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Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Senior Data Engineer H/F Description de la mission : ContexteNotre client recherche un Senior Data Engineer pour accompagner sa transformation Data, développer de nouveaux pipelines et industrialiser les flux existants sur un environnement Azure / Databricks. Missions :Concevoir, développer et déployer des pipelines Data pour le reporting et l'analytics Auditer, refondre et optimiser les pipelines existants Accompagner l'intégration des flux sur la plateforme Data Groupe Garantir la fiabilité, la performance et la maintenance des pipelines en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques DataOps, CI/CD, monitoring et SRE Diagnostiquer les incidents et assurer leur résolution Collaborer avec les équipes Data, Architecture et Produit Documenter les solutions et accompagner la montée en compétences des équipes Compétences requises :Azure et Databricks : expertise confirmée Certification Databricks PRO obligatoire Python et SQL : niveau avancé Data Engineering : pipelines, architecture Lakehouse, Medallion et modélisation dimensionnelle Kafka : traitement de données événementielles DataOps / SRE : CI/CD, tests automatisés, monitoring et gestion des incidents Anglais courant obligatoire Compétences / Qualités indispensables : Azure, Databricks, Certification Databricks PRO, Python, SQL, Data Engineering, Kafka, DataOps / SRE , Anglais Compétences / Qualités qui seraient un + : /Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Au sein de la Data Tribe, vous participez à la conception, au développement et à l'exploitation de produits Data au service des équipes métier et des utilisateurs de la plateforme stratégique. L'équipe travaille à l'intersection de la Data Engineering, de l'Analytics et des plateformes Data, avec un fort enjeu autour de la fiabilité, de la performance et de la mise en production des solutions. La plateforme Data repose principalement sur Databricks et PySpark. Vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des produits Data, de la compréhension du besoin métier jusqu'à leur exploitation en production. Vos missions En tant que Senior Data Engineer, vous serez notamment amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des pipelines Data robustes et industrialisés. Traduire les besoins métier en solutions Data scalables, performantes et maintenables. Travailler en étroite collaboration avec les Product Owners, équipes métier et équipes Analytics. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production. Assurer le monitoring des pipelines et contribuer à la résolution des incidents. Identifier et mettre en œuvre des améliorations sur les modèles de données et les processus Data. Contribuer aux standards d'architecture, aux bonnes pratiques et aux décisions techniques. Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des développements. Intervenir dans un contexte multi-BU, notamment sur le partage et la sécurisation des données avec des mécanismes de RLS / CLS. Prendre progressivement le rôle de référent Data Engineering sur un domaine métier.

Le contexteUn acteur majeur du secteur du voyage et de la distribution lance un nouveau projet stratégique : la construction d'un moteur de recommandation et de personnalisation destiné à proposer en temps réel, à chaque client, les offres et produits les plus pertinents selon son profil. Vous êtes le premier profil technique recruté pour poser les fondations d'une nouvelle équipe Data Engineering qui s'étoffera progressivement. Tout est à construire : l'architecture a été esquissée mais reste entièrement challengeable. Votre rôle : concevoir et bâtir de zéro la plateforme de données en streaming qui alimentera les équipes Data Science et Produit. Vos missionsConcevoir et construire from scratch le pipeline de données en streaming qui alimentera les modèles de recommandation et de personnalisation. Mettre à disposition les données en temps réel pour les équipes Data Science et les produits, avec une contrainte métier forte : un temps de réponse de l'ordre de 3 secondes entre la recherche du client et la recommandation affichée. Définir et challenger les choix d'architecture (event-driven), clarifier la stack par rapport au cadrage initial. Gérer également une partie batch pour enrichir l'historique et les profils clients. Accompagner la montée en puissance de l'équipe et jouer un rôle de référent technique. Compétences techniques requisesStreaming & temps réel (critique) Maîtrise approfondie des concepts de streaming : gestion du fenêtrage (windowing), traitement temps réel, garanties de livraison, au-delà du seul outil Kafka. Expérience solide d'une architecture event-driven. Cloud & traitement Expertise Google Cloud Platform (BigQuery notamment). Python comme langage principal. Aisance sur les pipelines batch pour l'enrichissement de données historiques. Pratiques d'ingénierie Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD, bonnes pratiques de qualité et de documentation.

