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Contexte Dans un environnement financier exigeant, CFM souhaite moderniser et fiabiliser son système de gestion des prix de marché (equities, futures, bonds, IRS…). Le système actuel, basé sur des infrastructures legacy, manque de visibilité, de performance et de robustesse, rendant les opérations complexes et peu fiables pour les équipes support et data. Objectif de la mission Concevoir et développer une plateforme centralisée de gestion et de visualisation des prix , permettant de suivre l’ensemble du cycle de vie des données et d’améliorer les opérations quotidiennes. Missions principales Concevoir une architecture cible scalable et robuste Développer une API Python exposant les données de prix et leur cycle de traitement Implémenter des services backend pour : suivi des statuts des prix gestion des événements et anomalies opérations en masse (validation, rejet, reprocessing) Mettre en place des interfaces utilisateurs : dashboard opérateur interface d’administration visualisation des workflows et historiques Améliorer la traçabilité des données (origine, transformation, blocages) Optimiser les performances et la gestion des volumes Documenter les solutions et accompagner les équipes

Dans le cadre du renforcement d’une équipe data, nous recherchons pour un de nos clients dans le secteur de la mobilité un Data Engineer pour intervenir sur une mission longue, avec un rôle clé dans le développement et le maintien des pipelines de données. Vous intégrerez un pôle Data Studio & OPS , en charge du développement, de l’exploitation et de la fiabilité des solutions data, dans un environnement orienté production et performance. 🧩 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (ETL / ELT) Manipuler et transformer des données (SQL / volumétrie importante) Assurer la mise en production et le maintien en conditions opérationnelles (MCO) Gérer le support technique N2 / N3 (incidents, monitoring, résolution) Participer à l’amélioration continue des traitements data Travailler en lien avec les équipes projets et techniques

Bonjour à tous, notamment aux Data Engineers Seniors ⚙️ spécialisés sur GCP / BigQuery 🔎 Je cherche un Data Engineer Senior avec une forte dimension expertise technique et expérience en rôle de lead, pour rejoindre une data platform stratégique en pleine montée en puissance. L’objectif de la plateforme est de centraliser, transformer et exposer la donnée à grande échelle afin de supporter des cas d’usage analytics, BI et IA dans un environnement data moderne. La plateforme est déjà en place et entre dans une phase clé d’optimisation, de scalabilité et d’enrichissement des usages (notamment autour de l’IA). 💻 Ce que tu vas faire : - Concevoir et faire évoluer des pipelines data robustes, scalables et sécurisés - Développer des traitements avancés sur BigQuery (CTE, window functions, optimisation performance & coûts) - Optimiser les requêtes à grande échelle via analyse des plans d’exécution - Concevoir des modèles de données (star / snowflake) pour des usages BI (PowerBI, Looker) - Intégrer des sources de données multiples (API, cloud, bases, fichiers…) - Industrialiser les workflows via CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform, Cloud Build) - Contribuer à l’intégration de cas d’usage IA dans les pipelines data - Participer aux choix d’architecture et structurer les bonnes pratiques data 🎯 Stack & environnement : BigQuery / SQL / Python / GCP / Cloud Build / Cloud Workflows / Apigee / Terraform / GitHub / PowerBI / Looker ➕ Bonus : expérience sur des environnements media / digital data (Google Analytics, Salesforce, CRM, social media) 📍 IDF : 2 jours de TT 🏡 📅 Démarrage : ASAP Qu'en penses-tu ? Une belle journée,

Description Pour le compte de notre client grand compte, Nous recherchons Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data stratégique, avec un rôle clé dans la gestion des flux de données et le maintien en condition opérationnelle. Tâches principales Assurer l’ingestion et l’orchestration des données (JIRA, CRM type Salesforce/Zoho, outils métiers) Centraliser et structurer les données au sein d’un Data Lake Développer et maintenir des pipelines de données (Python, API REST) Garantir la qualité, la sécurité et l’anonymisation des données Collaborer avec les équipes métiers pour faciliter le reporting Profil Recherché Expérience confirmée en Data Engineering Maîtrise de Python et des API REST Bonne connaissance de PostgreSQL Expérience sur Azure et Databricks Sensibilité à la data visualisation appréciée Rigueur, autonomie et esprit analytique Lieu : Paris

