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Nous recherchons un Tech Lead Data spécialisé sur Snowflake et dbt pour accompagner le pôle Data d'un acteur majeur de l'industrie dans l'évolution de ses produits data. Vous jouerez un rôle central en pilotant la delivery technique, en définissant les standards d'architecture et en accompagnant la montée en compétences de l'équipe technique. Missions : Piloter la delivery technique des produits data, de la phase de conception au déploiement. Gérer de bout en bout la chaîne technique : de Snowflake vers dbt, jusqu'au modèle sémantique. Définir et garantir les standards de développement, assurer les revues de code, et gérer la CI/CD. Assurer la qualité, la performance et la gouvernance des données, y compris la mise en place de la RLS (Row Level Security). Industrialiser les pipelines data et assurer le "run" (gestion des incidents, post-mortems). Mentorer l'équipe technique et apporter une aide précieuse au cadrage technique sur les nouvelles initiatives et projets du périmètre.

Dans le cadre des programmes stratégiques de transformation Data du Groupe, le consultant intégrera le Cloud Center of Excellence et participera à la conception, au développement et à l'exploitation des plateformes de données. La mission consiste à construire des pipelines de données robustes et industrialisés, concevoir des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Data Mart), garantir la qualité et la disponibilité des données, et accompagner les équipes métiers dans leurs besoins analytiques. Le consultant sera également impliqué dans les projets de migration, d'intégration et d'optimisation des traitements ETL/ELT tout en appliquant les standards de développement, de sécurité et de gouvernance définis par le Groupe. Missions principales Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT avec Talend, SSIS et Azure Data Factory Mettre en place les infrastructures nécessaires à l'extraction, la transformation et au chargement des données Développer des composants ETL réutilisables et industrialisés Mettre en œuvre les mécanismes d'alimentation des données (Full Load, Delta Load, historisation) Assurer le support, le débogage et la résolution d'incidents de production Participer à la conception et à l'évolution des Data Lakes Intégrer les données via API, transferts de fichiers et autres mécanismes d'ingestion Concevoir et maintenir des Data Warehouses, Data Marts et cubes analytiques Réaliser la modélisation et l'assemblage de jeux de données complexes répondant aux besoins métiers Collaborer avec les Product Owners, équipes Data, administrateurs et équipes plateformes Participer aux phases de Data Discovery et Data Scoping Contribuer aux cérémonies Agile et aux activités d'amélioration continue Garantir les bonnes pratiques de développement, de qualité et de déploiement Participer à l'automatisation des déploiements et à l'intégration continue

Le prestataire assurera la prise en charge des activités opérationnelles récurrentes normalement portées par le Product Owner, afin de libérer le temps du Product Owner pour le pilotage du projet Move to SaaS, garantir la continuité de service des applications critiques et maintenir le niveau de qualité et de réactivité vis-à-vis des utilisateurs métier. Activités : - Prise en charge et qualification des incidents - Diagnostic et coordination de la résolution - Escalade vers les équipes support niveau 2/3 si nécessaire - Suivi et documentation dans l'outil de ticketing - Communication avec les utilisateurs métier Le prestataire devra assurer des astreintes ponctuelles pour les opérations de déploiement en soirée (après les heures ouvrables) et week-ends selon le planning des releases, ainsi que la disponibilité pour support en cas d'incident critique post-déploiement.

