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Au sein d'un acteur de la finance quantitative, vous construisez la couche d'accès unifiée aux données — l'interface entre notre stockage brut et nos chercheurs quantitatifs, interrogée quotidiennement par nos systèmes de recherche et de production. C'est un poste à fort levier : la couche que vous concevez est le socle de chaque itération de recherche et de chaque stratégie en production. La vision d'architecture est discutée avec la direction quant ; vous en êtes le maître d'œuvre et portez les décisions de conception sur la couche d'accès et le feature store, par-dessus des pipelines d'ingestion existants et stables. Vous travaillez en binôme avec un développeur senior, dans une petite équipe technique autonome. Missions : Construire une API d'accès unifiée : prix/volumes, fondamentaux, univers, ... Garantir l'intégrité point-in-time au niveau de la couche d'accès API. Construire un feature store de données dérivées réutilisables. Normaliser les données entre fournisseurs. Structurer et exposer via API de gros jeux de données intraday (ex. carnet d'ordres, tick). Brancher le backtester de recherche sur l'API d'accès unifiée. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Data Engineer sur Vélizy. Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses capacités data, le client souhaite renforcer son équipe Data Engineering afin de : Construire et industrialiser des pipelines de données Structurer des architectures Data Lake / Data Warehouse modernes Améliorer la qualité, la performance et la scalabilité de la plateforme data Accompagner les équipes métiers dans l'exploitation des données Le consultant interviendra en collaboration étroite avec les équipes produit, plateforme, et métiers réparties à l'international. Environnement Fonctionnel & Technique ETL / ELT : Talend, SSIS, Azure Data Factory Base de données : SQL Server (Database Engine, SSIS, SSAS) Data Platform : Data Lake, Data Warehouse, Data Marts Outils : Power BI (PBIRS), dbt Technologies complémentaires : Trino, MinIO (ou équivalent) Cloud (nice to have) : GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) CI/CD : Azure DevOps, GitLab Architecture : Medallion architecture Missions principales Data Engineering Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL/ELT Implémenter des mécanismes de chargement (full / delta / historique) Optimiser les performances des traitements et requêtes SQL Assurer la qualité et la fiabilité des données Data Architecture Concevoir des Data Lakes, Data Warehouses et Data Marts Modéliser des jeux de données complexes répondant aux besoins métiers Participer à la mise en place d'architectures modernes (medallion, distributed query) Data Integration Intégrer des données via API, fichiers et autres mécanismes d'ingestion Assurer l'interopérabilité avec les systèmes sources Collaboration & Agile Travailler avec Product Owners, équipes techniques et métiers Participer au cadrage des besoins (data discovery, data scoping) Appliquer les méthodologies Agile Industrialisation & CI/CD Mettre en place des pipelines CI/CD pour les déploiements Maintenir des standards de qualité (tests, documentation, versioning) Livrables Composants data développés et déployés (code source) Documentation technique et fonctionnelle Modèles de données documentés Rapports d'audit et de contrôle qualité Rapports de tests et validation Transfert de compétences et support Compétences requises Techniques Très bonne maîtrise SQL (optimisation, tuning) Expertise Microsoft Data Stack (SSIS, SSAS, SQL Server) Expérience en ETL/ELT et modélisation data Bonne connaissance des architectures Data modernes Expérience avec dbt Connaissance des moteurs distribués (Trino ou équivalent) CI/CD (Azure DevOps ou GitLab)

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT en CDI (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks, dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Bonjour, Nous recherchons un Data Engineer Senior – GCP / DB2 / SQL. Informations clés📍 Localisation : Lyon (2 jours sur site / semaine) 📅 Démarrage : ASAP 📆 Durée : Longue mission 💰 TJM maximum : 400 € ContexteAu sein d'une Digital Factory, vous interviendrez sur un projet stratégique autour du calcul, de la diffusion et du contrôle des prix de vente. Vous serez en charge du développement et de la maintenance des pipelines de données ainsi que du maintien en conditions opérationnelles d'applications Legacy. MissionsConcevoir, développer et maintenir les pipelines de données. Assurer les traitements de transformation et d'orchestration des données sur GCP. Développer et optimiser les traitements SQL sur de gros volumes de données. Construire des tableaux de bord sous Looker Studio. Maintenir deux applications Legacy en conditions opérationnelles. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des flux de données. Compétences indispensablesGCP (BigQuery) SQL avancé DB2 Dataform Data Engineering & orchestration de données Compétences appréciéesPub/Sub GitLab CI/CD Docker Compose Linux Git Méthodologie Agile (Scrum) Profil recherchéPlus de 7 ans d'expérience en Data Engineering. Solide expertise en SQL et environnements Cloud GCP. Capacité à travailler sur des architectures Data complexes et à forts volumes. Bon niveau de communication et esprit d'équipe. Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution est un plus.