VOS MISSIONS • Concevoir et développer les composants d'ingestion, de traitement, de normalisation et de distribution des données. • Construire et améliorer le framework commun, notamment le monitoring, la CI/CD, les tests, la performance, la résilience et la qualité du code. • Recueillir, comprendre, challenger et affiner les besoins métiers. • Concevoir des solutions conformes aux directives d'architecture et aux standards internes du Groupe. • Piloter les activités de développement et contribuer en qualité de profil senior / expert. • Identifier les goulots d'étranglement et les anomalies, puis proposer des solutions d'amélioration continue. • Livrer des services prêts pour la production, avec les outils de supervision et d'alerte associés. • Rédiger et maintenir la documentation technique en anglais, et accompagner les déploiements dans différents pays.

Dans le cadre d'un projet de transformation Data à dimension internationale, nous recherchons un Senior Data Engineer GCP / Looker (H/F) pour une mission freelance de 6 mois renouvelable, basée à Paris. Le consultant interviendra sur des problématiques de centralisation, de transformation et de valorisation des données, avec un enjeu majeur autour de la définition, de la modélisation et de la restitution des indicateurs de performance (KPIs) métiers. Nous recherchons un profil disposant d'une double compétence : une solide expertise technique sur GCP, BigQuery et Looker, mais également une excellente capacité à comprendre les enjeux business, à échanger directement avec les équipes métiers et à traduire leurs besoins en modèles de données et indicateurs pertinents. Missions principales Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métiers concernant les indicateurs de performance (KPIs). Traduire les besoins business en spécifications fonctionnelles et techniques exploitables. Concevoir et modéliser les données dans BigQuery pour répondre aux besoins analytiques. Développer et maintenir les modèles sémantiques dans Looker, notamment avec LookML. Définir et structurer les dimensions, mesures et KPIs afin de garantir leur cohérence et leur fiabilité. Concevoir et optimiser les requêtes SQL et les traitements de données dans BigQuery. Participer à la conception et à l'industrialisation des pipelines de données sur GCP. Développer et optimiser les dashboards et outils de reporting dans Looker. Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données mises à disposition des utilisateurs. Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics et les interlocuteurs métiers. Être force de proposition sur les choix techniques, l'architecture et les bonnes pratiques de modélisation.

Dans le cadre de la modernisation de son Système d'Information, la DSI recherche un Data Engineer Azure afin de concevoir, développer et faire évoluer les plateformes d'intégration et de traitement des données. Vous interviendrez sur plusieurs programmes stratégiques autour des architectures Event-Driven, de la modernisation des flux d'intégration, de la plateforme Data Azure ainsi que des projets analytiques. L'objectif est de construire des solutions robustes, évolutives et maintenables répondant aux enjeux de temps réel, de qualité des données et de performance. Équipe : 2 PO et 7 Data engineers DÉVELOPPEMENT DE LA PLATEFORME MIDDLEWARE AZURE Vous participerez à la conception et au développement d'une plateforme d'intégration temps réel basée sur une architecture Event-Driven. À ce titre, vous serez amené à : - Concevoir des architectures d'intégration basées sur Azure Service Bus et Azure Event Grid. - Développer des Azure Function Apps permettant le traitement, la transformation et le routage des événements. - Concevoir et développer des APIs et composants d'intégration robustes. - Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. - Garantir la scalabilité, la résilience et les performances des traitements. - Mettre en œuvre les mécanismes de gestion d'erreurs (Retry, Dead Letter Queue, Idempotence). - Assurer la sécurisation des échanges via Azure Key Vault. Vous interviendrez notamment sur : - Synchronisation des commandes d'achat entre Trax et NetSuite - Intégration des données de vols au format AIDX. - Automatisation des flux d'heures et cycles APU. - Développement de nouveaux flux événementiels entre les applications du SI. QUALITÉ DE DÉVELOPPEMENT Une attention particulière sera portée à la qualité du code produit. Le consultant devra appliquer les bonnes pratiques de développement Python : - Développement d'un code lisible, maintenable et documenté. - Respect des principes Clean Code et SOLID. - Séparation des responsabilités et modularisation. - Gestion robuste des exceptions. - Optimisation des performances. - Revue de code (Code Review). - Développement de tests unitaires avec Pytest. - Respect des conventions de développement (PEP8). - Documentation technique des composants. INDUSTRIALISATION & DEVOPS Vous participerez à l'industrialisation des développements : - Mise en place des pipelines CI/CD sous Azure DevOps. - Déploiement des ressources Azure via Bicep. - Infrastructure as Code. - Gestion des versions avec Git. - Supervision et monitoring des traitements. - Documentation des architectures et des flux. - Amélioration continue des processus de développement.

