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Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Big Data pour concevoir et industrialiser des plateformes de traitement de données à grande échelle. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines, optimisation des traitements distribués, passage vers des architectures plus scalables et temps réel) et guiderez leur mise en œuvre avec Spark, Kafka et les écosystèmes Big Data. Vous serez responsable de la refactorisation et de l’optimisation des pipelines de données, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de fiabilité et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour adapter les traitements aux pipelines CI/CD et aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering et d’industrialisation. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions pérennes.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir au cœur d’une plateforme data stratégique. Tu rejoindras une équipe en charge de la collecte, la centralisation et la transformation de données issues de sources hétérogènes , avec des enjeux forts de volumétrie, de performance et de qualité. Tes principales missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes et scalables Assurer l’ ingestion et la transformation de données multi-sources Optimiser les performances des traitements (Spark / SQL) Orchestrer les flux de données via Airflow Structurer et organiser le stockage des données Participer à l’ industrialisation des traitements (CI/CD, infrastructure) Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données Contribuer aux échanges techniques et à l’amélioration continue des pratiques

• vous contribuerez à la construction des solutions sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la squad et de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage, traitement et usages, mise à disposition : une expérience des environnements Unix, une forte expertise SQL et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous interviendrez à la fois sur des activités projet mais aussi sur du RUN (suite des traitements de production, analyse/résolution d’incidents, optimisations, amélioration continue). Ces interventions sont primordiales, chaque membre de la squad participe au traitement des incidents et à l’amélioration continue du périmètre applicatif.

Le datalake est utilisé comme une data plateforme pour les équipes IT et métiers. L'objectif de la mission est d'assurer le rôle de Data Engineer de ce datalake : Gestion de la production Gestion de la dette technique Revoir l'architecture actuelle et proposer des évolutions Développements liés aux projets Description : Mettre en place la collecte et la mise à disposition des données au sein de l’entreprise Industrialiser et mettre en production des traitements sur les données (par exemple : mise à disposition de tableaux de bords, intégration de modèles statistiques) en lien avec les équipes métiers et les équipes qui les analysent Activités et tâches : Acheminement de la donnée Mise à disposition de la donnée aux équipes utilisatrices Mise en production de modèles statistiques Suivi de projet de développement Développement job spark Traitement et ingestion de plusieurs formats des données Développement des scripts Développement et Implémentation des collectes de données, des jobs de traitement et Mapping de données Développement des moyens de restitution via génération de fichier et ou API & Dashboarding Collecter toutes les données et les fournir aux clients en tant qu'API ou fichiers Développer de pipelines d'ingestion à partir de différentes sources (streaming et batch) ainsi que des spark jobs le prétraitement des données et calcul des indicateurs de performance (KPI) Développer des API génériques d’ingestion et de traitement de données dans un environnement HDP Participer à la conception, mise en place et administration de solutions Big Data Participation à l’installation, administration et configuration des Hadoop clusters. Mise en place en Spring Boot des services d'extraction de data du système legacy (tera data), la data sera par la suite envoyée au data lake via des topics Kafka Normalisation et agrégation des données afin de produire les rapports sous forme de Business View

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Engineer avec une forte appétence pour le reporting et la valorisation de la donnée. L’objectif est de structurer, industrialiser et exploiter les données afin de produire des indicateurs fiables et utiles aux métiers. Missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Assurer la collecte, transformation et mise à disposition des données Participer à la modélisation des données (datawarehouse / datamart) Mettre en place et optimiser les flux via des outils d’orchestration Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins en reporting Développer et alimenter des tableaux de bord et reportings Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Environnement technique Cloud : GCP (idéalement) ETL / Orchestration : Airflow, DBT Langages : Python BI / Reporting : Power BI, Tableau ou équivalent Data : SQL, modélisation data

