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Dans le cadre du renforcement d'une squad Data au sein d'un programme stratégique de transformation digitale, nous recherchons un(e) Data Engineer Azure / Python pour contribuer au développement et à l'industrialisation de solutions data à forte valeur métier. Vous évoluerez dans un environnement Agile aux côtés d'équipes Data, Produit et Métier sur des problématiques de collecte, transformation, valorisation et gouvernance des données. Vos missionsConception & DéveloppementConcevoir et développer des pipelines de données robustes et performants Participer à la mise en œuvre des traitements de transformation et d'intégration des données Garantir la qualité, la fiabilité et la maintenabilité des développements Data Platform & CloudContribuer à l'évolution des architectures Data sur Azure Participer à l'industrialisation des traitements et des flux Optimiser les performances et la scalabilité des solutions mises en place Collaboration & DeliveryTravailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques Participer aux cérémonies Agile Contribuer aux bonnes pratiques Data Engineering et à l'amélioration continue

Dans le cadre d'un important programme de transformation Data, nous recherchons un Data Engineer Expert pour accompagner la migration et la modernisation d'une plateforme décisionnelle vers Snowflake. Missions : Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données sur Snowflake (Data Warehouse / Data Lakehouse). Développer et industrialiser des pipelines de données (ingestion, transformation, chargement). Modéliser les données et optimiser les performances des traitements. Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données. Mettre en place l'orchestration et l'automatisation des flux. Participer aux phases de tests, validation et documentation. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques Data.

Dans le cadre du développement de ses usages data, le client cherche à industrialiser ses campagnes marketing B2C via des pipelines de données structurés sous DBT. Il s'agit de modéliser les données, construire des datamarts et mettre en place les meilleures pratiques d'organisation et de documentation dans un environnement Snowflake. Mission : -Développer des pipelines DBT pour des campagnes triggers et parcours B2C -Modéliser les données et créer des datamarts dans Snowflake -Documenter les travaux sous Confluence et Collibra -Accompagner l'équipe sur les bonnes pratiques agiles et d'architecture -Assurer la gestion de version et l'organisation du projet via Git Profil attendu : -Maîtrise avancée de l'écosystème DBT / Snowflake / Airflow -Solide culture SQL, Python apprécié -Expérience en modélisation de données et conception de datamarts -Autonome, opérationnel rapidement, bon communicant en français -À l'aise dans un contexte agile avec enjeux de documentation

Nous recherchons un profil technique pour accompagner des projets data stratégiques au sein d'un acteur spécialisé dans la transformation et l'architecture des systèmes d'information. Vos missions Concevoir et faire évoluer des architectures data modernes (cloud, data lake, data warehouse, data mesh… selon les projets). Définir les standards et bonnes pratiques d'ingénierie des données. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes et industrialisés. Participer aux choix technologiques et contribuer à la mise en place d'une gouvernance data efficace. Collaborer avec les équipes projet (data engineers, data analysts, product owners…) pour garantir la qualité et la fiabilité de la donnée. Compétences recherchées Maîtrise d'un ou plusieurs environnements cloud : AWS, Azure ou GCP. Expérience avérée en conception d'architectures data (batch, streaming, event-driven…). Solide pratique des langages et écosystèmes data : Python, SQL, Spark, DBT, Kafka, Airflow… Bonne compréhension des modèles de stockage et de traitement (Delta Lake, BigQuery, Snowflake…). Connaissance des bonnes pratiques de CI/CD, observabilité, sécurité et gouvernance data.

