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Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.

Contexte de la mission : Dans le cadre du renforcement et de l'accélération de son pôle Data suite à une réorganisation interne, notre client recherche un Data Engineer Confirmé pour accompagner plusieurs chantiers stratégiques de modernisation de sa plateforme Data. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation technologique avec la migration de l'architecture Data existante vers Microsoft Fabric, ainsi que la refonte et la migration de nombreux pipelines de données. Les avantages de la mission : Projet stratégique de transformation Data. Forte exposition aux technologies Microsoft Fabric. Participation à une migration d'envergure au cœur de la plateforme Data. Environnement technique moderne et stimulant. Équipe Data structurée et collaborative. Forte autonomie sur les sujets confiés. Mission avec visibilité et possibilité de prolongation. Mode de travail hybride avec 3 jours de présence sur site à Bordeaux.

Secteur : Risques / Notation d'entreprises La mission s'inscrit au sein d'une squad dédiée à la notation des entreprises, composée d'un Product Owner, d'un Scrum Master et d'équipiers BA et IT. Environnement technique : Teradata, bases Hive, Phoenix, HDFS, API Spring Boot. Enjeux : accompagner la squad dans le développement et la maintenance des solutions Data, garantir la fiabilité et l'évolutivité des solutions existantes. Missions principales : - Développement et intégration des évolutions sur le périmètre des solutions de la squad - Préparation et réalisation des mises en production avec les équipes expertes, assurance du SAV - Gestion et maintenance de la documentation fonctionnelle et technique - Contribution à l'assistance à l'utilisation des solutions - Participation aux séances d'affinage technique en phase de conception - Veille technologique régulière - Contribution à l'alimentation du backlog pour anticiper les développements futurs - Analyse du patrimoine existant Méthode de travail : fonctionnement en squad Agile, collaboration étroite avec le Product Owner, le Scrum Master et les équipiers BA/IT. Livrables attendus : évolutions développées et intégrées, documentation technique et fonctionnelle à jour, mises en production réalisées, backlog alimenté.

Freelance Data Integration Engineer – DEX (Data Exchanger) Dans le cadre d'un projet de transformation de son SI, notre client recherche un consultant freelance spécialisé DEX (Data Exchanger) pour intervenir sur le décommissionnement de la plateforme actuelle et la migration des flux vers BlueY. Mission Vous interviendrez sur un projet stratégique consistant à : Décommissionner la solution DEX (Data Exchanger). Analyser les flux existants. Rebasculer et reconfigurer les interfaces vers la plateforme BlueY. Réaliser les tests de bon fonctionnement et accompagner la mise en production. Assurer la documentation technique et le transfert de connaissances. Profil recherché Expérience confirmée sur DEX (Data Exchanger). Bonne maîtrise des problématiques d'intégration et de migration de flux. Expérience sur des projets de décommissionnement de middleware ou de plateformes d'échanges. Une connaissance de BlueY est un véritable atout. Informations complémentaires Démarrage : septembre 2026 Durée : 6 mois Localisation : client basé dans l'Ouest de la France Télétravail : possible Contrat : Freelance Sous-traitance non acceptée Si cette mission vous intéresse, merci de m'envoyer votre CV actualisé ainsi que votre disponibilité et votre TJM. Merci d'envoyer votre CV à

ContexteNotre client recherche un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intégrer une équipe Data internationale. Objectif du posteConcevoir, développer et maintenir les pipelines de données ainsi que les modèles analytiques nécessaires à la création de datasets fiables, performants et industrialisés. Vous serez garant(e) de la qualité, de la cohérence et de la maintenabilité des solutions data mises en œuvre. Missions principalesParticiper à l'intégration des données au sein du Data Hub. Développer et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation. Concevoir et implémenter des datasets de référence (SSOT). Développer et maintenir les datamarts métiers. Concevoir des modèles de données robustes et évolutifs. Développer des transformations complexes en SQL et dbt. Créer et maintenir des procédures stockées et scripts d'automatisation. Optimiser les performances des traitements et des requêtes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DataOps. Participer à l'automatisation des déploiements. Contribuer à l'amélioration continue des processus de Data Quality. Assurer la documentation technique et la maintenabilité des développements. Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, les Data Analysts et les Data Product Managers. Participer aux cérémonies Agile (Scrum). Comprendre et challenger les besoins fonctionnels. Accompagner les utilisateurs dans l'exploitation des données.

