Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Attention, 2 jours de présence sur site non consécutifs à Bruxelles OBLIGATOIRE. Dans le cadre de son architecture cible, ENGIE M&S Belgium a mis en place les plateformes Databricks et Dataiku sur AWS et a lancé des projets de migration pour différents cas d’usage (SAS, AWS Sagemaker, BW/HANA, etc.). Nous recherchons un(e) Expert(e) Dataiku pour rejoindre une équipe projet chargée de reconstruire les fonctionnalités de programmes SAS, dont les résultats sont utilisés par les équipes Finance et Reporting Réglementaire. L’objectif est de combiner l’utilisation de Databricks (stockage/calcul) et de Dataiku (transformation de données), en privilégiant autant que possible les recettes visuelles de Dataiku.

Nous recherchons un profil Senior Data Engineer très opérationnel, disposant d’une bonne compréhension du métier bancaire. Notre mission principale est de fournir des solutions digitales orientées métier (tableaux de bord, reporting ad hoc) pour les utilisateurs de la banque Corporate (Sales, Métiers, Management, etc.). Après la phase de staging, les données nécessaires sont fédérées dans un environnement de préparation destiné à alimenter les différentes solutions de visualisation via des flux Alteryx. Après avoir acquis une vue complète des systèmes existants, des flux de données et des objectifs métier de l’équipe, le Data Engineer Senior devra : - Améliorer et rationaliser les workflows Alteryx existants en appliquant les principes de clean code, en centralisant la logique, en supprimant les redondances et en améliorant la maintenabilité à long terme. -Mettre en œuvre ces améliorations de manière progressive à travers les environnements, en validant les impacts, en collaborant avec les utilisateurs et en garantissant l’absence de régression sur les tableaux de bord en aval. Description de la fonction : Les principaux axes d’amélioration porteront sur : -Intégration et qualité des données : Collaborer avec l’équipe Data Engineering pour ingérer les données provenant de différents systèmes, en assurant une intégration rapide des nouvelles sources avec un haut niveau de fiabilité et d’exactitude. -Simplification de la conception (design) : Simplifier les flux de données et les processus de conception existants afin d’améliorer l’efficacité, réduire la complexité et optimiser les performances globales du système. - Nettoyage (cleanup) : Identifier les jeux de données obsolètes, les fichiers inutilisés et les workflows abandonnés ; les refactoriser ou les supprimer et contribuer à l’harmonisation des règles d’historisation et de rétention afin de maintenir un paysage data propre et durable. -Conception de macros et de composants : Concevoir et maintenir des macros Alteryx réutilisables pour centraliser les schémas de transformation récurrents, garantir une logique cohérente entre les workflows et réduire la dette technique, tout en documentant et validant les changements avec les utilisateurs impactés. -Harmonisation des processus legacy : Rationaliser la coexistence SAS et Alteryx en supprimant les composants SAS obsolètes et en migrant les transformations utiles vers une logique Alteryx cohérente et maintenable. Réduire les duplications et la complexité multi-plateformes. -Opérations de release : Soutenir et améliorer les processus de déploiement et de mise en production en augmentant l’automatisation et les contrôles qualité afin de rendre les déploiements plus sûrs, plus rapides et plus prévisibles. -Documentation : Appliquer et renforcer les standards de documentation des jeux de données et des workflows, en assurant un nommage cohérent et des descriptions claires pour une compréhension partagée, une découverte facile et une utilisation efficace par tous les membres de l’équipe. -Monitoring : Mettre en place et maintenir des systèmes de surveillance robustes pour suivre la qualité des données et les performances, permettant une identification et une résolution rapides des incidents. -Gestion multi-instances : Superviser la gestion des batchs quotidiens afin d’assurer la cohérence, la synchronisation et une utilisation efficace des ressources à travers les différents environnements.

🎯 Contexte & Mission Dans le cadre du lancement d’un nouveau logiciel destiné à la gestion de crise dans le secteur médical, nous recherchons un Ingénieur DevOps Confirmé pour intégrer une équipe de 5 à 10 personnes . La solution inclura plusieurs modules : Communication en situation de crise Gestion des patients Services bureautiques Consultation & GED Services applicatifs innovants Le DevOps sera fortement sollicité au début du projet pour installer les outils, configurer les environnements et mettre en place les CI/CD. 🛠️ Missions principales Mettre en place les pipelines CI/CD (Jenkins) Automatiser les processus de build, test et déploiement Concevoir et gérer l’orchestration Docker / Kubernetes Gérer les environnements et l’infrastructure technique Contribuer aux spécifications et à la documentation Participer aux cérémonies Agile (Scrum) Surveiller et optimiser les performances Documenter, partager et améliorer les bonnes pratiques DevOps 📦 Livrables attendus Code, scripts & charts Documentation technique Spécifications techniques 🧰 Compétences techniques indispensables 🔥 Impératives Kubernetes – Confirmé Jenkins – Confirmé ⭐ Importantes Docker / Containers – Confirmé Nexus – Junior 🔧 Autres compétences appréciées Git / Maven Splunk – OpenSearch OpenID Connect – Keycloak Bases de données relationnelles Jira – Confluence Agile Scrum Normes qualité & sécurité Expérience dans le domaine médical → plus apprécié 🌍 Langues Français courant (impératif) Anglais lu/écrit 👤 Profil recherché Bac+2/3 à Bac+5 (école d’ingénieur, master) Minimum 4 ans d’expérience en DevOps Expérience déjà prouvée en : Automatisation et pipelines CI/CD Gestion de configuration Infrastructure Docker/Kubernetes Excellent communicant, autonome, collaboratif Esprit agile, adaptabilité, curiosité technique Capacité à monter en compétence rapidement

