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Contexte Dans le cadre d’un programme stratégique de modernisation du système décisionnel, une organisation internationale engage la migration de ses données depuis un environnement SAP BW vers une plateforme Cloud Data moderne basée sur Snowflake. Vous intégrerez une équipe Data d’une dizaine de personnes dédiée à la migration, à l’industrialisation des flux et à la mise en place d’une architecture data scalable, performante et sécurisée. Missions Concevoir et développer des pipelines d’ingestion et de transformation de données depuis SAP et SAP BW vers Snowflake Garantir la qualité, la cohérence et la sécurité des données durant tout le processus de migration Collaborer avec les équipes métiers et IT afin de comprendre les besoins fonctionnels et adapter les solutions data Optimiser les performances des flux et assurer leur scalabilité dans l’environnement Snowflake Participer à la documentation technique et à la mise en place des bonnes pratiques Data Engineering Contribuer à la résolution des incidents et à l’amélioration continue des processus de migration Participer aux échanges techniques au sein de l’équipe projet Livrables attendus Pipelines de données fiables et industrialisés Modèles de transformation optimisés Documentation technique des flux et architectures Recommandations d’optimisation et d’amélioration continue Environnement technique Obligatoire : Snowflake dbt Apache Airflow SQL Python SMP Apprécié : SAP SAP BW

Contexte : Dans un environnement data à forts enjeux de performance, de fiabilité et de conformité, vous intégrerez une équipe data encadrée par un Tech Lead Data. Vous interviendrez sur la conception, l’industrialisation et l’exploitation de pipelines de données au sein d’une plateforme cloud moderne. Missions Principales : En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables (ELT) ; Intégrer les données issues de sources multiples dans Snowflake ; Développer et maintenir les modèles de données analytiques avec DBT (datamarts métiers, tests, documentation) ; Orchestrer les traitements data via Apache Airflow (DAGs, scheduling, dépendances) ; Optimiser les performances, la qualité et les coûts du Data Warehouse ; Industrialiser les flux data (automatisation, CI/CD, monitoring, reprise sur incident) ; Participer à l’amélioration continue de la plateforme data et être force de proposition sur les choix techniques.

Nous recherchons plusieurs AWS Data Engineers Seniors pour renforcer une équipe Data Platform . 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe en charge de la plateforme Data , avec des enjeux forts de scalabilité, industrialisation et fiabilité des flux de données . Les missions s’inscrivent dans un environnement cloud moderne, orienté bonnes pratiques et performance. ⚙️ Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables . Contribuer à l’évolution de la plateforme Data . Mettre en place et maintenir l’ infrastructure as code . Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, containerisation). Travailler en collaboration avec les équipes Data, Produit et Architecture. Être force de proposition sur les choix techniques et les optimisations.

Nous recherchons un Data Engineer confirmé / senior pour intervenir sur une plateforme data moderne au sein d’un acteur du secteur de la santé , avec des enjeux forts de fiabilité, performance et conformité des données. 🎯 Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de la conception, de l’industrialisation et de l’optimisation d’une architecture data moderne sur GCP , orientée qualité, scalabilité et gouvernance. La plateforme repose notamment sur : GCP · BigQuery · dbt · Airflow · CI/CD ⚙️ Missions principales Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et scalables . Modéliser les données dans BigQuery (architecture analytique performante). Développer et maintenir les transformations via dbt (modélisation, tests, documentation). Orchestrer les flux avec Airflow (DAGs, monitoring, gestion des dépendances). Participer à l’industrialisation via des pratiques CI/CD . Garantir la qualité, la performance et la traçabilité des données . Contribuer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques Data Engineering.

Contexte Dans le cadre du développement du DataLab, le Data Office souhaite renforcer ses équipes afin d’accélérer les projets BI, Data Analytics et Data Management et soutenir les initiatives de valorisation des données métiers. Besoin consultant Talend pour T… Objectifs de la mission Concevoir et développer des pipelines de données performants et évolutifs Participer à l’industrialisation et à l’optimisation des flux data Contribuer à la qualité, la fiabilité et la valorisation des données Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des flux de données sous Talend Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts et Data Architects pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Garantir la qualité et la performance des traitements de données Mettre en place des processus de validation, nettoyage et fiabilisation des données Participer aux revues de code et au partage de compétences avec l’équipe Data Engineering Proposer des améliorations continues des outils, méthodes et processus Compétences requises Maîtrise de Talend (développement de pipelines, intégration de données) Bonne compréhension des architectures Data et des bonnes pratiques de traitement des données Expérience en collaboration avec équipes data et métiers Sens de la qualité de données, performance et industrialisation des flux Contraintes spécifiques Mission basée à Vélizy avec déplacements ponctuels Nationalité française requise (accès site)

Nous recherchons un Data Engineer confirmé / senior pour intervenir au sein d’un acteur structuré du secteur des services, sur une plateforme data moderne basée sur Microsoft Azure . 🎯 Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de faire évoluer et industrialiser une plateforme analytique reposant sur Azure & Databricks , avec une forte interaction avec les équipes BI et métiers. ⚙️ Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données sur Azure. Mettre en œuvre des traitements et transformations sur Databricks (PySpark / SQL) . Modéliser et structurer les données pour la consommation BI. Collaborer avec les équipes Power BI pour optimiser les datasets. Participer à l’industrialisation (CI/CD, bonnes pratiques, documentation). Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data.