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme de données, notre client recherche un(e) Data Engineer pour accompagner la transformation de traitements décisionnels existants vers un environnement Big Data et Cloud. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, mêlant évolution des systèmes historiques, industrialisation des flux de données et mise en place de nouvelles architectures orientées performance et scalabilité. Vous intégrerez une équipe technique engagée dans l'amélioration continue des plateformes de données et contribuerez activement à la construction d'un écosystème moderne, robuste et pérenne. Vos missions: Modernisation des traitements de donnéesMigration de traitement Informatica et PL /SQL vers SPARK(java) Maintenance corrective et évolutive des traitements PL/SQL Refonte Cloud(Databricks)Conception et mise en oeuvre de pipelines de données sur Databricks Industrialisations des traitements dans un environnement moderne

Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer DBT sur Grenoble. Contexte Dans le cadre du renforcement de nos équipes data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) sur DBT (Data Build Tool) pour intervenir sur nos projets de transformation et de modélisation de données. Compétences techniques requises • Maîtrise de DBT (Data Build Tool) : modélisation, tests, documentation et déploiement • Bonne maîtrise du langage SQL (Structured Query Language) • Expérience sur un entrepôt de données cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent) • Connaissance des bonnes pratiques d'architecture data (modèle en couches : staging, intermediate, marts) • Utilisation de Git (gestion de versions) et d'un pipeline CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) Compétences appréciées • Connaissance d'un orchestrateur de données (Airflow, Dagster ou équivalent) • Sensibilité à la gouvernance et à la qualité des données Profil recherché • Minimum 2 ans d'expérience confirmée sur DBT (Data Build Tool) • Autonomie, rigueur et capacité à s'intégrer rapidement dans une équipe existante • Bon niveau de communication en français - Démarrage : juillet 2026 - Rythme : 3 jours par semaine - Lieu : Grenoble

Data Engineer Senior (H/F) – Full RemoteDans le cadre d'un programme de transformation Data d'envergure internationale, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir sur la conception et le développement de solutions data modernes. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Développer et optimiser les processus ETL/ELT. Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme Data Cloud. Modéliser les données et garantir leur qualité. Concevoir des jeux de données destinés aux équipes Analytics et Business Intelligence. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Collaborer avec les équipes Data, Architecture, Produit et Métiers dans un environnement Agile. Rédiger la documentation technique et appliquer les bonnes pratiques de développement. Stack techniqueSnowflake SQL avancé Python ETL / ELT Modélisation de données Data Warehouse Cloud (AWS, Azure ou GCP) Outils d'orchestration (Airflow ou équivalent) Git CI/CD APIs REST Data Quality & Data Governance Méthodologie Agile / Scrum Profil recherchéMinimum 8 ans d'expérience en tant que Data Engineer. Excellente maîtrise de SQL et Python. Expérience confirmée sur Snowflake. Bonne connaissance des architectures Data Cloud. Solides compétences en modélisation de données et en optimisation des performances. Capacité à évoluer dans un environnement international. Anglais professionnel impératif. ConditionsMission de 6 mois renouvelable. Démarrage : dès que possible. Télétravail : 100 % (fuseau horaire européen). Environnement technique moderne et projet à forte visibilité.