Au sein d’une DSI ou d’une équipe Data/Cloud en pleine transformation numérique, l’ingénieur Big Data / Infrastructure intervient pour concevoir, déployer et maintenir des plateformes de traitement de données à grande échelle. Il joue un rôle clé dans la fiabilité, la performance et la sécurité des environnements Big Data utilisés par les data engineers, data scientists et équipes métier. Responsabilités principales 1. Conception et mise en place de l’infrastructure Big Data Concevoir des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka, HDFS, NoSQL, S3…). Participer au dimensionnement des clusters, à la définition des SLA et des bonnes pratiques d’industrialisation. Déployer et configurer les services Big Data dans un contexte On-premise, Cloud (AWS/GCP/Azure) ou hybride. 2. Administration et exploitation des plateformes Assurer l’administration quotidienne des clusters : gestion des ressources, supervision, montée de version, tuning des performances. Implémenter des mécanismes de haute disponibilité, d’équilibrage de charge et d’optimisation du stockage. Réaliser des diagnostics avancés en cas de dysfonctionnement et mettre en place des correctifs durables. 3. Automatisation, CI/CD et industrialisation Développer et maintenir des pipelines d’automatisation (Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI…). Standardiser les déploiements via Infrastructure as Code. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme, en proposant des optimisations de performance et des outils de monitoring. 4. Sécurité, conformité et gouvernance Intégrer les contraintes de sécurité : gestion des accès (Kerberos, IAM, Ranger), chiffrement, segmentation réseau. Participer à la mise en œuvre de la gouvernance Data (catalogue, lineage, qualité, traçabilité). Veiller au respect des politiques RGPD et des normes internes. 5. Support aux équipes Data et accompagnement technique Accompagner les data engineers, développeurs et data scientists dans l’utilisation des ressources Big Data. Optimiser les jobs Spark/Kafka/Hadoop pour réduire les coûts et améliorer la latence. Participer à la rédaction de documentation technique, guides d’usage et bonnes pratiques.

Nous recherchons pour notre client Grand-Compte un Ingénieur Data , Expert ELK pour: accompagner les besoins et projets sur la collecte, transformation, stockage et mise à disposition des données, provenant de sources diverses en adéquation avec la Stratégie Data Concevoir et mettre à disposition les outils et processus (CI/CD) permettant d’automatiser les pipelines d’ingestion de données prenant en compte les besoins de fréquences (batch, temps réel, …) Développer et déployer des mécanismes de contrôle qualité ainsi que des routines de vérification pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données L’objectif est de passer d’une logique très outillée/infrastructure à une approche orientée usages data & métiers . Refonte complète de l’offre logs existante (tous types de logs : applicatifs, systèmes, réseau, sécurité) Forte volumétrie et enjeux de standardisation, qualité et exploitabilité de la donnée Missions Concevoir et mettre en œuvre les chaînes de collecte et d’ingestion des logs Implémenter et industrialiser les cas d’usage observabilité pour les équipes opérationnelles Accompagner les équipes métiers et techniques dans l’exploitation des logs Développer des dashboards et visualisations avancées (Kibana, évolution possible vers Grafana) Intervenir sur l’ensemble du cycle data : collecte → transformation → stockage → restitution Participer à l’évolution de l’offre groupe et à la structuration des bonnes pratiques Contexte technique - Kafka - Scripting Python/SQL/Java - Suite Elastic (ElasticSearch/Kibana) - Apache Flink / LogStash - Agent de collecte (Elastic ou autre Open-Source)

KS Consulting recrute un(e) Data Analyst BI disposant de 1 à 3 ans d’expérience pour intervenir chez un acteur majeur du secteur bancaire . Vous intégrerez une équipe Data / BI et interviendrez sur des sujets de reporting, d’analyse métier et de maintenance des solutions décisionnelles , dans un environnement structuré et exigeant. Missions principales Analyse et compréhension des besoins métiers (finance, banque, reporting réglementaire) Conception, développement et évolution de reportings et dashboards sous Power BI et Business Objects Participation à la maintenance et à l’optimisation des solutions BI existantes Exploitation et interrogation des données via SQL Contribution à la qualité, la fiabilité et la cohérence des données Collaboration avec les équipes métiers et techniques

Nous recherchons un expert data capable de concevoir, structurer et optimiser des solutions data modernes pour accompagner la croissance et les enjeux business d’une organisation en pleine transformation numérique. Votre rôle sera central : transformer la donnée en levier stratégique, garantir sa qualité et développer les pipelines, modèles et analyses qui permettront aux équipes métiers de prendre de meilleures décisions. 🎯 Livrables & responsabilités Concevoir et mettre en œuvre des solutions data complètes pour répondre aux besoins business. Analyser, interpréter et valoriser des données complexes pour produire des insights actionnables. Travailler avec des équipes pluridisciplinaires (IT, produit, métier, sécurité…) afin d’identifier et résoudre les problématiques data. Développer et maintenir des pipelines de données , des modèles analytiques et des outils de reporting. Garantir la qualité, l’intégrité et la sécurité des données sur tout leur cycle de vie. Fournir une expertise technique et des recommandations pour soutenir la prise de décision data-driven. 🧩 Expertise requise 5 ans d’expérience minimum en data engineering, data analytics ou poste similaire. Expérience solide dans la livraison de solutions data dans des environnements dynamiques. Maîtrise des architectures et technologies data modernes : plateformes cloud (AWS, Azure, GCP), frameworks Big Data, data warehousing. Excellentes compétences en Python, SQL, Spark . Maîtrise de la modélisation de données , des processus ETL et des pipelines de transformation. Expertise sur les outils de visualisation et de reporting : Power BI, Tableau . Connaissance des bonnes pratiques de gouvernance, sécurité et conformité des données.

Nous recherchons un Expert Cybersécurité spécialisé GenAI afin d’accompagner une direction sécurité sur les sujets IA, Cloud et protection des données. Assurer la cybersécurité des projets et plateformes GenAI Définir les règles de sécurité autour des technologies : Microsoft 365, Azure, Copilot, Power Platform, Azure ML Produire les dossiers de sécurité : risques, contre-mesures, blueprints, recommandations Accompagner les équipes projets et centres de compétences (architecture, normes, standards) Réaliser des revues de sécurité du code et des livrables techniques Définir des KPI de gouvernance AI et des tableaux de pilotage des risques

Dans le cadre de la modernisation de l'entrepôt de données de notre client , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour accompagner la migration vers Microsoft Azure et l’adoption de Microsoft Fabric et Power BI . Mission : Concevoir et développer des flux ETL dans Microsoft Fabric (Dataflows Gen2, Pipelines, Notebooks PySpark). Modéliser les données pour le BI selon Kimball / Snowflake (tables de faits, dimensions, agrégats). Assurer la qualité, fiabilité et performance des flux de données et mettre en place le monitoring. Automatiser les déploiements via CI/CD (Azure DevOps ou GitHub). Collaborer avec l’équipe ICT pour assurer la cohérence et la gouvernance des systèmes.

Vous serez en charge du déploiement ainsi que du MCO/MCS de l’écosystème Cloudera (Cloudera Manager, services Cloudera Data Platform : HDFS, Vous interviendrez également sur la gestion d’une architecture Lake house , comprenant : Data Security : Apache Ranger Data gouvernance : Apache Atlas Data processing : Spark, Apache Zeppelin Data ingestion : NiFi Data analytics : Apache Impala Data lake : Hadoop, Apache Kudu Data serving : Hue Responsabilités Documenter les procédures d’exploitation et rédiger des rapports synthétiques Garantir le bon fonctionnement des services dans le respect des SLA Opérer en environnement de production en s’appuyant sur les processus ITIL (gestion des incidents, problèmes, changements) Communiquer en anglais avec les éditeurs (dont Cloudera) et les fournisseurs Automatiser les déploiements (fichiers de configuration, certificats, keystores) via Ansible Utiliser les outils DevOps (GitHub, Jenkins) pour le versionning et les pipelines Exploiter les environnements Linux et analyser les logs dans le cadre du traitement des incidents Être force de proposition concernant l’amélioration de l'exploitabilité, la robustesse et la supervision des services Participer aux réunions d’équipe, aux projets et aux différents comités, et assurer un reporting régulier Livrables attendus Dossier d’ingénierie de la plateforme Lake house Fiches et procédures d’exploitation Dossier de mise en production PV de mise en production

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Tech Lead Data sur Grenoble. Contexte du projet Projet TMA Data pour un client industriel : maintenance évolutive et corrective des systèmes de reporting et datawarehouse, gestion des flux de données sensibles (production, finance), support et développement de nouvelles fonctionnalités. Environnement technique orienté bases de données, ETL, BI Missions principales Pilotage technique et coordination Prendre du recul sur les besoins et proposer des solutions adaptées Cadrer les sujets techniques et fonctionnels Challenger les solutions proposées par l’équipe et le client Animer des réunions techniques et ateliers avec le client Assurer la qualité des livrables et le respect des délais Encadrement et accompagnement Accompagner les profils juniors Réaliser des revues de code et garantir les bonnes pratiques Partager les connaissances (process, outils, standards) Contribution technique Concevoir et optimiser des pipelines ETL/ELT Maintenir et faire évoluer les datawarehouses et bases de reporting Participer aux développements complexes et aux tests d’intégration Assurer la documentation technique et la capitalisation Amélioration continue Identifier et proposer des axes d’amélioration (process, outils, organisation notamment mise en place CI/CD, utilisation de l’IA..) Être force de proposition sur les évolutions techniques et méthodologiques Assurer le cadrage et plan de déploiement de ces propositions d’amélioration / industrialisation Compétences techniques requises Langages & outils : SQL avancé Bases de données : Oracle, PostgreSQL CI/CD & DevOps : Git, Jenkins Expérience 5 à 8 ans minimum en ingénierie des données, dont 2 ans en rôle de lead ou senior. Expérience en contexte TMA ou projets de maintenance évolutive. Localisation & Langues Région grenobloise Français courant, anglais professionnel.

📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 3 mois renouvelables 🔍 Nous recherchons un Data Engineer ayant une expérience indispensable sur des problématiques GPS pour renforcer immédiatement une équipe spécialisée. 🎯 Missions principales : ✅ Analyses et rapprochements de données GPS avec la voirie ✅ Détection, correction et nettoyage des points aberrants ✅ Rapprochement GPS ↔ adresses distribuées ✅ Analyse des parcours multi-mode (arrêts, transitions) ✅ Comparaison et analyse des trajectoires entre plusieurs journées

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 : 729z7ixwq0

Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement de notre département IT Data, nous recherchons un(e) Data Analyst Confirmé(e) pour accompagner les équipes Marketing, CRM et Digital dans l'exploitation et l'analyse des données clients. L'objectif : améliorer la connaissance client, affiner la segmentation, et optimiser les actions marketing grâce à une analyse fine des comportements et parcours clients. Activités et responsabilités de la mission - Analyser les données clients pour identifier des comportements, profils et tendances de consommation. - Construire et maintenir des segmentation clients pertinentes (RFM, appétence, valeur client, cycle de vie.). - Réaliser des analyses ad hoc pour répondre aux besoins des équipes Marketing, CRM, Digital, Produit. - Mettre en place des tableaux de bord Power BI pour suivre les KPIs liés à l'acquisition, l'activation, la fidélisation, et la rétention client. - Collaborer avec les équipes Data Engineering pour la préparation et modélisation des données dans l'environnement Snowflake. - Identifier des opportunités business via des analyses prédictives ou des insights data-driven. - Contribuer à la qualité et cohérence des données clients, en lien avec les équipes IT et Data Governance. Résultats attendus - Mise en place de profils clients exploitables par les équipes métier. - Amélioration de la performance des campagnes marketing grâce à une segmentation plus fine. - Accroissement de la connaissance client et des insights comportementaux. - Mise en place de tableaux de bord dynamiques et accessibles, facilitant la prise de décision. Démarrage : rapide Localisation : métropolie lilloise (1j de télétravail par semaine non négociable)

🔎 Contexte de la mission Intervention au sein de la Direction des Systèmes d’Information d’un acteur bancaire. Mission réalisée dans une équipe de données transverses opérant en support des directions : Finance Marketing Crédit L’équipe n’intervient pas sur des sujets cybersécurité , mais se concentre sur : Les enjeux réglementaires Le reporting opérationnel et financier La mise à disposition de données à d’autres équipes (dont IA et modernisation Azure) 👥 Organisation Équipe de 10 à 15 personnes (mix France + offshore Inde) 3 internes / plusieurs prestataires externes Encadrement par un IT Lead ⚙️ Environnement technique Cloud & orchestration Azure Azure Databricks Azure DevOps (CI/CD) Data pipeline Python (Airflow, FastAPI) SQL / PostgreSQL Spark DataVault (modélisation) DBT (prochainement intégré) Fichiers via couche FTP Visualisation & automatisation Power BI (rationalisation en cours) Power Automate Azure AI / ML (projets IA à venir en 2026) Gouvernance & data Data Store Domain Atlas Autres informations 📍 Localisation : Paris 8ème 🕒 Durée estimée : 3 ans 🗓️ Démarrage souhaité : ASAP selon disponibilité 🗣 Langue de travail : anglais courant (collaboration avec équipes offshore)

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.