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CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

Almatek recherche pour l'un de ses client, Un Data Engineer Senior Python / Talend sur Clermont-ferrand Compétences techniques python - Confirmé - Impératif Talend - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Compétences requises : - Développement Python, Talend DI, SQL, DBT - PostGres et SQL (DDL et DML) - Modélisation de data, process de nettoyage de données - Utilisation de Archimate - Gestion de configuration avec GitLab - Pratique de la méthodologie Agile : une expérience sur un projet est un plus - Travail en équipe : contexte de travail collaboratif - Communication - Bon niveau d'autonomie et d'adaptation - Anglais lu/parlé/écrit Les compétences suivantes sont un plus : - expérience de construction de chaine CI/CD - automatisation avec Ansible - Talend ESB - connaissance sur les bases no-sql Impératif : --> Profil Data Engineer pas Data Analyste --> Senior uniquement

Concevoir et implémenter des pipelines de données robustes et évolutifs Optimiser les performances et la rentabilité (optimisation des requêtes, clustering, stratégies de stockage) Implémenter des pipelines CI/CD et des frameworks d'observabilité pour améliorer la fiabilité des données Collaborer étroitement avec les architectes et les parties prenantes métiers pour s'aligner sur les objectifs stratégiques Promouvoir les bonnes pratiques en matière de gouvernance, sécurité et conformité des données Encadrer les ingénieurs et contribuer aux bonnes pratiques et aux normes d'ingénierie Assurer le support des environnements de production, résoudre les problèmes et effectuer des analyses de causes profondes Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme de données

Contexte Dans le cadre de projets de transformation et de modernisation des systèmes d'information chez de grands acteurs de la distribution et de la grande consommation, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior pour intervenir sur une migration de plateforme Data vers le Cloud. Vous intégrerez une squad Agile dédiée, au sein d'une organisation Data Factory, dont la mission est de concevoir et déployer des produits Analytics innovants à destination des fonctions support, des équipes logistiques et des points de vente. Vos missions En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur tout ou partie des missions suivantes : Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration on-premise vers le Cloud Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein d'un Data Lake Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) Rédaction de la documentation technique (dossiers d'analyse, release notes, etc.) Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques Conception et exécution de tests unitaires Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD Environnement technique Azure / Databricks / Spark Python / SQL CI/CD, Azure DevOps Outils Agile (JIRA)

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

Contexte Dans le cadre de la mise en place d’une plateforme Data Groupe, notre client recherche un Data DevOps Engineer orienté AWS & Snowflake pour renforcer une équipe Data Factory. La plateforme vise à centraliser et industrialiser les usages data à l’échelle du groupe, avec des enjeux forts autour : de l’automatisation de la gouvernance de la sécurité de l’observabilité de l’industrialisation des déploiements data Objectif du poste Industrialiser et sécuriser les déploiements de la plateforme data, en mettant en place des pratiques robustes de CI/CD, d’Infrastructure as Code et d’automatisation autour de Snowflake et de l’écosystème AWS. Missions Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD Industrialiser les déploiements Snowflake et dbt Automatiser les tests, contrôles qualité et la gestion des environnements Déployer et maintenir l’Infrastructure as Code avec Terraform Gérer les composants Snowflake (Tasks, Streams, Snowpipe…) Étudier et implémenter des configurations avancées Snowflake Participer à l’optimisation des pratiques DataOps Contribuer aux intégrations avec les solutions de l’écosystème data Participer à l’automatisation et l’orchestration des workflows data Travailler avec les équipes Data Architects et Data Engineers Mettre en place le monitoring, l’alerting et l’observabilité Contribuer aux bonnes pratiques de sécurité opérationnelle Participer à la gestion des accès, rôles et secrets Documenter les solutions et bonnes pratiques Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes Accompagner les projets sur les sujets DevOps Data Environnement technique AWS Snowflake Terraform dbt Git / GitOps / CI/CD Airflow / MWAA / Step Functions Apache NiFi plateforme Data Groupe Amazon EKS MongoDB / OpenSearch CloudWatch IAM / RBAC / SSO Dataiku / Bedrock / Cortex