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme structurant de modernisation du système d’information , nous recherchons un profil Data Engineer / DevOps senior pour renforcer une équipe existante. La mission s’inscrit au cœur du SI cible , au service de plusieurs applications critiques orientées data, intégration et services temps réel. Le poste vise à industrialiser les chaînes DevOps et à structurer les flux Data Lake dans un environnement cloud native, fortement automatisé et orienté open source . Démarrage souhaité : mai / juin Localisation : Rive gauche bordeaux, nécessite un véhicule Objectifs de la mission Le rôle est double : DevOps / Plateforme Industrialisation et sécurisation des chaînes d’intégration et de déploiement Standardisation des pratiques GitOps sur un socle Kubernetes multi‑environnements Renforcement de l’automatisation et de l’observabilité des plateformes applicatives et data Data / Streaming Accompagnement à la conception et à la standardisation des flux data temps réel Structuration d’un Data Lake orienté streaming et lakehouse Garantie de la performance, de la résilience et de la maintenabilité des flux Domaines d’intervention & compétences clés Socle Kubernetes & DevOps Orchestration : Kubernetes (Namespaces, Ingress, RBAC) GitOps : GitLab CI, Helm, ArgoCD Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Tempo Sécurité CI/CD : SAST, DAST, Trivy Environnements : OpenStack Écosystème Data & Data Lake Streaming & CDC : Kafka, Debezium Processing : Spark SQL, Airflow Lakehouse : Apache Iceberg Query Engine : Trino (PrestoSQL) Stockage objet : Ceph (ou équivalent) Micro‑services & APIs Runtimes : Java / Quarkus, Python API Management : Kong Protocoles : MQTT (atout) Optimisation des performances applicatives et data Livrables attendus (exemples) Socle & automatisation Mise en place d’architectures ArgoCD (Application of Applications) Catalogue de Charts Helm industrialisés Bibliothèque de pipelines GitLab CI/CD standardisés et sécurisés Data & Streaming Provisionnement automatisé des clusters Kafka et connecteurs Debezium Configuration optimisée de Trino sur stockage objet Mise en place des DAGs Airflow pour l’orchestration des traitements Documentation & MCO Dashboards de supervision avancés Rédaction du Dossier d’Architecture Technique (DAT) Rédaction de Runbooks MCO / PRA Définition de standards techniques et bonnes pratiques cloud native Profil recherché Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake À l’aise dans des contextes SI complexes et structurants Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet Autonomie, rigueur, sens de l’industrialisation

Bonjour à tous 😀 🎯 Contexte : Dans le cadre du développement de ses capacités en Intelligence Artificielle Générative , nous recherchons un Data Engineer spécialisé sur Databricks pour intervenir sur des cas d’usage innovants à forte valeur ajoutée. Le poste combine des enjeux de data engineering, machine learning et mise en production dans un environnement moderne. 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des modèles de Machine Learning (GenAI) Collecter, préparer et exploiter les données Développer des pipelines d’ingestion et de transformation Assurer la mise en production et le monitoring des modèles (MLOps) Intervenir sur des sujets d’architecture RAG et fine-tuning Conseiller sur les choix techniques et les cas d’usage 🧩 Environnement technique Python / SQL / Pandas Databricks Machine Learning / Deep Learning (LLM, Transformers) Architectures GenAI (RAG, fine-tuning) Cloud AWS MLOps

Nous recherchons un Data Engineer senior avec une forte expertise Big Data pour intervenir sur un projet stratégique de construction et d’industrialisation d’un Data Product à forte volumétrie. L’objectif est de construire une plateforme fiable, automatisée et scalable permettant la diffusion de données de référence à destination des usages reporting, contrôle et analyse. Missions principales Concevoir et développer des pipelines Data robustes et performants. Industrialiser les traitements Big Data à grande échelle. Optimiser les performances de traitement et de requêtage. Participer à la structuration du Data Product et des architectures Data. Collaborer avec les équipes métiers, Product Owners et développeurs. Garantir la qualité et la cohérence des données diffusées.