Data engineer / analyst niveau expert Azure Fabrics 1j de présentiel par semaine (jeudi) La Direction Achats du Groupe a retenu la solution Microsoft Azure Power BI afin de mettre en place une solution d'aide à la prise de décision opérationnelle. Compétences techniques : - Maitrise technique parfaite de la solution Microsoft Azure : data lake, data factory, Azure SQL, Azure Analysis services, Power BI services (8 ans d'expérience minimum) - concevoir la gestion technique de données et leur structuration dans le BI (mise à jour du data modèle harmonisé lorsque nécessaire, construction des pipelines / ETL, mise en place des formules, utilisation Dax / langage M, construction de la solution de data viz) - gestion de projet (chaque évolution est gérée comme un mini projet pris en charge en autonomie par un consultant unique : à reception de la maquette le consultant doit mettre en place la solution, rédiger les slides de kick off des tests avec les utilisateurs, animer les sessions de demo et de test en autonomie, s'assurer de la livraison en prod à bonne date, participer à la rédaction du user guide métier). ANGLAIS PRO (animation de réunions en anglais) Tâches : - Développer les reports Procurement BI dont la maquette a été définie par les utilisateurs et l'UX Designer - Piloter et animer les recettes utilisateurs - Mettre en production les reports validés dans le respect du planning établi - Mapper les données issues des nouvelles sources (ERP, nouvelle application, etc …), charger les historiques, mettre en place les flux pour l'alimentation quotidienne automatique du BI, valider les chiffres. - Contribuer avec le reste de l'équipe BI au support utilisateurs (questions reçues par mail principalement) Expected skillsSkillsSkill level Microsoft Power BI Expert data lake Confirmed Azure Data Factory Advanced Microsoft Azure Expert

🎯 ContexteDans le cadre d'un projet de migration du PIM Informatica 360 vers Akeneo, le client recherche un expert technique pour gérer la phase critique d'extraction des données. Environnement : Retail / e-commerce avec forte volumétrie de catalogue produit. 🚀 Missions principales🔍 Analyse des workflows d'intégration existants 🧾 Rédaction / contribution aux spécifications d'extraction de données 🛠️ Développement des programmes d'extraction ✅ Tests et validation des extractions 🔗 Participation au data mapping vers Akeneo 🤝 Interaction avec : Chef de projet migration PIM équipes SI (SAP, PLM, SFCC, Boomi…) 🧠 Profil recherché✅ Compétences techniquesExpertise PIM Informatica 360 (indispensable) Très forte maîtrise : SQL Java XML / XSLT Bonne compréhension du modèle de données PIM (MCD) Expérience en data extraction / data mapping / migration ✅ ExpérienceExpérience significative en environnement Data / PIM Idéalement expérience dans : projets de migration PIM univers Retail / catalogue produit 👤 Soft skillsEsprit analytique Rigueur technique Autonomie Capacité à travailler avec des équipes multiples

RÉSUMÉ EXPRESS Data Quality Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour garantir la fiabilité des données d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il conçoit et implémente un framework de Data Quality automatisé, intègre les tests dans les pipelines Databricks/Spark et les pipelines CI/CD, met en place la data observabilité en production et évangélise les bonnes pratiques QA auprès de l'équipe Data Platform. Profil hybride rare : expertise data engineering + culture QA appliquée à la donnée. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de TT par semaine / Anglais professionnel opérationnel (B2) obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Framework de Data Quality Concevoir et implémenter un framework de validation des données couvrant les dimensions classiques : complétude, cohérence, unicité, précision, fraîcheur Développer des règles de validation custom en Python (Great Expectations, Soda Core, Pandera, dbt tests ou équivalent) et les intégrer dans les pipelines en production Définir et faire respecter les data contracts entre producteurs et consommateurs de données (schémas, SLAs, sémantiques) Tests Automatisés Data Concevoir et implémenter des tests unitaires pour les transformations Spark/Python (pytest, fixtures data), des tests d'intégration pour les pipelines et des tests de régression sur les sorties Intégrer les tests de qualité dans les pipelines CI/CD (GitLab CI) comme gates qualité automatiques avant déploiement Appliquer les pratiques QA software à la donnée — shift-left quality dès la phase de développement Data Observabilité & Monitoring Production Mettre en place le monitoring de la qualité des données en production : alerting sur anomalies, détection de data drift, tableaux de bord de santé des données Définir les seuils d'alerte et les mécanismes de détection d'anomalies sur les flux transactionnels Intervenir sur les incidents de qualité en production (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Validation Databricks / Spark à l'Échelle Intégrer des checks de qualité dans les pipelines Spark/Databricks (Delta Live Tables, Jobs) sans dégrader les performances Gérer la validation de schémas Delta Lake, les assertions sur les données et le logging des erreurs de qualité à grande échelle Évangélisation & Shift-Left Promouvoir les bonnes pratiques QA auprès des data engineers : tests intégrés dès le développement, data contracts, documentation des règles de qualité Former et accompagner l'équipe Data Platform dans l'adoption des pratiques de qualité