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Lead Data Engineer (H/F) H/F Description de la mission : Fiche de poste — Lead Data Engineer (H/F) Contexte et objectif de la mission Dans le cadre d'un programme de replatforming B2C, une organisation internationale construit une Data Platform centralisée à l'échelle mondiale, aujourd'hui fragmentée. L'objectif est de mettre en place une plateforme cloud-native, data-centric et scalable, au service des équipes data de plusieurs géographies, notamment la France, la Belgique et l'Australie. Le Core Model du programme repose sur un modèle de données unifié couvrant notamment les données clients, contrats et facturation. Le Lead Data Engineer intervient comme référent technique de la data platform, avec une responsabilité complète sur l'architecture, le delivery et la qualité des données. Stack technique • Data Platform : Databricks (lakehouse), Amazon S3, Amazon Managed Apache Flink • Gouvernance des données : Unity Catalogue, Collibra • Visualisation : Power BI • Cloud : AWS • Streaming : Confluent Kafka • Langages : Python, SQL • IA & coding : GitHub Copilot, Claude Code, outils LLM • Collaboration : Jira, Confluence, SonarQube Missions principales Stratégie & Architecture Data • Définir l'architecture de la data platform greenfield (lakehouse, zones bronze/silver/gold, data contracts) • Co-construire le Core Data Model commun aux différentes géographies tout en intégrant les spécificités locales • Mettre en place la gouvernance des données, la qualité et l'observabilité • Répondre aux besoins analytiques et fonctionnels des équipes métier via une approche de type catalogue as a service Leadership & Delivery • Être le référent technique data du programme • Choisir les partenaires et structurer une feature team de 5 à 6 personnes • Assurer la responsabilité end-to-end des pipelines, de l'ingestion à la restitution • Gérer le monitoring, la performance et l'optimisation FinOps des workloads data • Mettre en place les pratiques DataOps : automatisation des tests, CI/CD data, infrastructure as code IA & Vélocité • Exploiter GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer le développement des pipelines et modèles • Intégrer des cas d'usage IA/ML dans la data platform, incluant data science, feature store et jeux de données prêts pour les LLM • Automatiser la génération de code, les tests de qualité des données et la documentation • Conserver la maîtrise technique tout en augmentant la vélocité grâce à l'IA Spécificités de l'équipe Le périmètre comprend un chantier amont de migration de l'ensemble des données France vers l'écosystème Kaluza, dans le cadre d'un programme de replatforming B2C. Cette migration implique deux modules en amont : • Module d'éligibilité : définir les paramètres business pour les parcours clients/agents • Module ETL : récupérer et transformer les données provenant de nombreux systèmes d'information avant injection dans Kaluza Complexité forte de l'ETL : • Orchestration multi-sources • Micro-batch quotidien pendant plusieurs mois • Gestion d'un service managé AWS (Glue, Step Functions, S3, Lambda…) • Connexions API pour orchestrer les flux Compétences appréciées • Expérience Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle • Connaissance de Confluent Kafka et du streaming • Familiarité avec Collibra ou équivalent • Expérience en data modelling dans un contexte B2C • Déploiements IA/ML en production, incluant MLflow, feature engineering et pipelines LLM • Expérience de contextes multi-pays ou de data platform cross-entités Compétences / Qualités indispensables : Databricks et architecture lakehouse, AWS data managé (Glue, Step Functions, S3), Python / PySpark / SQL, DataOps et CI/CD data, Leadership technique et delivery end-to-end, Usage d'outils IA de développement (GitHub Copilot) Compétences / Qualités qui seraient un + : Unity Catalogue et gouvernance des données à l'échelle, Confluent Kafka et streaming, Collibra, data modelling B2C, déploiements IA/ML en production, contextes multi-pays ou cross-entités Informations concernant le télétravail : Environ 3 jours par semaine, flexible selon l'autonomie

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data Engineer pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé dans les Hautes-Pyrénées (65). Vos missions seront les suivantes : - Développer des évolutions de notre plateforme permettant de récolter et distribuer les données d'activité en vue de permettre la construction de produits de données : .dbt ; snowflake ; power BI ; streamlit : azure ; - Réaliser des travaux de data engineering (scriptes, modélisations, …) pilotés en DevOps (via la solution Azure DevOps) par le Lead Data Engineer du périmètre concerné ; - Compléter toutes les documentations IT obligatoires : CDM, HLD (high level Design du système), DAT (dossier d'architecture technique), DEX (dossier d'exploitation) ; - Prendre en charge et corriger des incidents liés à ces composants après livraison.