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Rejoignez TRUST’IT 🚀 Créée en 2016, TRUST’IT compte aujourd’hui plus de 100 collaborateurs et un chiffre d’affaires de plus de 10 M€. Spécialistes de l’infrastructure, de la production et des métiers fonctionnels (Business Analyst, PO, Scrum Master…), nous proposons principalement des missions longues (2 à 3 ans). Notre force : une culture d’entreprise familiale , un turnover quasi nul et un mot d’ordre clair – la confiance . Chez TRUST’IT, nous plaçons l’épanouissement de nos collaborateurs au cœur de notre réussite. Nos avantages ✅ 25 CP + 10 RTT ✅ Mutuelle/prévoyance 100 % gratuite pour vous et votre famille ✅ Navigo intégralement remboursé + panier repas ✅ Prime d’intéressement & de cooptation (1 500 €) ✅ Chèques cadeaux, vacances, culture, rentrée scolaire ✅ Accès gratuit à + de 3 000 infrastructures sport & bien-être TRUST’IT, ce n’est pas une ESN comme les autres… c’est une famille ! Nous recherchons pour notre client, un Data Engineer (H/F) Contexte : Des tâches quotidiennes liées au maintien de la production en condition opérationnelle. Vos interlocuteurs privilégiés seront les équipes de production applicative, les équipes infrastructures, les plateformes internationales, mais également les équipes métiers pour lesquelles vous apporterez votre support et votre expertise technique. Missions : Conception et mise en œuvre de l'ingestion et du stockage de données : Identifier et formaliser les besoins des métiers en matière de collecte et de stockage de données. Développer des solutions d'acquisition de données via API. Concevoir et implémenter des architectures de stockage de données robustes (Ex: Ozone, Hadoop, Druid, Clickhouse…). Valider la qualité des développements par des tests unitaires et d'intégration. Automatiser les traitements de données via la mise en place et la maintenance de batch. Valorisation et sécurisation des données : Industrialiser les processus de nettoyage et de transformation des données. Gérer et documenter des bases de données hétérogènes, en intégrant diverses sources de données. Veiller à la conformité RGPD dans la gestion du cycle de vie des données. Superviser l'exploitation et assurer la maintenance corrective et évolutive des systèmes de données. Intégration et suivi des modèles prédictifs : Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et de machine learning. Mettre en place des dispositifs de validation et de monitoring des modèles. Assurer le suivi opérationnel et la maintenance des modèles intégrés aux applications. Contribution au pilotage projet : Définir les spécifications techniques précises en appui de l'analyse des besoins. Environnement technique : Les composants basés sur le logiciel de l’éditeur Cloudera CDP 7.1 :Hbase, Hive, Kafka, Solr, Knox, Spark,Ranger, Zookeeper, Kerberos LDAP... •Être force de proposition sur les évolutions techniques du périmètre Data avec la nouvelle offre containérisée : Cloudera Data Services (Infra Openshift K8s) •Contribuer à l'élaboration et à l'exécution des stratégies de migration des clusters Hadoop Cloudera. •Aisance avec l’écosystème Apache (Outils OpenSource),Build (Java, Maven, Gradle...), Automatisation avec Ansible •Connaissance Trino/Starburst, AirFlow, Flink •Participer à la résolution de problèmes complexes sur les plateformes Data (Capacité d’analysedes incidents applicatif de type Hive, Yarn, Spark...) •Apporter un support quotidien aux équipes applicatives et métiers dans leurs études de cas d’usage, leurs problématiques de développement ou de montée en charge. •Le poste est soumis à astreintes et interventions hors périodes ouvrées par rotation .Couverture horaire de l’équipe : 8h/19h

Intégrer une mission au sein de notre client en tant que Data Engineer GCP. Missions : Créer de nouveaux projets et produits de données sur GCP au sein du sous-domaine Finance Procurement . Participer au développement back‑end sur GCP et, pour certains cas d’usage, créer également le modèle sémantique Power BI . Intégration au sein d’une sous‑équipe de 4 data engineers dans une équipe Finance de 10 personnes au total. 70 % du temps consacré à l’innovation et aux nouveaux projets sur GCP. 30 % du temps dédié à la continuité et à la maintenance.

Titre : Ingénieur Data Senior - Domaine Cargo DWH Contexte Renforcement de l'équipe Data Warehouse Cargo . Mission LCM (maintenance) + évolutions/projets nouveaux. Chargé de données ticketing/réservations, finances et opérationnel pour le domaine Cargo. Interface directe avec business, architecture, OPS. Stack Technique Actuel (répartition quotidienne) : ETL : PowerCenter (20%) SQL/Scripting : Teradata + BTEQ/Shell (50%) OS : Linux (10%) Reporting : SAP BI4 + PowerBI (20%) Prochaines évolutions : ETL : IDMC (20%) SQL/Scripting : BigQuery + Dataproc/Terraform (60%) Reporting : SAP BI4 + PowerBI (20%) Compétences soft clés : Communication, autonomie, adaptation, analyse complexe, coordination stakeholders.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer (H/F) à Hauts-de-France, France. Les missions attendues par le Data engineer (H/F) : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data Compétences : Expertise SQL, ETL CI/CD, github, Terraform, Kafka Power BI, Looker Google Cloud Platform (GCS, BigQuery)