4. Description de la prestation et des missions attenduesLe/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP)Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des donnéesParticiper à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alertingMettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC)Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseilTravailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise techniqueCloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLSOS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skillsExpérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 ExpérienceMinimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

🎯 Contexte Dans le cadre d'un projet stratégique de transformation Data, notre client souhaite migrer son PIM actuel (Informatica 360 – catalogue produit) vers une nouvelle solution (Akeneo). L'objectif est de fiabiliser, structurer et migrer les données produits dans un environnement Retail / e-commerce. 🚀 Missions principales 🔄 Extraction et transformation des données depuis Informatica PIM 📦 Préparation et structuration du catalogue produit pour intégration dans Akeneo 🔗 Participation aux flux de migration et à la qualité des données 🛠️ Gestion des exports (XML, API, scripts, etc.) 🔍 Analyse et correction des anomalies de données 🤝 Collaboration avec les équipes IT, Data, e-commerce et métier 📊 Contribution à l'amélioration de la gouvernance des données 🧠 Profil recherché✅ Compétences techniques Expertise sur PIM Informatica 360 Très bonne maîtrise des migrations de données / data mapping Expérience en : extraction de données scripting API / flux d'intégration Connaissance d'Akeneo = gros plus ✅ Expérience Expérience significative en environnement PIM / Data ✅ Expérience obligatoire dans le Retail (catalogue produit) Expérience e-commerce fortement appréciée 👤 Soft skills Autonomie & rigueur Forte capacité d'analyse Esprit structuré (qualité de données) Bon relationnel avec des équipes métiers & IT

Nous recherchons un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data pour un de nos clients, nous recherchons un(e) Tech Lead / Senior Solution Architect Databricks afin d'accompagner la modernisation et l'industrialisation d'une plateforme Data Azure à forte volumétrie. Vous interviendrez dans un environnement exigeant autour des enjeux suivants : • Migration et industrialisation sur Databricks • Gouvernance et qualité des données • Optimisation des performances et des coûts cloud (FinOps) • Accompagnement et montée en compétence des équipes Data 🎯 Vos missions : Data Engineering & Plateforme Data Concevoir et développer des pipelines d'ingestion à forte volumétrie Structurer et faire évoluer une plateforme Data moderne sur Azure Databricks Mettre en œuvre des traitements batch et streaming dans une architecture Lakehouse Industrialisation & DevOps Industrialiser les pipelines et renforcer les pratiques DevOps Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD et automatiser les déploiements Participer à la fiabilisation des environnements de production Architecture & Gouvernance Définir l'architecture cible et garantir les standards techniques Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques d'ingénierie Data Participer aux sujets Data Governance & Data Quality Performance & FinOps Optimiser les traitements Spark Maîtriser les coûts d'infrastructure cloud Améliorer les performances globales de la plateforme MCO & Support Intervenir sur des incidents complexes (support N3) Contribuer au maintien opérationnel de la plateforme

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L'enjeu : structurer et industrialiser l'écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l'architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l'industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d'accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, le client recherche un Data Engineer pour intervenir au sein des équipes ePilot et Data Factory sur des sujets liés à la vente et à l'après-vente. Le consultant participera à l'intégration, la transformation et l'exploitation des données provenant de multiples sources (Hadoop, API, fichiers, bases de données) afin d'alimenter les plateformes décisionnelles. Il contribuera également à l'analyse des données, au développement de modèles analytiques et à la création de reporting Power BI. Missions : -Concevoir et développer les flux d'intégration de données -Collecter et intégrer des données issues de multiples sources (Hadoop, API, fichiers, bases de données) -Assurer l'alimentation et la maintenance des bases SQL -Réaliser les traitements de transformation et de qualité des données -Analyser les données et participer à leur valorisation -Développer et maintenir les modèles décisionnels et cubes tabulaires -Concevoir et faire évoluer les rapports Power BI -Optimiser les performances des traitements et des bases de données -Garantir la fiabilité et la cohérence des données -Participer à la documentation des flux et des traitements -Collaborer avec les équipes métiers et Data Factory -Contribuer à l'amélioration continue des plateformes Data Profil attendu : Nous recherchons un Data Engineer disposant d'une solide expérience dans l'intégration et la transformation de données. Le candidat doit maîtriser les environnements SQL et les architectures Big Data tout en étant capable de travailler sur des sujets décisionnels et analytiques. Une bonne compréhension des problématiques métier ainsi qu'une capacité à collaborer avec les équipes Data et métiers sont attendues.