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

Data Engineer orienté gestion de la donnée , capable de prendre en charge la donnée de bout en bout : de son arrivée jusqu’à son exploitation, en garantissant sa qualité, sa cohérence et sa performance. Le poste s’inscrit dans un environnement majoritairement Microsoft , avec des enjeux forts autour de la structuration, de l’analyse et de la modélisation des données . Missions principales Gérer la donnée tout au long de son cycle de vie (ingestion, transformation, stockage, exploitation). Concevoir, maintenir et optimiser des data pipelines fiables et performants. Organiser et structurer les données via des modèles de données clairs et adaptés aux usages métier. Participer à des activités de data analysis pour assurer la qualité et la cohérence des données. Automatiser les traitements et flux de données via du scripting Python . Collaborer étroitement avec les équipes techniques et métiers , dans une logique transverse, afin de comprendre et répondre aux besoins liés à la donnée. Veiller aux bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de performance des données. Environnement technique Écosystème Microsoft (bases de données, outils data, cloud) Python (scripting, automatisation, traitement de données) Data pipelines / ETL – ELT Modélisation de données SQL Une connaissance de l’industrie des fonds / de la gestion d’actifs constitue un réel avantage.

Résumé : L’objectif est de développer une plateforme Big Data basée sur des technologies robustes et évolutives, capable de gérer un volume important de données de plusieurs pays. Cette plateforme centralise divers indicateurs pour des vues standardisées et transverses. Au-delà des responsabilités techniques, le développeur doit respecter les directives du Groupe concernant les frameworks internes et les principes d’architecture et collaborer avec les parties prenantes du projet. Responsabilités : • Recueillir, comprendre et affiner les besoins métiers • Concevoir des solutions conformes aux directives d’architecture • Piloter les activités de développement en tant qu’expert • Concevoir et maintenir un code efficace et réutilisable • Identifier les goulets d’étranglement et proposer des solutions • Livrer des services prêts pour la production • Rédiger et mettre à jour la documentation technique • Assurer une communication efficace avec les équipes Compétences techniques Développement logiciel (Python, API). Technologies Big Data : ingestion de données, stockage S3, architecture Medallion, etc. Patterns Big Data : architecture Lambda, partitionnement, bucketing, design orienté requêtes (Design by Query), etc. AWS (Amazon Web Services). Compétences fonctionnelles Esprit d’initiative, capacité à être proactif dans son périmètre de responsabilité et orienté solutions. Capacité à encadrer et accompagner les développeurs vers les objectifs de livraison et de qualité. Capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle (multitâche). Maîtrise des bonnes pratiques et des standards de développement logiciel. Maîtrise de l’anglais professionnel. Must Haves : • 6 à 9 ans d’expérience en développement de solutions Big Data • Expérience en ingestion, traitement et distribution de données • Maîtrise des méthodologies CI/CD et des tests • Connaissance des bonnes pratiques de développement Nice to Have : • Expérience avec des frameworks Big Data spécifiques • Connaissances en monitoring et résilience des systèmes • Compétences en documentation technique en anglais

