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Nous recherchons un Data Engineer / Expert DBT Snowflake Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Nous recherchons un Data Engineer / Expert DBT Snowflake Data Engineer senior/expert DBT/Snowflake 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Localisation : Paris / Lyon de préférence Compétences requises : Snowflake : Maîtrise des fonctionnalités avancées de Snowflake (Time Travel, Zero-Copy Cloning) Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) dbt (outil de création de données) : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Vos missions En tant que Data Engineer , vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’intégration de données sous Azure Data Factory Assurer la gestion complète des flux de données : ingestion, transformation, normalisation et mise à disposition pour les différents services du SI Réaliser des transformations et agrégations complexes en SQL , dans une logique de qualité, de performance et d’industrialisation Collaborer étroitement avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins et proposer des solutions techniques adaptées intégrées au Datahub Contribuer à l’ amélioration continue des processus Data : automatisation, fiabilisation, optimisation et bonnes pratiques Participer à la fiabilité et à la qualité du code et des déploiements dans un environnement industrialisé ⚙️ Stack technique Cloud : Azure (hébergement, stockage, orchestration) Data : Azure Data Factory Bases de données : Azure SQL, Cosmos DB Langages : SQL (avancé), Python (Azure Functions) Infrastructure : Terraform (Infrastructure as Code) Qualité & sécurité : SonarCloud, Snyk CI/CD & DevOps : Azure DevOps

Descriptif du poste Dans le cadre de l'équipe Data Analytic, nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l'entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de Data Engineering sur Elastic/OpenSearch et Kafka. Technologies principales Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) OpenSearch et Kafka Technologies couramment utilisées L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées :

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Data Engineer. Contexte Dans le cadre d’un projet data, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur des problématiques de gestion de bases de données et de traitement de données à grande échelle , au sein d’un environnement international. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants Intervenir sur la gestion et l’optimisation des bases de données Développer des traitements data en Java Exploiter et optimiser des traitements Apache Spark SQL Assurer la qualité, la cohérence et la performance des données Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un contexte anglophone Participer aux échanges, réunions et documentation en anglais

Objectif de la mission Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur ELASTIC/OPENSEARCH et KAFKA Les principales technologies utilisees • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) • Open Search et Kafka L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs Prestations demandées La mission consiste à: Support, automatisation et maintien en conditions opérationnelles des plateformes ELK/Opensearch/Kafka ( ELK etant la priorite) Participation aux developpmenent de l equipe data Analytics Support plateforme WWW Environnement anglophone

Nous recherchons un Data Engineer /Expert DBT et IICS Data Engineer senior/expert DBT ET IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Localisation : Bordeaux de préférence sinon France L'équipe recherche un data Engineer senior pour diriger la migration d'IICS vers DBT sur Snowflake. Le candidat idéal doit jouer le rôle de « traducteur » : il doit être capable de lire des mappages IICS hérités complexes (logique de rétro-ingénierie) et de les refactoriser en modèles SQL DBT modulaires et propres. Compétences requises : Connaissance approfondie d'IICS et de dbt : maîtrise parfaite des deux outils. Spécialisation en validation : expérience dans la vérification de la parité des données 1:1 à l'aide d'outils tels que dbt_audit_helper.) Stack : Snowflake, dbt, IICS et Airflow (pour l'orchestration).

Dans le cadre de projets Data en environnement Full Microsoft, Altarea souhaite renforcer ses équipes sur des sujets d’ingestion, traitement et restitution de données. Les projets consistent à : ingérer de nouvelles données depuis des bases Oracle ou PostgreSQL, Les stocker et traiter sur Azure, Produire des rapports décisionnels via Power BI. Mission Ingestion de données depuis Oracle / PostgreSQL vers Azure Utilisation de SSIS (infra locale) ou Azure Data Factory selon les contraintes techniques et de coûts Traitement et transformation des données Modélisation et restitution via Power BI Travail majoritairement en SQL (pas de besoin Python) Capacité à challenger les choix techniques et à proposer des optimisations Veille technologique et posture de consultant Environnement technique Stack Full Microsoft (MSBI) SQL Server / SSIS Azure (Data Factory, stockage) Power BI Sources : Oracle, PostgreSQL Profil recherché Data Engineer / Data Analyst Azure 5 à 10 ans d’expérience Très bon niveau SQL À l’aise en environnement MSBI Capacité de recul, force de proposition Posture conseil Une expérience dans la promotion immobilière est un gros plus