Fiche de poste – Senior Data Engineer / Expert Dataplatform (GCP) Contexte & Organisation Le Pôle Data est structuré autour du modèle Spotify : Une Dataplatform en pleine transformation, composée de 4 experts Architectes / Développeurs GCP & BigQuery Maintenance de l'existant + évolution de la plateforme Début d'un chantier majeur de construction début 2025 (v1 en cours, forte ambition d'évolution) Outils & écosystème : GCP (Cloud Run, Cloud Function, Pub/Sub, Vertex AI, BigQuery) Airflow (orchestration) Dataform (concurrent DBT – SQL) Terraform pour le provisioning Modèle Data type médaillon Pratique Data Engineer moderne + enjeux d'observabilité / finops / sécurité Objectifs du poste Renforcer l'équipe Dataplatform avec un profil senior ayant déjà participé à la construction d'une Dataplatform et capable d'accélérer l'industrialisation des pipelines et des outils d'ingestion. Le rôle vise à : Faciliter et accélérer le travail des Data Engineers Améliorer l'expérience de construction de pipelines de données Structurer et fiabiliser l'ingestion et le transfert de données, encore peu industrialisés Apporter une expertise de haut niveau sur GCP & Data Engineering Missions principales 1. Gouvernance & Contrôle de la plateforme Assurer un contrôle global de la Dataplatform et accompagner les Data Engineers dans les bonnes pratiques d'industrialisation. Identifier les axes d'amélioration techniques et proposer des solutions robustes. Participer aux choix d'architecture technique et Data (modèle médaillon). 2. FinOps, Observabilité & Sécurité Définir et mettre en œuvre les standards d'observabilité. Garantir la performance, la robustesse et la sécurité de la plateforme. Suivre les coûts et proposer des optimisations FinOps. Automatiser le provisioning via Terraform. 3. Développement & Industrialisation Concevoir et industrialiser les pipelines : Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Airflow, Vertex AI. Contribuer à résorber la dette technique. Développer et industrialiser les briques d'ingestion et de transformation. 4. Animation & Documentation Participer à la mise à disposition de nouveaux outils et à la documentation associée. Assurer une démarche d'amélioration continue du run. Animer une équipe de Data Engineer chaque vendredi: partage de bonnes pratiques suivi des évolutions de la Dataplatform retours d'expérience et recommandations 5. Innovation & IA Apporter une vision sur l'usage de l'IA (générative et traditionnelle) pour : réduire les coûts améliorer la productivité faciliter le travail des collaborateurs Contribuer à des projets Vertex AI / ML (ambition forte vers l'IA)

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

Nous recherchons pour un acteur international, un Senior Data Engineer pour accompagner le développement et l'industrialisation de sa plateforme Data. Au sein d'une équipe Data en pleine structuration, vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux autour de la donnée, avec notamment pour responsabilités : • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables • Industrialiser et fiabiliser les pipelines existants • Participer à la mise en place d'une architecture Data moderne de type Lakehouse • Prendre en charge les pipelines de bout en bout, de la conception à la mise en production et au monitoring • Mettre en œuvre les bonnes pratiques Data Engineering / DataOps : CI/CD, tests, versioning, monitoring et gestion des incidents • Collaborer avec les Data Engineers, Data Architects, Product Managers et Engineering Managers • Documenter les flux, dépendances, transformations et procédures d'exploitation • Contribuer à l'autonomie et à la montée en compétences de l'équipe Data