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de notre plateforme Data internationale dédiée aux activités Supply Chain, nous renforçons notre équipe avec un Data Engineer expérimenté capable de contribuer à la construction, l'optimisation et la fiabilisation de nos produits de données. Vous interviendrez dans un environnement multi-BU et international, avec des enjeux forts autour de la qualité de la donnée, de la performance des traitements et de la mise à disposition d'indicateurs métiers stratégiques. L'objectif est d'accompagner la construction et l'évolution de plusieurs Data Products tout en participant à l'amélioration continue de notre plateforme Data sur Google Cloud Platform.

Développeur DBT / Data EngineerContexte de la mission Descriptif de mission - développeur confirmé DBT. Contexte L'équipe BCC est chargée de la maintenance et du développement de la Base Connaissance Clients transverse du client. L'objectif poursuivi au travers de la constitution de cette base clients unique du client est de personnaliser la relation et améliorer la performance commerciale. L'équipe BCC monte actuellement en compétences sur DBT. La personne devra aider l'équipe à monter en capacité à développer des évolutions fonctionnelles et traiter la dette technique. BCC est un produit Data complexe du fait de la multiplicité des sources, multipliant les risques d'erreur, et de la forte volumétrie de données. Objectifs et livrablesUne maîtrise avancée de SQL est nécessaire. L'équipe est en cours de transition vers un mode Agile Scrum. Besoin Nous recherchons un développeur / une développeuse expérimenté/e DBT, SQL et Bigquery, présent/e ou proche du bassin niortais Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence SQL Azure Confirmé Informatica Confirmé Big Quiery Confirmé DBT Confirmé GCP Confirmé

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d'ingénieur, école d'informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

🎯 RôleTu rejoins l'équipe pour prendre un rôle clé dans la construction des systèmes IA du produit. L'objectif n'est pas de piloter de loin, mais de mettre les mains dans l'architecture, le code, les pipelines et la mise en production. À terme, tu pourras prendre davantage de responsabilités sur la structuration technique de l'équipe IA. 🧠 MissionsArchitecture & développement IA Concevoir et développer des pipelines IA / GenAI robustes Travailler sur des sujets RAG, agents, orchestration LLM Structurer la donnée, le contexte et les workflows IA Participer aux choix d'architecture technique Industrialisation Transformer des POC en systèmes fiables en production Mettre en place du monitoring, des tests et des évaluations Optimiser performance, latence et coûts Construire des systèmes maintenables et scalables Montée en leadership Contribuer aux standards techniques Challenger les choix d'architecture Accompagner progressivement d'autres profils techniques Participer à la structuration du futur pôle IA 🛠️ Stack & environnementPas de stack imposée, mais un environnement autour de : Python Data pipelines / APIs / backend LLM, RAG, agents, orchestration Docker, CI/CD Cloud AWS ou GCP Monitoring / observabilité Bases vectorielles ou moteurs de recherche sémantique

Dans le cadre d'un projet de modernisation et de valorisation de la donnée, nous recherchons un Data Analyst / Data Engineer. Les missions principales seront les suivantes : Participation aux projets d'intégration et de modélisation de données (nouveaux flux, évolutions, datamarts) Analyse des besoins métiers et contribution aux ateliers fonctionnels et techniques Développement et optimisation de traitements SQL et de modèles de données Coordination entre les équipes métiers, MOE et centres de développement ETL Réalisation de reportings complexes sous Power BI Conception et évolution de rapports sous IBM Cognos Contribution aux projets en mode Agile (participation aux cérémonies, suivi des user stories) Support aux utilisateurs et accompagnement sur les outils de restitution Le poste combine une forte dimension technique et fonctionnelle, avec un rôle important d'interface entre les équipes IT et les métiers.