2 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Expérience de 3 ans minimum Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine de l’environnement , disposant d’une plateforme Big Data exploitant de très grands volumes de données. Ces données alimentent des algorithmes d’analyse avancée et des services à forte valeur ajoutée (détection d’anomalies, prévisions, aide à la décision). Vous rejoignez une équipe data transverse avec un objectif clair : industrialiser et fiabiliser des traitements Big Data à grande échelle. Vos missions : Au sein d’une équipe Transformation & Modélisation pluridisciplinaire (data engineers, data scientists, développeurs), vous serez amené(e) à : Contribuer à la mise en place et à l’évolution de la stack Big Data Développer des jobs Spark pour l’ingestion, la préparation et l’enrichissement de données massives Alimenter et maintenir les données du data lake ou les rendre disponibles pour des usages IA / ML Travailler avec les outils de conteneurisation et d’orchestration comme Docker, Kubernetes et Helm Enrichir le serving layer et exposer les données via des web services Participer à la mise en production , à la maintenance et à l’amélioration continue des traitements Collaborer étroitement avec les équipes data, IT et métiers Compétences techniques : ️ Expérience confirmée en Data Engineering et traitement de données volumineuses Solide expérience en Java / Maven (J2EE / JDK 17) et Scala Maîtrise de Spark (SQL / DataFrame) pour traiter de grands volumes Bonne connaissance des architectures Big Data et des data lakes Expérience sur des pipelines data industrialisés Sensibilité aux problématiques de performance, robustesse et qualité des données Une connaissance des environnements ML / IA est un plus

Snowflake : Configuration et optimisation des entrepôts Snowflake Gestion des étapes externes et de Snowpipe pour l'ingestion à partir d'AWS S3 Configuration et mise en œuvre des mécanismes de sécurité RBAC, RLS et Dynamic Data Masking Administration de la base de données Snowflake (création/gestion d'objets, monitoring, optimisation) DBT : Développement avancé de modèles SQL dans dbt Création et optimisation de modèles de données Utilisation des macros Jinja pour créer du code SQL dynamique et réutilisable Configuration des tests dbt pour la validation des données Mise en œuvre des instantanés dbt pour le suivi des modifications Création de DAG optimisés avec une gestion appropriée des balises et des dépendances Documentation des modèles de données

Contexte du poste Dans un contexte industriel et data-driven, le poste vise à renforcer la capacité de l’entreprise à exploiter ses données pour améliorer le pilotage des activités, optimiser les processus et créer de la valeur métier. Le profil interviendra comme référent data opérationnel, à l’interface entre les équipes métiers et les équipes techniques, dans des conditions industrielles exigeantes. Profil recherché Profil autonome avec au moins 5 ans d’expérience en data engineering Forte capacité d’analyse business et de compréhension desseux des enjeux métiers Capacité à concevoir, développer et opérer des solutions data de bout en bout Aisance dans un rôle d’interface entre équipes métiers et équipes techniques Mission Collecter, analyser et exploiter les données pertinentes afin d’améliorer le pilotage des activités et d’identifier les leviers de création de valeur Accompagner les équipes métiers dans le développement, le déploiement et l’exploitation des solutions data Être le référent technique de la solution, avec une maîtrise fine des données manipulées Agir comme point de contact privilégié des équipes métiers pour les sujets liés à l’exposition, à l’exploitation et à la valorisation des données industrielles Garantir la mise à disposition de données fiables, compréhensibles et exploitables Principaux résultats attendus Identification, capture et sélection des données pertinentes pour répondre aux besoins des utilisateurs Optimisation du temps, des ressources et des outils nécessaires à la gestion et à l’analyse des données Mise à disposition des données sous des formats accessibles et exploitables via des visualisations adaptées Production de recommandations et lignes directrices permettant aux métiers de créer de la valeur Optimisation des offres, services ou processus grâce aux analyses et évaluations réalisées Application et respect des règles du groupe en matière d’éthique et de gouvernance des données Présentation et promotion des fonctionnalités des produits data afin de faciliter leur adoption et leur maintenabilité Réalisation de tests conformes à la stratégie de test définie Maintien à jour du catalogue des produits data (datasets) Mise à disposition de kits de formation et d’outils à destination des utilisateurs Compétences fondamentales en Data Engineering Modélisation de données Modèles relationnels Modèles dimensionnels Data Vault ETL / ELT Conception et optimisation de pipelines robustes Gestion des dépendances et de l’industrialisation Qualité et gouvernance des données Data lineage Contrôles de qualité des données Catalogage et gestion des métadonnées Architecture data Compréhension des architectures modernes (Data Lakehouse, Data Mesh, etc.) Langages de programmation SQL avancé Python / PySpark avancé Outils et technologies Dataiku Power BI Databricks Azure Data Factory Azure Logic Apps