Dans le cadre d'un programme de transformation Data de grande ampleur, nous recherchons un Data Engineer GCP Senior pour intervenir sur des use cases Commerce et Customer Data à forte valeur métier. L'objectif principal de la mission est de concevoir, développer et faire évoluer des pipelines et architectures Data sur Google Cloud Platform, permettant notamment de rapprocher les données issues des parcours clients online et offline. Ces socles devront alimenter différents usages analytiques, KPIs business et dispositifs de pilotage. Le consultant interviendra en tant que Data Engineer expérimenté au sein de l'équipe technique, en lien étroit avec le Tech Lead GCP et les équipes Data, Analytics et BI. Ses principales responsabilités seront les suivantes : Développer et industrialiser des pipelines de données robustes, scalables et performants sur GCP Consolider et valoriser les données issues des canaux online et offline Exploiter et optimiser BigQuery pour le stockage, la transformation et l'analyse de volumes importants de données Concevoir et gérer le stockage des données sur Cloud Storage (organisation, cycle de vie, formats, coûts) Développer et maintenir des infrastructures as code avec Terraform Participer à la modélisation des données nécessaires aux indicateurs et aux différents cas d'usage Commerce Appliquer les bonnes pratiques de qualité des données, de performance et d'optimisation des coûts GCP Travailler sur des architectures intégrant notamment Dataflow et Pub/Sub Collaborer étroitement avec les équipes Data, Analytics, BI et métiers Faciliter la mise à disposition des données pour les dashboards et solutions de Data Visualisation Participer à l'amélioration continue des pipelines, processus d'industrialisation et standards techniques

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique visant à exploiter l'intelligence artificielle pour améliorer les pratiques de conseil et renforcer la conformité réglementaire, une organisation du secteur des services financiers souhaite développer un assistant intelligent destiné à accompagner les conseillers dans leurs échanges avec les clients. L'objectif est de concevoir une solution capable d'analyser les conversations, de vérifier le respect des obligations réglementaires et de suggérer en temps réel les questions pertinentes à poser aux clients. La mission s'inscrit au sein d'une équipe spécialisée en intelligence artificielle, data engineering et automatisation. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, du cadrage initial à la mise en production, en passant par le développement, le déploiement et le maintien en conditions opérationnelles. 2. Missions du posteCadrage et conception technique : participer à la définition des besoins, concevoir l'architecture de la solution IA et identifier les approches techniques adaptées aux enjeux métier et réglementaires. Développement de solutions IA : concevoir et développer un assistant conversationnel intelligent capable d'analyser les échanges entre conseillers et clients. Développement LLM et RAG : mettre en œuvre des solutions basées sur les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération de données (RAG) et les agents IA. Traitement audio et transcription : développer des pipelines de traitement de la voix intégrant la transcription audio (Speech-to-Text), la diarisation des locuteurs et l'analyse des conversations. Traitement en temps réel : concevoir et optimiser des architectures de streaming permettant l'analyse des échanges et la génération de recommandations en temps réel. Développement de pipelines IA : mettre en œuvre des chaînes de traitement de bout en bout, de l'audio à la transcription, puis à l'analyse et à la recommandation. Analyse et conformité : développer des mécanismes permettant d'identifier les écarts par rapport aux exigences réglementaires et de proposer des questions ou actions pertinentes aux conseillers. Industrialisation et mise en production : assurer le déploiement des solutions, leur intégration dans l'environnement technique existant et leur passage à l'échelle. Monitoring et maintien en conditions opérationnelles : mettre en place le suivi des performances, la surveillance des modèles et l'amélioration continue des solutions déployées. Collaboration transverse : travailler en étroite collaboration avec les équipes métier, conformité, data et IT afin de garantir l'adéquation des solutions aux besoins opérationnels.