💼 À propos de l'entreprise Créée en 2008, Technology & Strategy est une société de conseil franco-allemande qui accompagne ses clients sur des projets d'engineering, de digital et de consulting. Avec plus de 3 500 collaborateurs, répartis dans 27 agences et plus de 10 pays, nous évoluons dans un environnement international 🌍 Ce qui fait notre force : Une expertise technique reconnue Des valeurs fortes : Respect, Partage, Initiative, Excellence Une vraie diversité avec plus de 45 nationalités Des équipes engagées, communicantes et solidaires Un accompagnement clair pour faire évoluer votre parcours Un environnement de travail certifié #HappyAtWork Des projets innovants, concrets et à impact 💼 À propos du poste – Data Engineer (H/F) – Strasbourg Dans le cadre de nouveaux projets data, nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre notre équipe strasbourgeoise et intervenir sur des projets dans le domaine bancaire. Vous évoluerez dans un contexte orienté data décisionnelle / BI, avec des enjeux forts autour de l'intégration, de la structuration et de la valorisation des données. 🛠️ Vos missions Concevoir, développer et maintenir des flux d'intégration de données (ETL / ELT) Intervenir sur des outils d'intégration, idéalement Semarchy xDI (ex-Stambia) Participer à la modélisation des systèmes décisionnels Travailler sur les bases de données et rédiger des requêtes SQL performantes Contribuer à l'alimentation et à l'exploitation des outils de Business Intelligence Collaborer étroitement avec les équipes data, BI et métiers Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données 🚀

Nous recherchons pour le compte de notre client Grand-compte en finance un Data Engineer confirmé. Missions : • Travailler au sein de notre équipe d'ingénierie des données pour identifier et mettre en œuvre les solutions de données (cloud) les plus optimales pour nos clients et/ou nos projets internes • Gérer les environnements et être responsable de la fourniture d'un support et d'un service proactifs et de haute qualité • Si nécessaire : résoudre les incidents, identifier leur cause première, corriger et documenter les problèmes, et mettre en œuvre des mesures préventives Vous accompagnez les membres de l'équipe moins expérimentés dans leur développement, en les aidant à relever les défis en leur présentant les meilleures pratiques et en leur montrant comment mettre en œuvre et exploiter une solution de manière efficace • Vous formez les équipes à la mise en œuvre de nouvelles initiatives, en dispensant les formations associées selon les besoins Votre profil : • Un état d'esprit « Agile » ; vous êtes un fervent défenseur de la méthodologie DevOps et avez déjà travaillé avec la chaîne d'outils DevOps. Cela inclut l'infrastructure en tant que code, la gestion des artefacts, la gestion des vulnérabilités, la gestion de Git et le pipeline CI/CD ; • Passionné(e) de technologie et d'open source, vous aimez explorer et découvrir en permanence de nouvelles solutions cloud natives ; • Autonome tout en ayant l'esprit d'équipe, vous vous épanouissez dans un rôle exigeant où un haut niveau de compétence est nécessaire • Bonnes compétences en communication et capacité à interagir efficacement avec les clients • Capacité avérée à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires composées d'analystes métier, de développeurs, d'analystes de données et d'experts fonctionnels • Passionné(e) par l'excellence dans le travail et soucieux(se) du détail • Maîtrise de l'anglais (à l'oral et à l'écrit) et du français • Capacité à anticiper et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent la productivité de nos clients • Souhaitable : expérience dans la mise en œuvre et l'exploitation d'applications basées sur des conteneurs (Docker) ;