Dans un contexte de transformation, la fiabilité de la donnée est devenue un enjeu critique pour le pilotage financier et opérationnel. Contexte & Enjeux Un socle de Data Warehouse a été initié suite à la refonte du SI, mais celui-ci reste aujourd’hui : incomplet, instable (bugs, latences importantes), avec des problématiques de qualité et de disponibilité de la donnée. Le reporting Power BI est géré en interne. 👉 La mission ne concerne pas la data visualisation , mais bien la construction d’un Data Warehouse robuste, industrialisé et exploitable . Nous recherchons un Data Engineer senior / consultant expérimenté capable de reprendre l’existant, de comprendre les enjeux métiers (notamment contrôle de gestion) et de livrer un socle data fiable dans des délais courts. Missions1. Audit & Diagnostic Analyse de l’existant (modèle de données, flux, performances, qualité) Identification des causes de lenteur, bugs et données manquantes Évaluation de la cohérence entre besoins métiers et implémentation technique 2. Modélisation & Refonte du Data Warehouse Reprise et optimisation de la modélisation DWH Structuration d’un réceptacle de données cohérent et évolutif Intégration des flux issus des nouveaux outils : Cegid XRP Microsoft Dynamics Ammon 3. Ingénierie de données (ETL / ELT) Refactorisation et complétion des pipelines existants Mise en place de l’historisation des données Amélioration des performances et de la fiabilité des traitements 4. Qualité, Traçabilité & Documentation Mise en place de contrôles de qualité automatisés Gestion de la traçabilité et des règles de gestion Documentation du socle data pour sécuriser et pérenniser l’existant 5. Interface Métier Compréhension fine des besoins des opérationnels (indicateurs, chiffres, règles de gestion) Traduction des besoins métier en spécifications techniques Capacité à challenger les demandes pour garantir la cohérence globale du modèle

Nous recrutons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre équipe et travailler en étroite collaboration avec nos experts Data Science (profil ingénieur ML/Data), spécialisé dans les pipelines IA, le NLP, les LLM, le RAG et AWS Bedrock. Le poste est basé à Paris, avec possibilité de télétravail, au sein d’une équipe dynamique orientée IA générative et analyse intelligente de documents. 💼📍 🎯 Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL, SQL / NoSQL). Intégrer, déployer et optimiser des modèles de Machine Learning et LLM (Scikit-learn, Transformers, LangChain). Mettre en œuvre des architectures cloud AWS : S3, Bedrock, EC2, ECR / ECS Fargate. ☁️ Développer des APIs (Flask / FastAPI), des chatbots RAG et des outils de matching CV / offres. Collaborer sur des projets OCR, NLP et de visualisation de données (Power BI). 📊 Animer des formations et interventions publiques sur l’IA (ateliers, webinaires) afin de partager l’expertise et vulgariser les avancées ML/LLM auprès de clients et partenaires. 🎓

