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Nous recherchons un Data Engineer | DevOps AWS (H/F) pour contribuer à la construction , à l’évolution et à la fiabilité d’un Data Lake stratégique , au cœur des projets liés à l’analyse de l ’expérience utilisateur. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données (ingestion, transformation, restitution) au sein d’un environnement AWS moderne, dans une logique d’ industrialisation , de performance et de qualité de service . Vos principales missions : • Maintenir et faire évoluer une architecture data scalable sur AWS , adaptée à des volumes importants de données hétérogènes ( logs, fichiers, API …). • Concevoir et structurer les différentes couches du Data Lake ( Landing, Bronze, Silver ) en lien avec les besoins métiers et les bonnes pratiques data. • Développer des pipelines de traitement de données robustes et automatisés ( ETL/ELT ), en batch ou quasi temps réel , via des services AWS : Glue, Lambda, EMR, Redshift, S3… • Orchestrer les flux de données et automatiser les traitements entre les différentes couches du Data Lake. • Assurer le MCO : surveillance, détection et résolution des incidents, fiabilisation des flux, documentation technique. • Intégrer de nouvelles sources de données aux formats variés ( API REST, fichiers plats, logs applicatifs …) tout en assurant sécurité et performance . • Mettre en place des mécanismes de gestion des rejets et de réconciliation pour garantir la qualité et la cohérence des données. • Participer à l’ amélioration continue de la plateforme (veille, refonte, optimisation) , dans une logique DataOps (CI/CD, qualité, tests, versioning). • Collaborer avec les équipes projet, data analysts, data scientists et métiers pour aligner les solutions techniques avec les usages attendus . • Documenter l’architecture, les traitements et les processus pour assurer la traçabilité, la maintenabilité et la capitalisation.

En tant que Data Engineer, et en coordination avec l’équipe, vos missions principales seront de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables (ETL / ELT) Intégrer et transformer des données issues de sources variées (APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers, flux temps réel, etc.) Assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données tout au long de la chaîne de traitement Participer à la modélisation et à l’optimisation des architectures data (Data Lake, Data Warehouse, etc.) Collaborer étroitement avec les Data Scientists, Data Analysts et les équipes métier pour répondre à leurs besoins en données Mettre en place des bonnes pratiques de développement, de versioning et d’automatisation (CI/CD, monitoring, tests, documentation) Contribuer à la sécurisation, la gouvernance et la conformité des données (RGPD, gestion des accès, traçabilité) Optimiser les performances des traitements et la consommation des ressources cloud Participer à la veille technologique et proposer des améliorations continues sur les outils et les architectures data

Contexte de la mission Au sein d'une grande organisation du secteur financier, un département dédié à l'innovation digitale mène des projets en collaboration avec les équipes métier. La mission se déroulera au sein de cette structure dynamique, à forte orientation technologique et collaborative. Objectifs de la mission Le consultant interviendra sur trois volets principaux : 1. Développement Power BI Conception et maintenance de rapports et tableaux de bord répondant aux besoins métier Modélisation et optimisation des modèles de données Animation d'une communauté de data analysts en lien avec les équipes IT locales Harmonisation des pratiques analytiques et amélioration continue Accompagnement à l’adoption des outils analytiques et contribution à la gouvernance des données 2. UX/UI – Parcours utilisateurs Animation d’ateliers d’idéation et co-conception Analyse des besoins utilisateurs (entretiens, analytics, sessions de tests, etc.) Conception des parcours (arborescences, user flows) adaptés aux supports Encadrement de tests utilisateurs (A/B testing, focus groups…) Prototypage et design d’interfaces desktop, web et mobile Supervision de la création des éléments graphiques dans le respect de la charte visuelle 3. Développement RPA Réalisation d’analyses de processus (Process Mining) Conception et développement de robots pour automatiser des tâches répétitives et améliorer la productivité