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l'industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu'à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d'exploration, d'analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l'industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d'intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps. Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l'amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d'intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Notre client dans le secteur Culture et tourisme recherche un Data Engineer H/F Descriptif de la mission: Missions principales • Développement et maintenance des pipelines de données • Participation à la migration en cours de Azure Synapse vers Microsoft Fabric • Contribution aux travaux d'orchestration via Airflow • Développement principalement en PySpark, complété par du SQL Profil recherché • Expérience minimum de 3 ans en Data Engineering • Maîtrise de l'environnement Azure • Bonne capacité à monter en autonomie rapidement • Sens du travail en équipe Stack technique requise • Microsoft Azure • Azure Synapse • Microsoft Fabric • Airflow • PySpark / Python • SQL Compétences / Qualités indispensables: Data Engineering, Microsoft Azure, PySpark / Python, SQL,Airflow, Microsoft Fabric

Data Engineer expérimenté Talend- Nantes Cassiopée, SQL (PostgreSQL), Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins / Ansible 01/07/2026 3 ans de mission Nantes ( 3 jours par semaine) Talend, Cassiopée, SQL (PostgreSQL), Python, Power BI, Datadog, Azure, Linux, Jenkins / Ansible La mission consiste à intervenir en tant que Data Engineer expérimenté au sein de l'écosystème data Cassiopée, dédié au pilotage des activités de reporting, de data science et de revenue management. Le consultant contribue à la conception, au développement et à l'industrialisation du socle data Cassiopée, en s'appuyant principalement sur des technologies ETL (Talend), SQL et Python, ainsi qu'au maintien en conditions opérationnelles de cet environnement critique. Sur le volet projet (BUILD), il participe à la conception technique et au développement de nouveaux traitements data, à l'évolution des pipelines existants et à la création ou adaptation des structures de données (SQL), en réponse aux nouveaux besoins métier. Il intervient également sur l'optimisation de la performance, la robustesse et l'industrialisation des traitements. Sur le volet RUN / MCO, il assure la fiabilité et la continuité de service du socle Cassiopée, en prenant en charge l'analyse et la résolution des incidents, les reprises de données, ainsi que la mise en place de bonnes pratiques de supervision, de gestion des versions et de qualité des données. La mission s'inscrit également dans un contexte d'évolution du socle, incluant des travaux de mise en qualité des données, de traitement de l'obsolescence technique et d'adaptation vers des architectures de type DataMesh, nécessitant une bonne capacité d'analyse et de rétro-ingénierie. Enfin, le consultant intervient en étroite collaboration avec les équipes data, métiers et techniques, avec une forte attente sur la rigueur, l'autonomie, la capacité à investiguer des incidents complexes et à maintenir un haut niveau de qualité sur un environnement data stratégique et fortement sollicité.

Vous rejoindrez l'équipe Data Platform en tant que Data Engineer. Vous serez responsable de la conception, de l'optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d'architectures de données, l'optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d'ingénierie, data science et produit afin d'assurer la qualité, la sécurité et l'intégration des données dans l'écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d'améliorer l'infrastructure et l'efficacité des workflows