Objectifs de la Mission : - Optimiser les usages et la performance des plateformes AWS et Snowflake - Optimiser les processus d’intégration des données - Garantir une gestion des données sécurisée et conforme - Maintenir une documentation à jour pour soutenir les projets de l’entreprise Missions Principales : 1. Administration et gestion de la plateforme AWS - Gestion des incidents : - Diagnostiquer et résoudre les incidents liés à la plateforme AWS. - Mettre en place des actions préventives pour minimiser les risques d’interruption de service. - Conception technique : - Participer à la conception et au développement de composants techniques pour des solutions innovantes. - Développer des solutions permettant le traitement sécurisé de grands volumes de données. - Automatisation des processus : - Créer et maintenir des pipelines CI/CD pour déploiements continus. - Superviser la gestion du dépôt Git (branches, pull requests, merges) pour garantir une collaboration efficace. 2. Administration et gestion de la plateforme Snowflake - Conception de solutions sur Snowflake : - Concevoir et déployer des solutions exploitant pleinement les capacités de Snowflake (multi-cluster, partage de données sécurisé, optimisation des charges de travail). - Élaborer des modèles de données optimisés pour des performances maximales et des coûts maîtrisés. - Mettre en place des architectures de données optimisées - Créer des environnements modulaires et conteneurisés pour faciliter l’expérimentation et le prototypage 3. Intégration et gestion des données - Superviser l’intégration des données provenant de sources multiples et variées (structurées et non structurées). - Effectuer le nettoyage, la validation, et la sécurisation des données avant leur utilisation en aval. - Contribuer à la gestion des référentiels de données internes pour assurer une cohérence dans leur utilisation. 4. Collaboration et documentation - Travailler en coordination avec les équipes de développement et d’exploitation pour aligner les besoins métier et les solutions techniques. - Documenter les processus, architectures et solutions mises en œuvre pour assurer la pérennité et le partage des bonnes pratiques au sein des équipes. - Animer des sessions de sensibilisation ou de formation sur les meilleures pratiques en matière de gestion et d'exploitation des données. 5. Sécurité et conformité - S'assurer de la conformité des solutions déployées avec les politiques de sécurité et les normes internes. - Contribuer à l'amélioration continue des processus liés à la sécurité des infrastructures et des données. - Assurer une veille technologique active pour identifier les opportunités d’amélioration et anticiper les évolutions. 6. Animation de la communauté technique et veille technologique - Participer à l'animation de la communauté technique autour des solutions et infrastructures de données. - Rester à jour sur les technologies et tendances liées à la gestion et manipulation des données. - Proposer des évolutions pour les infrastructures et outils existants en fonction des besoins métier et des avancées technologiques.

Concevoir, développer et maintenir des applications robustes et scalables en Java / Spring Boot Développer des flux de données avec Kafka et RabbitMQ Participer à l’architecture de solutions microservices et event-driven Traiter, transformer et agréger des données Participer à toutes les phases du cycle logiciel : conception, développement, mise en production et maintenance Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement : CI/CD, Git, tests, qualité de code, craftsmanship Contribuer à l’amélioration continue des pratiques et de la qualité produit Collaborer étroitement avec les équipes Produit et Tech Lead dans un environnement agile Scrum Environnement technique Java Spring Boot Kafka RabbitMQ Microservices API REST Git CI/CD Sonar Bases de données relationnelles et documentaires

Senior/expert IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire o Data Engineering, mission en autonomie o expertise IICS/ Snowflake o Mission Tech lead o Langue de la mission : anglaise la plupart du temps et française · Démarrage immédiat Data Engineer Expert IICS / Snowflake o Data Engineering, mission en autonomie o expertise IICS/ Snowflake o Mission Tech lead o Langue de la mission : anglaise la plupart du temps et française · Démarrage immédiat

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme Data dédiée à l’analyse des marchés de l’énergie, un grand acteur du secteur renforce son équipe Data Platform afin d’accompagner l’adoption et la montée en charge de ses usages. Cette plateforme centralise et industrialise la gestion de séries temporelles utilisées par des équipes métiers orientées trading, analyse de marché et gestion de portefeuille énergétique. L’environnement est moderne, orienté cloud et data engineering, avec une forte dimension : scalabilité, gouvernance de la donnée, qualité des données, onboarding utilisateurs, automatisation des pipelines. Vous rejoindrez une équipe agile composée d’experts data travaillant en proximité avec les équipes métier et les équipes gouvernance/data office. Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données robustes et automatisés Garantir la fiabilité et la disponibilité de la plateforme data Participer à l’industrialisation et au monitoring des flux Accompagner les utilisateurs dans l’adoption de la plateforme Former et onboarder les nouveaux utilisateurs Assurer un support fonctionnel et technique au quotidien Identifier les axes d’amélioration continue via les retours utilisateurs Participer aux sujets de gouvernance et de qualité des données Environnement technique AWS Python Architecture Big Data Data Management Systems DevOps Gestion de séries temporelles Monitoring & automatisation