Rôle : Data Engineer Senior Databricks / GCP TJM : 430 € / jour Localisation : Meudon (3 jours par semaine sur site / 2 jours de télétravail) Date de début : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la missionAu sein d'une équipe pluridisciplinaire (chefs de projet, architectes, DevOps, Data Engineers), vous interviendrez sur la conception et le développement de projets d'intégration de données à forte valeur ajoutée. Vos principales responsabilités incluent : Développement de jobs d'intégration de données en PySpark, Spark et Python (modes streaming et batch) sur la plateforme Databricks. Mise en œuvre du CI/CD (GitHub, DevOps, Databricks Asset Bundles), de l'orchestration, du data management et de la sécurité. Optimisation des jobs existants et des ressources Cloud (GCP et Databricks). Mise en place de Dashboards FinOps afin de suivre et piloter l'usage des ressources GCP / Databricks. Participation aux astreintes et au support en production de l'application. Assurer une formation continue, le partage de connaissances et la rédaction de la documentation technique. Compétences clés requisesDatabricks : Excellente maîtrise de l'administration, de la gestion des catalogues (Unity Catalog), de Delta Lake et de l'optimisation des performances. Technologies Data : Maîtrise approfondie de PySpark, Spark, Python, SQL et GIT. Cloud (GCP) : Bonne connaissance de l'écosystème Google Cloud Platform, notamment GCS, Pub/Sub, GKE et les outils d'Alerting. Qualités professionnellesEsprit d'équipe, curiosité intellectuelle et envie d'évoluer dans un environnement collaboratif. Excellente capacité à communiquer, à vulgariser et à partager vos connaissances avec les différents membres de l'équipe.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data européenne, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour concevoir, développer et maintenir des plateformes et produits de données évolutifs, destinés à répondre aux besoins métiers en matière de pilotage, de reporting et d'analyse. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur mise à disposition pour les équipes métiers et BI. Vos principales responsabilitésArchitecture & Plateforme Data Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives (Raw / Curated / Consumption). Développer des solutions alignées avec les standards d'architecture Data modernes. Garantir la maintenabilité, la réutilisabilité et la scalabilité des développements. Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL/ELT. Mettre en place des traitements de données performants et industrialisés. Développer des modèles de transformation avec dbt. Orchestrer les traitements via Apache Airflow. Modélisation des données Concevoir des modèles dimensionnels (Star Schema, Data Marts). Produire des jeux de données fiables et prêts à l'exploitation (KPI-ready datasets). Qualité, Gouvernance & Sécurité Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données. Mettre en œuvre les règles de gouvernance, de sécurité et de gestion des accès (RBAC). Participer à la documentation du lineage et des standards de développement. Performance & Industrialisation Optimiser les performances des pipelines et des traitements Snowflake. Améliorer les coûts d'exécution et de stockage. Mettre en place le monitoring, la supervision et les alertes. Collaboration Collaborer avec les équipes métiers, les Business Analysts, Product Owners et équipes BI. Participer aux ateliers fonctionnels et techniques. Assurer le transfert de connaissances et la documentation des solutions. Environnement techniqueSnowflake AWS dbt Apache Airflow SQL Git CI/CD Jira Confluence Lucid

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer sur Paris. Dans le cadre du développement de services de valorisation de données, notre client a conçu et mis en place une plateforme de traitement de ses données appelée « Datalab ». Le Datalab facilite la création de requêtes, et la production de rapports et tableaux de bords évolutifs et adaptés aux besoins des utilisateurs sous le contrôle du client. Il s'agit de reproduire au sein du Datalab (Dataiku, Vertica, Tableau Software) une liste de rapports et tableaux de bord existants dans les infocentres actuels conçus à travers des Univers Business Object. Compétences attendues : Relationnel Bon relationnel Capacité à travailler en équipe Capacité à présenter son travail Capacité à travailler en mode sprint et à respecter les délais Outils Très bonne connaissance du modèle en étoile / star schema DATAIKU PYTHON TALEND BDD VERTICA SQL avancé Socle de données De formation data Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de développement d'un socle data industrialisé dans les standard Connaissance et expérience significative des principes et bonnes pratiques de MEP Expérience significative dans les gestions des init et delta de données Sujets attendus avec connaissance théoriques et expérience significative : collecte de données, implémentation du star schema en faits/dimensions dans les règles de l'art Expérience des tests et validation de données (secondaire) Compétences requises : SQL - Confirmé - Impératif TALEND - Confirmé - Important DATAIKU - Confirmé - Important STAR SCHEMA - Confirmé - Important Profil Habilitable Poste basé à PARIS (14ème) en full présentiel sur les premiers mois.

Dans le cadre d'un programme stratégique de modernisation de la plateforme Data, intervention en tant que Data Engineer Expert PySpark pour accompagner la migration des traitements de données d'une architecture On-Premise vers Google Cloud Platform (GCP). La mission vise à industrialiser les pipelines de données, optimiser les performances des traitements Big Data et mettre en place une architecture cloud scalable, sécurisée et résiliente. Principales responsabilitésParticiper à la définition de l'architecture cible Data sur GCP. Analyser les flux et traitements existants sur l'environnement On-Premise. Concevoir et développer des pipelines de données distribués avec PySpark. Migrer les traitements ETL/ELT vers les services GCP. Optimiser les performances des jobs Spark et réduire les temps de traitement. Industrialiser les workflows de traitement et d'intégration des données. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de monitoring et de sécurité. Assurer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Participer aux phases de tests, validation et mise en production. Accompagner les équipes Data dans l'adoption des nouvelles solutions Cloud.