Contexte de la mission Notre client, groupe international leader dans son secteur, présent dans plus de 80 pays, mène la construction, le déploiement et la maintenance de son Core Model ERP S/4HANA à l'échelle de ses 50+ filiales. Dans ce cadre, la DSI recherche un consultant SAP SD freelance pour renforcer l'équipe Produit SAP Sales sur les volets évolution et support avancé. Périmètre de la mission Recueil et analyse des besoins auprès des entités métiers (ADV, facturation, logistique commerciale) Paramétrage et évolution des modules SD dans le respect du standard S/4HANA et des guidelines groupe Prise en charge du support de niveau 2/3 : maintenance corrective et évolutive, analyse des incidents complexes Coordination avec les autres domaines ERP : FI/CO, MM, RE-FX et outils commerciaux connectés Rédaction des scénarios de tests, préparation des jeux d'essais, validation des déploiements Animation de la communauté Key Users à l'international et contribution aux supports de formation

🌍 ContexteNous recherchons un(e) Product Owner Data expérimenté(e) pour rejoindre une équipe DATA récemment créée. Vous jouerez un rôle clé à l'interface entre les directions métiers (gestion, actuariat, équipes commerciales…) et les équipes techniques DATA. 🎯 Vos missionsAccompagner les directions métiers dans les phases d'idéation et identifier les leviers de valeur Business. Recueillir, comprendre et challenger les besoins métiers. Identifier et porter de nouveaux cas d'usage Data. Animer les comités de maturation des différentes initiatives. Mener les études de solutions, de l'idée jusqu'à la réalisation. Rédiger les études de solutions fonctionnelles (ESF) en collaboration avec les métiers et le Lead Technique Data. Définir et prioriser un portefeuille de produits et initiatives Data. Identifier les éléments de valeur quantitatifs, qualitatifs et liés à l'expérience collaborateur afin d'accompagner les arbitrages. Contribuer au déploiement des nouvelles offres de services de l'équipe Data. Participer à la définition et à la mise en place des modèles opérationnels. 🛠️ EnvironnementProduct Ownership / Product Management Data & IT Produits et cas d'usage Data Études de solutions fonctionnelles Idéation & Discovery Priorisation et arbitrage Animation d'ateliers et de comités Environnement Agile Collaboration Métiers / IT / équipes Data

Nous recherchons pour un de nos clients un Data Engineer Databricks confirmé (H/F) dans le cadre d'un projet de transformation data au sein d'une grande entreprise internationale, vous intégrerez une équipe agile composée de 8 personnes, rattachée à la Direction Data. Vous interviendrez sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données, ainsi que sur le suivi de leur lineage jusqu'aux cas d'usage métier. Vous contribuerez également à la diffusion des bonnes pratiques autour de Databricks et des méthodes modernes de développement data. MissionsConcevoir et développer des pipelines de données performants et évolutifs sur Databricks. Développer les traitements en Python / PySpark et SQL. Optimiser les pipelines existants et améliorer les temps de traitement. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de partitionnement et de gestion des données. Contribuer à l'optimisation de la gestion des clusters et de l'ordonnancement des traitements. Participer à la mise en place et à l'adoption des Databricks Asset Bundles. Intégrer les développements dans les processus CI/CD. Travailler avec les outils de gestion de versions et de collaboration, notamment Git ou Azure DevOps. Contribuer à la documentation et à la standardisation des architectures et processus. Participer à la mise en place de pratiques de développement assistées par l'IA, notamment avec GitHub Copilot et Visual Studio Code. Apporter un support technique aux membres de l'équipe sur Databricks et les pipelines développés. Collaborer dans un environnement agile avec des équipes françaises et internationales.