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Dans le cadre du développement de son usine digitale orientée Data , notre client recherche 6 Data Engineers expérimentés afin d’accélérer la mise en œuvre de cas d’usage sur la plateforme Databricks. 📍 Localisation : France / Remote 📅 Démarrage : ASAP

📢 Data Engineer Scala Spark – Environnement Cloud (H/F) 🧩 Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) afin d’intervenir sur des sujets à forte volumétrie, autour de pipelines de données complexes et d’optimisation des traitements. Vous évoluerez dans un environnement technique exigeant, avec des enjeux de performance, scalabilité et qualité de la donnée. 🚀 Missions principales Développement de pipelines data en Scala / Spark (batch principalement) Optimisation des traitements et gestion de volumétries importantes Mise en place et amélioration des bonnes pratiques de développement Participation à l’architecture et aux choix techniques Collaboration avec les équipes métiers et techniques Contribution au mentoring et partage de connaissances 🧰 Stack technique Scala / Spark Maven Environnement Cloud (AWS ou Azure) Databricks (selon contexte) API HTTP Stack ELK (optionnel) ✅ Must have Solide expérience en Scala / Spark (batch) Maîtrise des optimisations Spark Expérience sur fortes volumétries de données Bonnes pratiques de développement (clean code, build, versioning) Expérience en environnement Cloud (AWS ou Azure) Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering ➕ Nice to have Expérience avec Databricks Développement d’ API HTTP Connaissance de la stack ELK Expérience en environnement multi-projets 🤝 Soft skills Esprit d’analyse et rigueur Autonomie et force de proposition Bon relationnel et esprit d’équipe Capacité à comprendre les enjeux métiers Sens des priorités et gestion des délais 🎓 Profil Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique Anglais technique requis 8 ans d'expériences MINIMUM ! 📍 Modalités Télétravail partiel (jusqu’à 3 jours / semaine) Mission longue Démarrage : ASAP

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Dans le cadre du développement de son système d’information décisionnel, un grand groupe français renforce sa plateforme data dédiée au pilotage des activités immobilières. La mission s’inscrit dans l’évolution d’un hub de données centralisé , permettant de consolider, partager et valoriser les données métiers pour des usages analytiques avancés : pilotage opérationnel, reporting, data visualisation et ouverture vers des cas d’usage d’intelligence artificielle. Cette plateforme data, déployée depuis 2022, repose sur une architecture Lakehouse moderne dans le cloud AWS , et s’appuie sur des technologies telles que Databricks, NiFi, Redshift et Power BI . L’équipe data actuelle développe et maintient plusieurs applications analytiques visant à améliorer l’exploitation et la qualité des données au service des métiers. En tant qu’ Expert Data Engineer , vous interviendrez sur la conception, l’évolution et l’exploitation du hub de données. Vos principales responsabilités seront : Engineering & Data Platform Assurer la maintenance et l’optimisation des chaînes de traitement existantes (Python, SQL, Databricks, Power BI) Développer de nouveaux pipelines de données pour intégrer de nouvelles sources dans le Data Lake (Batch, API) Participer aux travaux de modélisation et d’urbanisation du hub de données Identifier, collecter, transformer et stocker les données nécessaires à l’alimentation des modèles analytiques Implémenter des algorithmes et traitements avancés exploitant les données du Data Lake Analyse & accompagnement métier Participer aux ateliers avec les métiers afin de formaliser les besoins Rédiger les expressions de besoins et spécifications fonctionnelles Définir les règles de calcul et d’agrégation des indicateurs Proposer des solutions adaptées aux enjeux d’analyse et de pilotage Descriptif de la mission Data visualisation & reporting Concevoir et développer des tableaux de bord et rapports Power BI Automatiser les processus de reporting Produire des indicateurs et restitutions analytiques pour les utilisateurs métiers Documentation & gouvernance Rédiger les spécifications techniques et fonctionnelles Documenter les règles d’alimentation du datawarehouse et les modèles de données Contribuer à la documentation des règles de sécurité et de gouvernance des données Participer aux plans de tests, recettes et supports utilisateurs

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Participer à une intégration d'SAP Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) SAP Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse