DevOps

Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Engineer Senior - Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe - Construire et maintenir de 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 capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données - 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

Je suis à la recherche d'un Data Engineer GCP BigQuery Dataflow. GCP BigQuery Dataflow Collecte et intégration des données Construction des pipelines de données Gestion des plateformes de données Transformation et préparation des données Travailler sur la qualité des données Contexte : Donner une visibilité complète sur les contrats - Activer des parcours de renouvellement contextualisés (Golden Moments) - Mettre en place une personnalisation avancée - Fluidifier les parcours client Objectif cible : transformer l’application en hub digital de relation client financière.

Data Engineer orienté RUN / Responsable d'application au Datalab : * Assure et coordonne les activités de maintenance corrective et évolutive des applications* dont il est responsable. * Il est responsable de la qualité de service délivrée dans le respect des contrats (support, qualité, sécurité, …) vis-à-vis des entités métiers en s’appuyant sur les équipes transverses. * Il est aussi le garant du maintien des connaissances fonctionnelles et techniques nécessaires à la pérennité de l’application. * Il est en interface avec le métier et répond aux demandes d’évolution ou des projets en lien avec le Responsable SI Métier et le Chef de Projet. (*) On entend par « applications » : les programmes, les données, les paramétrages, les services exposés (API), les infrastructures techniques et les interfaces/flux inter applicatifs.

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

L’enjeu : Structurer et industrialiser la nouvelle Data Platform d'un grand groupe international. En tant que consultant·e indépendant·e pour Okara, tu interviens dans le cadre d’une démarche globale de consolidation et de fiabilisation de remontées de données multi-sources. L'objectif final ? Offrir une traçabilité, une auditabilité et une scalabilité parfaites à l'ensemble des flux data. Ton terrain de jeu ? Un projet stratégique majeur impliquant des interactions directes avec les équipes IT et métiers réparties sur 4 pays en Europe. Ici, on oublie les simples POC : on passe directement en mode industrialisation pour poser un socle robuste et durable. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'architecture, de la modélisation et de la mise en œuvre technique. Pour cette mission à temps plein à démarrage immédiat, tu prends les commandes du déploiement. Concrètement, tu vas : Modéliser en Data Vault 2.0 : Concevoir l'architecture en définissant finement les Hubs, Links et Satellites. Tu structures les couches Raw Vault / Business Vault et formalises l'ensemble des règles d’historisation et de traçabilité. Propulser l'environnement Microsoft Fabric : Déployer les pipelines d’ingestion dans Fabric, structurer les Lakehouses / Warehouses et optimiser les performances de tous les traitements. Industrialiser et standardiser : Automatiser les flux d’alimentation en direct avec les CTO des différents pays. Tu installes les contrôles qualité, définis les conventions de nommage et contribues activement aux standards data du groupe. Collaborer et valoriser la donnée : Faire le pont avec les usages décisionnels en apportant ton support à la mise en place de la BI (notamment Power BI). Tu rédiges une documentation technique impeccable et directement exploitable par l'équipe interne.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ces sujets d’intégration et contribuer à la stabilité et à la qualité des flux data. Contexte : Dans le cadre de ses activités, notre client souhaite renforcer ses capacités en intégration de données afin d’accompagner la mise en place de nouveaux flux et l’évolution des flux existants. Le besoin porte sur : • L’intégration de nouvelles sources de données • L’évolution et la fiabilisation des flux existants • La mise en place de traitements de données robustes et industrialisés Missions : Intégration de données • Analyser les besoins d’intégration de nouvelles sources • Concevoir et développer les flux d’ingestion de données • Assurer la transformation et l’intégration des données dans les systèmes cibles Mise en place / évolution des flux • Développer et faire évoluer les flux existants • Assurer la cohérence et la traçabilité des données • Participer à l’optimisation des traitements Fiabilisation & qualité • Mettre en place des contrôles de qualité de données • Identifier et corriger les anomalies sur les flux • Garantir la robustesse et la continuité de service Industrialisation & exploitation • Automatiser et industrialiser les traitements • Participer au monitoring et à la supervision des flux • Contribuer à la documentation technique

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l’entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d’une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l’industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d’interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d’analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l’orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l’optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l’ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d’intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d’orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d’analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes. Environnement technique : - Data Models, Data Lineage, …. - Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz - Expertise en architecture SI - Expertise en architecture et modélisation BDD - Maitrise du SI de l’entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s’intégrer dans le SI de l’entreprise, etc...

Dans le cadre de la modernisation de l’architecture data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer senior orienté finance quantitative pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la production, de l’automatisation et de la fiabilisation des données de portefeuilles utilisées pour le suivi des fonds et des mandats. L’objectif est de garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité de données financières critiques servant au pilotage des performances et au calcul des indicateurs de gestion. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer spécialisé finance quantitative, vous intervenez sur l’ensemble de la chaîne de production des données financières. Votre mission consiste à concevoir, automatiser et fiabiliser les traitements de données liés aux portefeuilles, tout en assurant la cohérence des agrégations et des indicateurs utilisés par les équipes de gestion et de reporting. Vous contribuez directement à la qualité des données utilisées pour le suivi des fonds, la valorisation des portefeuilles et le pilotage des activités financières. Vos missions : ⚙️ Industrialisation des traitements de données financières Vous mettez en place et maintenez des chaînes de traitement robustes et automatisées : Concevoir et maintenir des pipelines de collecte et de transformation de données Automatiser les traitements de données de portefeuilles et de marchés Garantir la fiabilité des flux de données financiers Optimiser les traitements pour des volumes de données importants Assurer la stabilité et la performance des processus de production 📊 Agrégation et production des données de portefeuilles Vous intervenez sur la structuration des données financières : Agréger les données au niveau fonds et mandats Construire des datasets cohérents pour les usages de reporting Participer à la définition et au calcul des KPIs financiers Garantir la cohérence entre les différentes sources de données Assurer la qualité des données utilisées pour le suivi des portefeuilles 📈 Qualité, suivi et exploitation des données Vous êtes garant.e de la fiabilité des données en production : Suivre et analyser les statistiques de production Mettre à jour et contrôler les indicateurs de qualité de données Détecter et corriger les incohérences ou anomalies Participer à l’amélioration continue des traitements Garantir la robustesse des données utilisées en contexte critique 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Finance de marché / asset management Suivi de portefeuilles et fonds Données financières et indicateurs de performance Valorisation et reporting financier Data platform finance 🛠 Technologies & outils Python SQL Snowflake Data engineering Pipelines de données Traitement de données financières Environnements data cloud Outils de transformation et orchestration (selon contexte)