RÉSUMÉ EXPRESS Data Engineer senior (4 ans+, Bac+5) pour construire et opérer les pipelines data d'une plateforme cloud de paiement à fort volume transactionnel. Il maîtrise Python/PySpark et Databricks en production, conçoit les architectures data lakehouse sur AWS (S3, Redshift), optimise les jobs Spark et garantit la fiabilité et la qualité des données pour les usages analytics et ML. Expérience fintech ou paiement fortement appréciée. 2 jours de télétravail par semaine / Anglais professionnel opérationnel obligatoire. MISSIONS PRINCIPALES Design & Construction des Pipelines Data Concevoir et construire les pipelines ETL/ELT d'ingestion, transformation et chargement depuis de multiples sources (terminaux POS, APIs, systèmes de paiement) Choisir les patterns adaptés selon les cas d'usage : batch vs streaming, data warehouse vs data lake vs lakehouse Développer en Python/PySpark avec des pratiques d'ingénierie logicielle solides (tests, packaging, code maintenable) Databricks & Optimisation Spark Construire et optimiser les workflows Databricks (Jobs, Delta Live Tables) en production sur des volumes significatifs Optimiser les jobs Spark : partitionnement, broadcast joins, caching, memory management, tuning des performances et des coûts Architecture Data & Stockage AWS Concevoir les structures de données et les patterns de stockage sur AWS (S3, Redshift, formats Parquet/Delta/Iceberg) Modéliser et optimiser les données dans Redshift (distribution keys, sort keys, requêtes analytiques) Gérer la sécurité des données dans un contexte de données de paiement sensibles (IAM, chiffrement, conformité) Fiabilité Production & Qualité des Données Assurer le monitoring et l'alerting des pipelines en production, intervenir sur les incidents (données manquantes, pipeline en retard, données corrompues) Mettre en place des contrôles de qualité des données (data validation, schema evolution, data lineage) Collaboration & Veille Travailler avec les data scientists pour comprendre leurs besoins et leur fournir des datasets de qualité pour le ML Assurer une veille technologique active sur les nouvelles technologies et best practices data

Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution de ses plateformes data sur Google Cloud Platform, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin d'améliorer la qualité, la performance et l'optimisation des datasets BigQuery. La mission s'inscrit dans un contexte de forte croissance des volumes de données avec des enjeux majeurs autour de : la maîtrise des coûts cloud (FinOps), la fiabilité des données, la performance des pipelines, et la préparation des données pour les usages IA. Objectifs de la missionRéduire les coûts liés aux traitements et aux requêtes BigQuery. Améliorer la qualité et l'observabilité des données. Optimiser les pipelines d'ingestion et de transformation. Accompagner les projets IA via des datasets fiables et industrialisés. Responsabilités principalesAudit & Optimisation BigQueryAnalyser les logs et identifier les requêtes coûteuses ou peu performantes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques BigQuery : partitionnement, clustering, optimisation des schémas, gestion des tables matérialisées et des vues. Réduire les volumes de données scannées et améliorer les performances globales. Architecture Data & PipelinesOptimiser les pipelines d'ingestion et de traitement des données. Renforcer la robustesse des flux (gestion des erreurs, retry, montée en charge). Participer à l'industrialisation des traitements via Terraform et les pratiques DataOps. Data Quality & ObservabilityDéployer un framework de monitoring et de tests automatisés. Définir les indicateurs de qualité : fraîcheur des données, cohérence des schémas, volumétrie, validité des données. Mettre en place des alertes proactives en cas d'anomalies. Data & IACollaborer avec les équipes IA/ML pour fournir des datasets exploitables. Participer à l'intégration des services GCP liés à l'IA (BigQuery, Vertex AI, etc.). Être force de proposition sur les usages Data & IA.

Dans le cadre d'un programme stratégique de modernisation Data, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer Microsoft Fabric pour intervenir sur un projet de migration d'envergure de Google Cloud Platform (GCP) vers Microsoft Fabric. Vous jouerez un rôle clé dans la mise en œuvre technique de la plateforme cible et participerez à la conception et au développement de pipelines de données robustes, scalables et performants. Vous intégrerez une équipe Data experte évoluant dans un environnement Cloud Azure moderne, Agile et orienté excellence technique. Vos missions En tant que Senior Fabric Engineer, vous serez responsable de : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données avec Microsoft Fabric Data Factory et Dataflows Gen2 Mettre en œuvre la migration des données depuis Google BigQuery vers les environnements Fabric Lakehouse et Data Warehouse Développer des connecteurs et workflows d'intégration pour différentes sources : SAP, Salesforce, Oracle, fichiers, APIs, SFTP, etc. Participer à la réécriture des traitements ETL existants sous Talend vers Microsoft Fabric Optimiser les pipelines de données afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts Réaliser les revues de code et accompagner les profils plus juniors Participer aux cérémonies Agile : daily meetings, sprint planning, rétrospectives Garantir la qualité du code et le respect des standards de développement et de CI/CD