Au sein de la Business Unit Data, les équipes Data Platform sont chargées des outils et des bonnes pratiques pour les différents profils des équipes data. Nous accompagnons au quotidien l’ensemble des acteurs de la Data au sein du groupe et sommes responsables du maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure de la DATA. Nous offrons également un accompagnement aux équipes techniques. L’équipe Data InfraOps innove tous les jours pour répondre au mieux aux besoins de notre plateforme. Nos enjeux sont : Une plateforme data entièrement multi-cloud (AWS-GCP) De la haute disponibilité, avec une plateforme résiliente et des technologies innovantes La sécurité au coeur de nos projets Les besoins de nos data scientist, data engineers data analystes, et développeurs traduits en solutions techniques. La mission est d’intervenir sur plusieurs produits de l’équipe. Le premier concerne, l’offre de compute via le service AWS EKS: Faire évoluer le produit à l’état de l’art et automatisation Récolter, comprendre, analyser et challenger les besoins utilisateurs (internes et externes à la plateforme) ; Ajouter et automatiser les nouveaux besoins; Mise à disposition de nouvelles ressources et accès en self service pour les projets; Maintien en condition opérationnelle et Support Assurer le maintien de l’offre en condition opérationnelle; Apporter un support de niveau 3; Suivre les évolutions du produit kubernetes et tout l’environnement CNCF; Sécurité et Observabilité S’assurer de la conformité de la sécurité des clusters Ajouter et maintenir les éléments d’observabilités des clusters Garantir la maintenabilité, l’évolutivité et la fiabilité du produit La deuxième mission concerne l’APIsation de la plateforme. Recenser les problématiques Ops et les traduire en solution technique dans le cadre d’une intercommunication entre les services de la plateforme via des API; Architecturer, Développer et maintenir les API; Assurer l’évolutivité et la maintenabilité des API La troisième mission consiste à animer techniquement l’équipe infraOps sur les bonnes pratiques DevOps : Assurer une automatisation en bout en bout de la chaîne de delivery des services; S’assurer de la qualité des livrables; Automatiser les process consommateurs en temps humain et source d’erreur; Sensibiliser l’équipe aux bonnes pratiques DevOps Les plus pour réussir : Mindset "Owner" et proactif : Ne pas se contenter de répondre aux demandes, mais anticiper les évolutions (technologiques et besoins utilisateurs), proposer des solutions d’amélioration continue et prendre la responsabilité de la qualité et de la performance des produits. Aptitude à la simplification et à l'automatisation totale : Avoir la conviction que toute tâche récurrente ou source d'erreur doit être automatisée. Savoir concevoir des solutions élégantes qui garantissent un véritable "self-service" pour les utilisateurs et une chaîne de livraison "end-to-end" fluide. Excellence en communication technique et pédagogie : Être capable de traduire des problématiques Ops complexes en solutions API claires, de challenger les besoins utilisateurs avec un esprit critique constructif, et surtout, d'animer et de transmettre les bonnes pratiques DevOps à l'équipe. Rigueur sur la sécurité et l'observabilité : Considérer la sécurité et l'observabilité non comme des tâches annexes, mais comme des éléments fondamentaux intégrés dès la conception, notamment dans l'environnement critique des clusters EKS. Veille technologique et innovation : Maintenir une curiosité constante sur l'écosystème CNCF (Kubernetes, etc.) et les tendances AWS, afin de maintenir l'offre de compute à l'état de l'art. Compétences : E

L’équipe People Data a pour vocation de soutenir la stratégie RH d’une entreprise internationale en accompagnant le développement, le bien-être et la performance de ses collaborateurs. Au cœur de la transformation de l’organisation, cette équipe met la donnée au service des équipes RH, Talent Development, Engineering et Product afin de piloter, comprendre et anticiper les dynamiques humaines et organisationnelles. Composée de Data Product Managers, Data Analysts, BI Engineers, Analytics Engineers, Data Engineers et d’experts en gouvernance de données, elle développe des produits et des solutions innovants de People Analytics à forte valeur ajoutée. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) BI Engineer & Analytics Engineer (Tableau / dbt) pour accompagner les équipes Talent Development sur un périmètre international. 🎯 Mission principale Concevoir, développer et maintenir des solutions de reporting et de data visualisation fiables, automatisées et pertinentes, au service des équipes Talent Development et RH. 🧩 Responsabilités Développer et maintenir des reportings auditables, légaux ou stratégiques à destination des équipes Talent Development. Assurer la réconciliation et la cohérence des données issues de différentes sources et pays. Garantir la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données et des indicateurs produits. Concevoir, optimiser et automatiser des dashboards Tableau pour le suivi des KPIs RH. Participer à toutes les phases du cycle projet : du cadrage au déploiement en production, puis assurer le run des solutions. Proposer des visualisations et modèles de données pertinents et adaptés aux usages métiers. Contribuer aux rituels agiles (daily, sprint review, rétrospective). Rédiger et maintenir la documentation technique (modèles dbt, dashboards, pipelines, bonnes pratiques). Collaborer avec les équipes Data et RH (Data Product Managers, Data Engineers, métiers Talent Development, etc.). 🧠 Compétences requises Techniques CompétenceNiveau requis Tableau Confirmé dbt Confirmé SQL Confirmé Python Avancé Modélisation de données Confirmé Git / GitHub Confirmé Méthodologie Agile (Scrum, Kanban) Avancé Soft Skills Forte autonomie et sens de la responsabilité. Capacité d’analyse et regard critique sur la qualité des données. Aisance dans la communication avec des profils non techniques . Esprit d’équipe, collaboration et partage des bonnes pratiques. Orientation produit et business , avec une bonne compréhension des enjeux RH et Talent Development. 📍 Localisation & modalités Lieu : Lille Télétravail : possible de manière occasionnelle Langues : Français courant, Anglais professionnel

Concevoir et développer des pipelines de traitement de données (ETL/ELT) sur Databricks. Intégrer et transformer des données issues de différentes sources (API, bases SQL/NoSQL, fichiers, data lakes, etc.). Mettre en place des workflows automatisés et orchestrés (via Azure Data Factory, Airflow, ou Databricks Workflows). Optimiser les performances des jobs Spark et la consommation des clusters. Participer à la modélisation des données (Data Lake / Delta Lake / Data Warehouse). Assurer la qualité, la sécurité et la gouvernance des données (contrôles, documentation, catalogage). Collaborer avec les Data Scientists, Analysts et Architectes pour garantir la cohérence et la fiabilité des environnements data. Surveiller et maintenir la plateforme Databricks en production (monitoring, troubleshooting, coûts).