Pour l'un de nos clients grands comptes du secteur bancaire, nous recherchons un Développeur Java Spring Senior orienté Cloud Azure afin d'accompagner les évolutions d'une plateforme Data stratégique hébergée sur Azure. La mission s'inscrit dans un contexte de modernisation du socle technique, d'automatisation et d'industrialisation des déploiements sur Kubernetes (AKS). Vos missionsDévelopper et faire évoluer une application de gestion du Data Lake Azure. Concevoir des micro-services interfacés avec les API Azure et les systèmes internes. Participer à l'automatisation du cycle de vie applicatif (CI/CD). Déployer et maintenir les composants sur Azure Kubernetes Service (AKS). Contribuer à l'amélioration de la résilience, de la sécurité et de la scalabilité de la plateforme. Intervenir sur un environnement de production critique et fortement sécurisé. Environnement techniqueIndispensable : Java 11+/17 Spring / Spring Boot Azure Cloud Kubernetes / AKS Docker Azure DevOps Git Apprécié : Azure SDK Java Temporal Liquibase PostgreSQL / SQL Server Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS) Réseaux Azure (VNet, Subnet, Private Endpoint, DNS privé) Stack ELK Spark Profil recherché5 ans d'expérience minimum en développement Java. Forte expérience Cloud Azure. Maîtrise des architectures micro-services. Expérience significative de Kubernetes / AKS en environnement de production. Culture DevOps et CI/CD. Autonomie, capacité à travailler dans des environnements complexes et forte sensibilité aux problématiques de sécurité et de disponibilité.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Data Engineer / Développeur Fullstack Python Junior souhaitant évoluer sur des sujets mêlant Data Engineering, IA Générative et développement logiciel. Vous intégrerez une équipe à taille humaine intervenant sur des projets déjà en production autour du traitement documentaire, du Machine Learning et de l'IA générative. Vous participerez notamment à : Développer des applications et pipelines de traitement de données en Python. Concevoir et maintenir des traitements distribués autour des technologies Big Data. Participer au développement d'outils intégrant des modèles d'IA générative. Contribuer à l'amélioration continue des chaînes CI/CD ainsi qu'à l'automatisation des tests. Développer des interfaces et outils facilitant l'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et les métiers afin de transformer rapidement les besoins en solutions opérationnelles. Participer à la mise en production et à l'industrialisation des développements.

Dans le cadre d'un projet de référentiel, vous intégrez une équipe dédiée à l'alimentation, la correction et la maintenance des données en mode RUN. Vos missions consisteront à : Analyser les incidents et anomalies remontés sur les données. Développer des solutions correctives (traitements, scripts, composants). Déployer les composants en environnement de production. Garantir la qualité et la fiabilité des données du référentiel. Environnement Technique Stockage des données : Solution MDM (Master Data Management). Traitements : Java et outil de Data Quality. Outils collaboratifs : Jira (suivi des incidents) et Confluence (documentation).

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 Ops Engineer (H/F) à Lille, France. Les missions attendues par le Data Ops Engineer (H/F) : Accélérer le parcours DataOptimiser le cycle de vie complet des pipelines data, en réduisant considérablement les frictions depuis l'installation locale jusqu'au déploiement en production. Promouvoir l'Inner SourceCo-développer, industrialiser et standardiser les initiatives issues de la communauté (par exemple : wrappers YAML personnalisés, templates CI/CD, hooks pre-commit, solutions avancées d'observabilité). Facilitation transverseÊtre le référent technique permettant d'aligner les pratiques d'ingénierie locales avec les standards globaux de développement logiciel. Excellence d'ingénierie et conception technique nouvelle générationIngénierie augmentée par l'IAPiloter l'évolution du développement des pipelines en intégrant des outils d'IA (Copilots, automatisations GenAI) dans le quotidien des ingénieurs data. Optimisation des boucles de feedbackConcevoir des patterns, outils et frameworks permettant un développement local fluide, des tests efficaces et une validation rapide. Excellence logicielle (Software Craftsmanship)Promouvoir les pratiques modernes au sein de l'ingénierie data, notamment : les contrats de données (data contracts), des chaînes CI/CD robustes, les tests automatisés, une supervision et un monitoring homogènes. Challenge, conseil et alignementPréparer l'avenir et faire évoluer la stratégieRemettre constamment en question les paradigmes existants afin de préparer les prochaines étapes de maturité : transition vers un Open Lakehouse, optimisation des coûts (FinOps), intégration de la confidentialité et de la conformité (RGPD by design), support de modèles de données avancés. Représenter la voix de la communautéÊtre le principal porte-parole des besoins de la communauté des ingénieurs data.