Objectifs et livrables Dans le cadre du lancement de notre nouveau projet, nous recherchons une prestation de Data Engineer senior pour concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données dans un environnement serverless exigeant. Le prestataire Data Engineer senior doit être capable de produire, mais aussi de comprendre les enjeux métier, de cadrer les sujets en amont, de faire les bons choix de conception et de diffuser son savoir-faire au sein de la squad. Missions principales : Concevoir et développer des pipelines de données en Python Implémenter des traitements batch et des orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des données volumineuses, notamment au format Parquet Mettre en place des validations de schémas et des contrôles de qualité de données Assurer l’intégration avec des APIs externes Participer à la modélisation et à l’optimisation des bases Azure SQL Mettre en œuvre l’observabilité de la solution : traces, métriques, logs Industrialiser les déploiements via CI/CD • Garantir la qualité et la sécurité du code Contribuer à l’analyse des besoins et au cadrage des sujets avant implémentation Porter une réflexion de conception sur les choix techniques, les compromis et la maintenabilité Utiliser l’IA comme un levier d’ingénierie concret : accélérer l’exécution, explorer des options, challenger des choix, améliorer la qualité et gagner en efficacité, sans déléguer la réflexion ni baisser le niveau d’exigence Partager ses pratiques, expliciter ses choix et contribuer à la montée en compétence de la squad Travailler efficacement dans un environnement international, y compris en anglais sur des sujets techniques et de conception Profil recherché : Capable de comprendre rapidement les enjeux métier et de les traduire en solutions robustes et pragmatiques Capable de penser le problème avant de se focaliser sur l’implémentation Doté d’une vraie expertise d’ingénierie et de conception, au-delà de la seule maîtrise d’un langage, d’un framework ou d’une version spécifique Capable d’utiliser les outils d’IA de manière avancée, critique et pertinente, et non comme un simple générateur de code Proactif, précis et honnête sur ses capacités, ses limites et les risques associés à ses choix Capable de produire de la synthèse utile à la décision Attiré par l’immersion dans les sujets, le partage, la transmission et le travail transverse Compétences requises : Langage : Python Cloud : Expérience des Azure Functions, notamment Durable Functions v2 Capacité à récupérer et exploiter des données depuis différentes sources Azure : Data Lake, Blob Storage, Azure DB Data processing: Pandas Polars PyArrow Langues : Bon niveau d’anglais, permettant de participer de manière autonome à des échanges techniques et de conception, à l’écrit comme à l’oral La valeur attendue réside aussi dans la capacité à comprendre les enjeux, concevoir les bonnes solutions, utiliser l’IA avec discernement, expliciter les choix et faire progresser l’équipe. Compétences demandées PYTHON - Expert POLARS - Confirmé PYARROW - Confirmé PANDAS - Confirmé Fonctions Azure - Expert Niveau de langue Anglais - Courant

Dans le cadre des travaux à réaliser, nous recherchons un profil Data Engineer confirmé / senior : Participer à la définition de l'architecture Data Concevoir, Affiner et Développer les solutions de collecte et de stockage des données (provenant de multiples sources) afin de le rendre disponibles pour les usages métiers Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés Déployer le produit dans les différents environnements Garantir le bon fonctionnement du produit en production et assurer le suivi / l'assistance / la gestion des incidents Accompagner l’évolution des pratiques de l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code