Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d’une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L’application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

Dans le cadre de l’évolution et de la modernisation de ses infrastructures numériques, un acteur majeur du secteur des médias et du service public accélère l’industrialisation de ses plateformes de données et d’Intelligence Artificielle. Positionnée au carrefour du Service Transverse et Automatisation (DITT) et des équipes Data, la mission de Tech Lead Data Ingénieur / Cloud Architecte a pour objectif principal de concevoir, d'industrialiser et d’intégrer la nouvelle plateforme technologique du groupe. L'activité s'exécute dans le respect absolu des standards du Système d’Information global (Cyber, réseau, gestion des secrets), tout en garantissant un niveau d'excellence en matière de gouvernance, de sécurité des données et de conformité.

Je cherche pour un de client un Data Engineer Sénior (+7 ans) sur Vannes avec 3 jours sur site La mission s'effectuera dans le domaine Risques au sien de la squad en charge de la notation des entreprises. La squad est constituée d'un Product Owner, un Scrum Master et d'équipiers BA et IT. Le besoin est d'accompagner la squad dans un contexte de développement et de maintenance de solutions Data (Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS) et d'API Springboot. Tâches : - Assure le développement et l intégration des évolutions sur le périmètre des solutions de la Squad - Prépare, réalise la mise en production avec les équipes expertes; assure le SAV - Gère et maintient la documentation fonctionnelle et technique - Contribue à l assistance à l utilisation des solutions - Contribue aux séances d'affinage technique en phase de conception - Réalise une veille technologique régulière pour être au fait des dernières tendances - Contribue à alimenter le contenu du backlog pour prévoir les développements futurs - Analyse du patrimoine existant

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

En tant qu’ Architecte DevSecOps & IA Expert , vous intégrez Craftmandata , un acteur clé de la transformation numérique, pour accompagner une Banque dans son évolution vers une organisation agile à l’échelle (SAFe) . Votre mission principale sera de piloter la transformation DevSecOps et de déployer des solutions innovantes en IA Générative et Modern Engineering , au cœur d’un écosystème dynamique de startups et de plateformes communicantes. Missions clés Accompagnement des trains : Participation active aux cérémonies Agile (SAFe) . Assistance à l’implémentation des fonctionnalités demandées par les métiers. Partage des bonnes pratiques DevSecOps et veille technologique. Expertise technique et transformation : Mise en place de solutions DevSecOps (CI/CD, IaC, conteneurisation, sécurité). Acculturation et sensibilisation des équipes et du CoDir DSI. Exploration continue des actions d’amélioration pour la transformation. IA Générative & Modern Engineering : Déploiement de solutions basées sur LLM, RAG, Prompt Engineering et IA Agentique (LangChain ou équivalent). Utilisation d’outils comme GitHub Copilot et LangFuse pour l’observabilité.

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

🎯 Dans le cadre du renforcement de son pôle Data, notre client recherche un Expert Denodo confirmé pour accompagner l'évolution et l'optimisation de sa plateforme de virtualisation de données. Au sein d'une équipe internationale dédiée aux enjeux Data et Finance, vous interviendrez sur plusieurs axes stratégiques : • Réaliser un audit complet de l'environnement Denodo existant afin d'évaluer sa conformité aux bonnes pratiques du marché, sa robustesse technique, sa maintenabilité et sa capacité à accompagner les besoins futurs de l'organisation • Participer à l'amélioration de la qualité des données en mettant en place des indicateurs et des reporting permettant de suivre la fraîcheur, la cohérence et la fiabilité des informations exploitées • Concevoir et faire évoluer les modèles de données virtualisés en intégrant des données issues de multiples systèmes sources dans une architecture unifiée et cohérente • Développer et optimiser les mécanismes d'exposition de données afin de faciliter leur consommation par les équipes métiers, les applications internes et les différents contributeurs du système d'information • Contribuer aux réflexions autour de la gouvernance des données, des performances de la plateforme et des standards d'architecture Data