Type de mission : Mission longue, 6 mois renouvelable Localisation : île de France – hybride Langues : Anglais obligatoire, français apprécié Démarrage : ASAP ContexteDans le cadre d'un programme majeur de transformation IT & Cybersécurité, un nouveau modèle opérationnel cible a été défini et validé. L'organisation entre désormais dans une phase de mise en œuvre et de déploiement et recherche un Operating Model Transition Lead pour piloter la transformation de la conception à l'exécution. Le rôle couvre notamment la transition organisationnelle, le déploiement du modèle opérationnel, l'adoption des services, la transformation des équipes ainsi que la mise en place de capacités offshore et nearshore. Il s'agit d'un rôle fortement orienté exécution et delivery, nécessitant autonomie, prise d'initiative et capacité à structurer un environnement en évolution. MissionsOperating ModelConstruire et maintenir la roadmap de transition. Coordonner les différents workstreams. Assurer l'alignement entre organisation, services, workforce planning et recrutement. Piloter l'adoption du nouveau modèle opérationnel. Mettre en place la gouvernance, le reporting et les indicateurs de performance. Service ManagementDéfinir et opérationnaliser le catalogue de services Cyber. Accompagner la gouvernance et le pilotage des services. Mettre en place des approches de capacity planning et de gestion de la demande. Accompagner la transition des services vers le modèle cible. Organisation & WorkforceAccompagner la réorganisation et la transition des équipes. Réaliser le mapping entre l'organisation actuelle et l'organisation cible. Coordonner les plans de transition avec les équipes RH et métiers. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouveaux modes de fonctionnement. Offshore / NearshoreAccompagner la mise en place et l'intégration de capacités offshore et nearshore. Piloter les migrations et transitions de services. Définir les processus, modes de collaboration et mécanismes de gouvernance. Suivre l'avancement des transitions et lever les éventuels blocages. Recrutement & OrganisationDéfinir les fiches de postes et profils nécessaires à la nouvelle organisation. Participer au screening et aux entretiens. Coordonner les plans de recrutement. Suivre la montée en charge des équipes et l'intégration des nouveaux collaborateurs. Gouvernance ProgrammePiloter les plans, jalons, dépendances, risques et problèmes. Assurer le suivi budgétaire. Coordonner les différentes parties prenantes. Préparer et animer les comités de pilotage. Produire les reportings d'avancement et assurer le suivi des actions.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage

Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés. Environnement techniqueGCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Storage Python, Terraform, Docker, Kubernetes, SQL, Git, Gitlab CI/CD, Bash

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Data Engineer Hadoop / PySpark pour intervenir sur une plateforme Data stratégique et contribuer aux évolutions d'un datalake. Vous serez en charge de la mise en œuvre technique de nouvelles ingestions de données, des traitements de préparation et de transformation, ainsi que de la maintenance et de l'évolution des pipelines de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, dans un environnement Agile, dynamique et international. Ce que vous ferez : Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données au sein du datalake. Développer les traitements de préparation et de transformation des données. Maintenir et faire évoluer les pipelines de données en PySpark et shell scripting. Développer et optimiser les traitements de données sur la plateforme Hadoop. Exploiter Hive et SQL pour la manipulation, la transformation et l'analyse des données. Collaborer avec l'équipe DevOps et lui adresser les demandes relatives aux évolutions de la plateforme. Participer à l'intégration et au déploiement des évolutions via les outils de gestion de code source et d'intégration continue. Rédiger des spécifications techniques claires et précises. Analyser et résoudre des problématiques techniques complexes liées aux traitements et pipelines de données. Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme et être force de proposition sur les solutions et technologies à mettre en œuvre. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur d'une plateforme Data stratégique, en interaction avec des équipes techniques multidisciplinaires et internationales.

Contexte de la missionDans le cadre de la transformation de son architecture Data et IA, un grand groupe international souhaite structurer, sécuriser et déployer à l'échelle une marketplace de Data Products. La mission consiste à concevoir une architecture cible s'appuyant sur les principes du Data Mesh, les solutions de partage de données et l'écosystème Microsoft. L'objectif est de faciliter la mise à disposition, la gouvernance et la consommation de produits de données fiables, sécurisés et réutilisables. Le prestataire interviendra sur des sujets à forts enjeux d'architecture, d'intégration, de gouvernance et de sécurisation des usages liés à la Data et à l'intelligence artificielle. Objectifs de la missionDéfinir l'architecture cible d'une marketplace de Data Products. Structurer les principes d'intégration entre les différentes briques Data, IA et IT. Formaliser les concepts de Data Product, Data Contract et Data Mesh. Identifier les interactions avec les agents IA, les sources de données, les référentiels, les APIs et les workflows. Définir une trajectoire de mise en œuvre pragmatique, progressive et industrialisable. Garantir la sécurité, l'auditabilité et la conformité des accès, décisions et actions liés à l'IA. Accompagner l'alignement de l'architecture avec les cas d'usage métier.