TEKsystems recherche pour le compte de son client dans le secteur de l'assurance : Un data engineer Spark/ JAVA (H/F) Missions : La mission sera focalisée sur le déclaratif FICOVIE dans un premier temps puis pourra s'élargir aux autres déclaratifs. Contexte: Réalisation des projets Data et de MCO des patrimoines applicatifs Data du Groupe. Cette prestation s'inscrit dans la squad « Restitution Règlementaires » qui a en charge la constitution des déclaratifs à destination des organismes de tutelle Les principaux déclaratifs concernés sont les suivants : • FICOVIE • EAI / FATCA • IER • ECKERT •AGIRA / RNIPP Les déclaratifs sont constitués à partir de 2 sources : Décisionnel et Plateforme Data en big Data. La mission sera focalisée sur le déclaratif FICOVIE dans un premier temps puis pourra s'élargir aux autres déclaratifs.

DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER) Intitulé Data Engineer Azure – KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier __________ Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d’intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l’usage de la donnée. L’équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de : • dialoguer avec les équipes métier, • établir des KPI, • et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée. __________ Attentes principales du client Le client attend un consultant qui : • Sait établir des KPI à partir des besoins métier, • Comprend la logique métier derrière les indicateurs, • Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée, • Est capable d’expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI. dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique. __________ Rôle du consultant • Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier • Comprendre les processus et enjeux business • Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents • Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul • Travailler en complément et en accompagnement de l’équipe data existante __________ Missions principales Métier & KPI • Échanger avec les équipes métier • Comprendre leurs objectifs et problématiques • Établir et formaliser des KPI • Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs • S’assurer que la donnée produite correspond à un usage concret Data & technique • Intervenir sur un environnement Microsoft Azure • Travailler sur Microsoft Fabric • Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool) • Exploiter la donnée via SQL et Python • Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données • Participer à la mise en production et à l’industrialisation • Documenter les modèles, transformations et KPI __________ Environnement technique • Cloud : Microsoft Azure • Plateforme data : Microsoft Fabric • Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool) • Langages : SQL, Python • Collaboration étroite avec équipes data et métier __________ Profil recherché • Data Engineer confirmé • À l’aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier • Capable d’établir des KPI • Bonne compréhension de l’usage et de la valorisation de la donnée • Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool) • Expérience sur Microsoft Fabric • Solide niveau en SQL • Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique __________ Qualités attendues • Bon communicant • Capacité à vulgariser la donnée • Sens du service et du collectif • Approche orientée valeur métier • Capacité à s’intégrer dans une équipe existante

CITECH recrute ! 👌 ✨ Si vous souhaitez apporter vos compétences dans la réalisation de différents projets, nous avons LA mission pour vous ! Nous recherchons en effet un(e) Data Architect Azure & Databricks (H/F). 🏭 Entreprise reconnue dans le secteur de la sidérurgie, implantée dans de nombreuses villes en France, notre client est le plus important producteur d'acier au monde, et a pour objectif d'accélérer sa transformation digitale afin d'offrir toujours plus de solutions et de services innovants. Description du poste 🙌🔽 Vous aurez donc les missions principales suivantes : 🔽🙌 🔸 Configurer, structurer et mettre en œuvre l’environnement Azure Data Lake et Databricks afin de répondre aux besoins d’ingestion et de traitement des données. 🔸 Créer des pipelines d’ingestion robustes sous Apache NiFi , intégrant des sources industrielles variées et respectant les contraintes techniques de performance, de mémoire et de réseau. 🔸 Mettre en place et maintenir un Unity Catalog garantissant la gouvernance, la traçabilité et le Data self-service . 🔸 Veiller à la stabilité de l’environnement , à la qualité du code, à la performance des traitements et à la complétude de la documentation technique. 🔸 Promouvoir la solution auprès des utilisateurs, rédiger la documentation associée et contribuer activement au partage de connaissances au sein de l’équipe Data.