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

Notre client, acteur industriel dans le secteur de l'aéronautique, recherche son futur Data Engineer (H/F) à Toulouse, pour renforcer sa capacité de production sur ses chantiers data engineering et la structuration de son décisionnel (DWH, datamarts, dont Data Mart Finance). Vos missions : * Intégré à l'équipe Data BI, orienté production, vous produisez des livrables concrets et - directement exploitables * Concevoir et fiabiliser les flux de transformation / ETL * Intégrer et consolider les données issues des différents ERP * Structurer le datawarehouse et les datamarts (dont le Data Mart Finance) * Concevoir et faire évoluer les modèles de données * Produire la documentation technique et fonctionnelle associée Les compétences techniques : * SQL * Modélisation décisionnelle (DWH / datamarts) * Outil ETL du marché (SSIS, Talend, Azure Data Factory ou équivalent) * Intégration de données * Environnement multi-ERP * Power BI en aval

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d’intégration et d’exploitation de données, contribuant à rendre l’information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d’intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l’organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

La mission s’inscrit dans un domaine Risques , au sein d’une squad dédiée à la notation des entreprises . L’équipe est composée d’un Product Owner, d’un Scrum Master, ainsi que de profils BA et IT. Le consultant intervient dans un contexte de développement et maintenance de solutions Data et d’APIs. Périmètre technique Teradata Bases Hive HDFS Phoenix APIs Spring Boot Environnement Cloudera (forte expertise requise) Missions principales Développer et intégrer les évolutions sur le périmètre des solutions de la squad Participer à la mise en production avec les équipes expertes et assurer le support (SAV) Maintenir et enrichir la documentation fonctionnelle et technique Contribuer au support et à l’accompagnement des utilisateurs Participer aux ateliers d’affinage technique en phase de conception Contribuer à l’alimentation et l’évolution du backlog Réaliser l’analyse du patrimoine existant Effectuer une veille technologique régulière

Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme Data dédiée au suivi de portefeuilles financiers, nous recherchons un consultant Senior Data Engineer / Data Analyst capable d’intervenir sur l’ensemble de la chaîne de traitement de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à la production d’indicateurs métier. Le consultant contribuera à l’amélioration de la qualité des données, à l’automatisation des traitements et à la production d’analyses permettant le suivi de la performance des fonds et mandats.

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa stratégie Data, un grand groupe international recherche un Project Manager Data pour piloter un domaine de données stratégique utilisé par de nombreux métiers (CRM, Marketing, E-commerce, Service Client, Analytics, IA, automatisation, etc.). La mission s'inscrit dans la continuité d'un programme de structuration des données visant à améliorer leur qualité, leur gouvernance, leur disponibilité et leur exploitation au travers de Data Products à forte valeur métier. MissionsPilotage du Data Product Définir et piloter la roadmap du domaine Data concerné. Prioriser les besoins en fonction de la valeur métier attendue. Assurer le suivi des cas d'usage consommateurs de données. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités techniques. Gouvernance et Qualité des Données Structurer et animer la gouvernance des données. Définir les règles de qualité et les indicateurs associés. Organiser les processus de création, mise à jour et maintenance des données. Assurer la traçabilité des décisions et arbitrages. Coordination transverse Animer les comités de pilotage et instances de gouvernance. Coordonner les équipes métiers et techniques. Faciliter la prise de décision entre les différentes parties prenantes. Arbitrer les priorités et gérer les dépendances. Data Management & Architecture Participer à la définition des modèles de données cibles. Contribuer aux arbitrages d'architecture et aux choix des systèmes de référence. Superviser les flux de données et leur intégration. Veiller à la cohérence globale de l'écosystème Data. Pilotage par la valeur Définir les indicateurs de succès. Mesurer la valeur délivrée par les initiatives Data. Réaliser les arbitrages entre valeur, risques, coûts et complexité. Compétences requisesFonctionnelles Gestion de projets Data. Gouvernance des données. Data Quality Management. Data Product Management. Modélisation de données. Pilotage de roadmap. Gestion des parties prenantes. Méthodologies Agile (Scrum, Kanban). Gestion de projet et coordination transverse. Pilotage orienté valeur métier. Techniques SQL. Data Warehousing. ETL / ELT. Data Management. Outils appréciés Snowflake ou équivalent. Outils de Data Visualisation (Power BI, Tableau, Qlik Sense). Outils de Data Quality. Outils de Data Catalog / Data Governance.

Localisation : Lille (équipe basée sur site) Rythme : Temps plein (5 jours/semaine) Télétravail : 3 jours/semaine Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique autour des référentiels DATA , vous interviendrez au sein d’une équipe de développement mature basée à Lille. La mission s’inscrit dans un environnement complexe, avec des interactions fortes entre : Product Owners Product Management Métiers La dimension systémique est clé : vous accompagnerez les parties prenantes dans l’amélioration de leur maturité agile, notamment sur les enjeux de communication, d’alignement et de collaboration. Mission principale En tant qu’ Agile Master , vous êtes facilitateur(trice) et garant(e) du bon fonctionnement de l’équipe de delivery. Vous aurez un rôle de coach, avec une forte implication dans : L’accompagnement vers l’autonomie L’amélioration continue La transformation agile à l’échelle de l’écosystème Responsabilités Accompagnement Agile Mettre en place et faire vivre les pratiques agiles (Scrum, Kanban, DevOps) Accompagner le Product Owner dans ses activités Conseiller les équipes sur les méthodes les plus adaptées au contexte Promouvoir les valeurs et principes agiles Facilitation & animation Organiser et animer les cérémonies agiles : Daily Scrum Meeting (DSM) Weekly Sprint planning / Maturation Rétrospectives Démonstrations Faciliter les échanges entre équipes techniques et métiers Embarquer les parties prenantes dans une dynamique collaborative Pilotage & amélioration continue Mettre en place et suivre les indicateurs de performance : Burndown chart Health checks KPIs d’équipe Identifier et lever les obstacles Favoriser l’amélioration continue des pratiques et de l’organisation Structuration & delivery Accompagner l’équipe vers l’autonomie en déploiement continu Garantir la qualité et la mise à jour de la documentation (technique et fonctionnelle) Assurer la cohérence des pratiques à l’échelle du domaine / de la factory Livrables attendus Mise en œuvre des pratiques agiles Animation des rituels et ateliers Mise en place d’indicateurs de suivi Plan d’amélioration continue Documentation à jour et partagée Accompagnement vers l’autonomie des équipes Compétences requises Compétences techniques & méthodologiques Maîtrise des frameworks agiles (Scrum, Kanban, DevOps) Expérience en environnement DATA appréciée Capacité à évoluer dans des systèmes complexes Compétences comportementales Excellent sens de la communication Capacité à fédérer et à embarquer des équipes Esprit d’analyse et de synthèse Rigueur et organisation Forte capacité de facilitation Goût pour le travail collaboratif

Si pour vous être Tech Lead Data GCP , c’est : Piloter la conception et l’architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l’écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique , structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d’une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP , et vous êtes à l’aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables , en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d’ingénierie data ; Mettre en place des modèles d’industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l’écosystème GCP et Data Cloud .

Au sein de la direction Data & Transformation chez notre client grand compte dans le secteur de l'industrie, nous recherchons un(e) consultant(e) MDM et data gouvernance. Vous serez le garant de la qualité, de la structure et de la cohérence des données de l'entreprise. Votre rôle sera de concevoir et de déployer la stratégie MDM (Master Data Management) sur les domaines clés du secteur, tout en orchestrant la gouvernance et l' architecture des données . Vos missions : Stratégie & Implémentation MDM : Cadrer, concevoir et déployer les solutions MDM adaptées aux besoins de l'industrie Définir et modéliser les référentiels de données maîtres Assurer l'alignement du MDM avec les systèmes clés de l'écosystème Architecture & Modélisation Data : Concevoir l'architecture cible des données en collaboration avec les architectes d'entreprise Cartographier les flux de données (linéage) et définir les patterns d'intégration Veiller à la scalabilité et à la sécurité des architectures de données proposées Gouvernance & Qualité des Données (Data Quality) : Mettre en place et animer le cadre de gouvernance Définir les politiques de gouvernance, les dictionnaires de données et les glossaires business Mettre en oeuvre des indicateurs de performance et des dashboards de suivi de la Data Quality Piloter les chantiers de remédiation et de nettoyage des données obsolètes ou erronées Accompagnement et Change Management : Assurer le pont entre les équipes techniques et les équipes métiers Accompagner le changement auprès des utilisateurs pour ancrer une véritable culture Data-Driven