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data , vous intervenez au sein d’une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L’objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service . 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d’incidents Être force de proposition sur l’ amélioration de l’architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

Dans un contexte de projets stratégiques autour de la donnée, nous recherchons un·e Data Engineer spécialisé·e Informatica PowerCenter pour renforcer une équipe agile dynamique. Vous interviendrez sur la création et l’évolution de traitements data et d’applications, dans des environnements variés couvrant plusieurs domaines métiers (assurance IARD, santé, marché professionnel…). Vous participerez à l’ensemble du cycle de vie des projets : de la conception jusqu’à la maintenance en conditions opérationnelles. Vos missions : Rédiger les spécifications techniques détaillées Concevoir, développer et maintenir des traitements d’intégration de données Garantir la qualité, la performance, la sécurité et les délais de livraison Réaliser les tests unitaires et d’intégration Participer aux mises en production et aux déploiements Gérer les incidents et les demandes de changement Mener des analyses d’impact sur les pipelines de données existants Produire la documentation technique et réglementaire Environnement technique : Informatica PowerCenter 10.x, PowerExchange Navigator, SQL Server / SQL, Environnements Mainframe (apprécié), COBOL (lecture de copybooks), CI/CD, JIRA, Confluence

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

Data Engineer Senior – DataOps 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Azure, Databricks, Azure Data Factory, Python (PySpark), SQL, CI/CD (GitHub / Azure DevOps), Azure Data Lake (ADLS / Delta Lake), Monitoring (Azure Monitor / Log Analytics) La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer Senior orienté DataOps au sein d’une équipe Data Analytics & CRM, dans un environnement Cloud Azure structuré (Databricks, Data Factory, Data Lake). Le consultant contribue à la fiabilité, la performance et l’industrialisation de la plateforme data, en assurant la conception, le déploiement et l’optimisation de pipelines de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne (ingestion, transformation, exposition). Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception et à l’industrialisation des flux de données, à la mise en place d’architectures data adaptées (type Data Lakehouse / bronze-silver-gold), et à l’optimisation des traitements (Spark, SQL) afin de répondre aux enjeux de volumétrie et de performance. Il intervient également sur la structuration des pratiques DataOps, notamment sur la mise en œuvre de chaînes CI/CD robustes et la standardisation des développements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilisation des pipelines, le monitoring et la qualité des données, en mettant en place des mécanismes d’observabilité, de gestion des incidents et d’amélioration continue. Il contribue également à l’optimisation des ressources cloud et à la maîtrise des coûts d’exploitation. Enfin, le consultant joue un rôle transverse en interaction avec les équipes Data, métiers et infrastructure, avec une forte attente sur la structuration des bonnes pratiques, la documentation et le transfert de compétences, dans un environnement exigeant en termes de qualité, de gouvernance et de performance.