La prestation vise à accompagner l'équipe dans la conception et l'industrialisation de solutions Data & IA. Cette mission consiste à contribuer aux différentes étapes d'un projet Data & IA, de la compréhension des besoins métier jusqu'à la mise en production des solutions. Les principaux attendus sont : - Analyse et traduction des besoins métier en cas d'usage Data / IA. - Exploration, préparation et exploitation des données nécessaires. - Conception, développement et évaluation de modèles de Machine Learning et d'IA générative. - Réalisation de prototypes / MVP pour valider la faisabilité et la valeur des solutions. - Industrialisation et intégration des solutions dans l'écosystème existant. - Mise en place des tests et du suivi de la performance des modèles. - Production d'un code robuste, maintenable et documenté, ainsi que de la documentation nécessaire au transfert de connaissances. Profil recherché Compétences attendues : RAG-Engine, Full Stack Python, VertexAI, GIT, BIGQUERY, GCP, Shell Unix.

Bonjour à tous 😀 Contexte de la mission : Nous recherchons un Data Engineer capable d'intervenir en autonomie sur l'ensemble du cycle de vie des pipelines de données de notre client! Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données de bout en bout. Assurer l'ingestion, la transformation et la modélisation des données. Développer des traitements en Python / SQL / dbt. Orchestrer les flux de données avec Airflow. Garantir la qualité des données à travers les tests, la documentation et les bonnes pratiques de développement. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data Foundation. Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un environnement international. Environnement technique : Python | SQL | dbt | Airflow | Snowflake | GitLab | CI/CD | Tableau Informations pratiques : Localisation : Île-de-France Démarrage : 19 ou 26 octobre 2026 Durée : Mission longue Télétravail : À confirmer Déplacements / astreintes : Aucun Profil cible : Data Engineer Senior / Data Engineer Python-dbt / Analytics Engineer avec une forte dimension Engineering. Mots-clés sourcing : Data Engineer, Senior Data Engineer, Python, SQL, dbt, Airflow, Snowflake, Data Foundation, Data Platform, Analytics Engineer.

Nous recherchons un Data Engineer pour contribuer à la modernisation d'une plateforme data dans le secteur financier. Vous participerez à la conception et au développement de pipelines de données, à l'intégration de données dans Snowflake via DBT, à la modélisation des données et aux contrôles de qualité. Vous travaillerez également sur les flux batch/streaming, le SQL, les tests, la CI/CD, l'optimisation des performances ainsi que la gouvernance et la sécurité des données dans un environnement international.

Dans un environnement orienté data et analytics, le Senior Data & Analytics Engineer intervient en tant qu'expert technique afin d'accompagner les équipes de développement dans la conception, l'amélioration et l'industrialisation de solutions de traitement et d'analyse de données sur Azure Databricks. Ses principales missions sont les suivantes : Support technique : accompagner les développeurs Python et R dans la résolution de problématiques techniques et l'utilisation des technologies data. Revue et optimisation du code : analyser, relire, déboguer et améliorer le code existant afin d'en garantir la qualité, la performance et la maintenabilité. Industrialisation des traitements : fiabiliser et industrialiser les workloads Databricks, les pipelines de données et les processus ETL/ELT. Définition des bonnes pratiques : mettre en place des standards de développement, des modèles de code réutilisables et des stratégies de tests adaptées aux environnements de production. Automatisation des déploiements : contribuer à la mise en œuvre des processus d'intégration et de déploiement continus (CI/CD), conformément aux standards techniques établis. Qualité et gouvernance des données : garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données, notamment à travers Delta Lake et Unity Catalog. Optimisation des performances : analyser et optimiser les traitements Spark et PySpark afin d'améliorer leur efficacité et leur robustesse. Accompagnement des migrations : évaluer la pertinence des migrations de traitements R vers Python ou SQL sur la base de critères objectifs, techniques et opérationnels. Accompagnement au changement : favoriser l'adoption des outils et des standards de développement, assurer le transfert de connaissances et diffuser les bonnes pratiques. Respect des exigences réglementaires : contribuer à la mise en œuvre de solutions analytiques fiables répondant aux exigences des environnements réglementés.