Contexte : La mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au cœur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : • 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 Profil & Expertises demandées : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • 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 delta lake • 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 Niveau d’expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d’expérience significative dans le type d’expertise demandé dans le type d’expertise demandé

💼 DevOps / ETL Data Engineer (H/F) 📍 Paris - Hybride (2 jours sur site / semaine) 🗓️ Mission longue - Démarrage été 2026 🎯 Votre mission Au sein d'une équipe Agile, vous intervenez sur des projets data à forts enjeux. Votre rôle consiste à concevoir, développer et maintenir des chaînes de traitement de données fiables, performantes et sécurisées. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie : analyse fonctionnelle et technique, développement ETL, tests et contrôles qualité, livraison et support aux équipes de production. 🛠️ Vos responsabilités Développer et paramétrer des traitements ETL Rédiger des scripts SQL et Shell Produire les livrables : code, documentation, jeux de tests Participer aux cérémonies Agile (backlog, grooming, démos) Collaborer avec les équipes IT et métiers Garantir la qualité, la performance et la conformité des solutions Contribuer à l'amélioration continue de l'équipe ✅ Profil recherché Expérience confirmée en ETL (Datastage ou équivalent) Bonne maîtrise du SQL Connaissances en Shell scripting À l'aise dans un environnement Agile Rigueur, sens des responsabilités, esprit d'équipe Anglais professionnel requis ⭐ Pourquoi rejoindre cette mission ? Environnement international et structuré Projets data critiques à forte valeur Équipe Agile mature Bon équilibre présentiel / télétravail

💼 DevOps / ETL Data Engineer (H/F) 📍 Paris - Hybride (2 jours sur site par semaine) 🗓️ Mission longue - Démarrage été 2026 🎯 Contexte de la mission Vous rejoignez une équipe Agile intervenant sur des projets data structurants , dans un environnement international et fortement réglementé. La mission porte principalement sur la conception, le développement et la maintenance de flux de données critiques. 🚀 Vos missions Au quotidien, vous serez amené(e) à : Réaliser des analyses fonctionnelles et techniques Concevoir et développer des traitements ETL (principalement orientés intégration) Modéliser et enrichir des bases de données Développer des scripts SQL et Shell Paramétrer les outils ETL et garantir leur bonne exécution Produire l'ensemble des livrables : code, scripts, documentation, jeux de tests Effectuer les tests et contrôles (logique maker / checker) Participer aux mises en production et au support des équipes opérationnelles Collaborer avec les équipesIT et métiers dans un cadre Agile : backlog grooming, user stories, critères d'acceptation, démos de fin de sprint Contribuer à la qualité, la performance, la sécurité et la conformité des solutions livrées Être force de proposition dans une logique d' amélioration continue ✅ Profil recherché Profil confirmé avec environ 4 à 6 ans d'expérience en environnement Data / ETL Maîtrise impérative de : ETL (Datastage ou équivalent) SQL Shell scripting Habitué(e) aux méthodes Agile À l'aise dans des environnements structurés et exigeants Capacité à travailler en équipe, sens des responsabilités, rigueur Anglais professionnel requis Une expérience en environnement bancaire ou réglementé est appréciée mais non obligatoire

🎯 MISSIONS Concevoir et déployer des pipelines ETL/ELT performants (complets, incrémentaux, historiques) Construire et maintenir des Data Warehouses, Data Marts et cubes décisionnels Intégrer des données via API, transferts de fichiers, Data Lakes Optimiser les performances SQL et gérer les incidents en production Contribuer aux phases de cadrage / data discovery avec les parties prenantes Appliquer les bonnes pratiques dev, tests et déploiement en Agile Livrables attendus : Composants data développés et déployés (code source) Documentation technique et fonctionnelle Modèles de données documentés Rapports de tests/recette + transfert de connaissances 🛠️ ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Obligatoire : SQL Server (Database Engine, SSIS, SSAS) Power BI / Reporting Services SQL avancé, DAX, MDX Talend et/ou SSIS (ADF apprécié) CI/CD : Azure DevOps, GitLab Architecture : Data Warehouse, Data Lake, Médaillon Apprécié : DBT, Trino, MinIO GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) 👤 PROFIL RECHERCHÉ Senior Data Engineer avec expertise confirmée Microsoft SQL Server Expérience solide en ETL industrialisé (Talend / SSIS) Bonne maîtrise des architectures data modernes Anglais courant indispensable Méthode Agile maîtrisée