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)

Objectif de la mission Objectif global : Construire et maintenir les produits DATA Loyalty Présentiel 2j / semaine au siège SQL / Snowflake - Confirmé - Impératif DBT / Airflow / Astronomer - Confirmé - Impératif Data modeling / Data Quality - Confirmé - Important Tableau / Data Viz - Junior - Souhaitable Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Prestations demandées Sous la responsabilité du Tech Lead, vous êtes l'acteur clé en charge des chaînes d'approvisionnement, de transformation et de mise en valeur des données, participant à la conception et modélisation des produits, assurant la conformité et la maintenabilité des solutions développées, et relevant les défis techniques liés à la volumétrie et à la qualité du patrimoine de données. Au quotidien, vos missions sont de : - Concevoir, développer et déployer les solutions de gestion des données "Cloud-Native" - Assurer la conformité et la maintenabilité du code (TDD, commentaires, etc.) - Détecter, analyser et résoudre les incidents ou anomalies survenant sur les produits de l'équipe - Contribuer aux chantiers transverses (usine logicielle-CI/CD, supervision, catalogue, etc.) - Comprendre la finalité métiers des produits, et surtout la complexité fonctionnelle des données manipulées - Assurer la cohérence de la modélisation des données du patrimoine avec l'aide des Data Managers - Accompagner les profils Produit ou Data Science dans le cadrage des besoins de données métiers (disponibilité, qualité, etc.) - Participer à l'animation de la communauté "Data Tech" (diffusion bonnes pratiques, capitalisation code, veille techno, etc.) - Sensibiliser nos différents interlocuteurs aux enjeux et bénéfices 'data' Qualifications Compétences Data & Analytics requises : - Utilisation de la « Modern Data Stack » (Snowflake, dbt, Tableau, Airflow, etc.) - Intégration & manipulation de données massives (SQL, Python, etc.) - Connaissances des architectures « Data » opérationnelles ou analytiques - Mise en place de supervision de données (contrôle qualité, rejets, alertes) - Connaissances des réglementations sur les données, notamment personnelles (ex : RGPD) Compétences générales attendues : - Connaissances et mise en œuvre des méthodologies Agile : Scrum & Kanban - Culture & techniques DevOps - Collaboration et travail en équipe - Bonne communication orale et écrite - Autonomie et proactivité - Gestion des priorités, risques et alertes - La connaissance du monde de l’hôtellerie est un plus. - Anglais opérationnel requis.

FnacDarty est le leader européen du retail spécialisé omnicanal, avec des marques iconiques telles que Fnac, Darty, Nature et Découverte, WeFix, engagé pour un choix éclairé et une consommation durable. Vous êtes passionné par les outils BI et la data ? Rejoignez la Data & AI Factory de FnacDarty, entité qui regroupe les compétences fonctionnelles et techniques qui contribue au développement de l’activité grâce à la richesse de nos données et aux technologies avancées d’exploitation. L’entreprise recherche un TechLead Data pour intervenir au sein de la squad Exploitation (Améliorer le pilotage opérationnel des magasins, optimiser les processus et soutenir les décision terrain) Description La mission nécessite un profil capable d’assurer à la fois : • un rôle de leadership technique, garant de la cohérence des choix d’architecture, de la qualité des développements et de l’industrialisation des solutions • un rôle opérationnel de développeur, pleinement impliqué dans la conception et la réalisation des pipelines, modèles et orchestrations. Vous interviendrez principalement sur les technologies GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Composer,…) et contribuerez également, dans une moindre mesure, à la maintenance et à l’évolution de flux existants sous Talend. En binôme avec le PO, vous participerez au cadrage des besoins, à la structuration du backlog, à la définition des solutions techniques et à la sécurisation de la delivery.  Missions principales • Participer au cadrage fonctionnel avec le PO et les parties prenantes métier pour comprendre les impacts business des données et ceux afin de réaliser des conceptions pertinentes et alignées avec les objectifs stratégiques. • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables en utilisant les services de Google Cloud Platform (BigQuery, DataForm, Dataflow, Pub/Sub, CloudComposer). Vous serez au cœur de la construction d’une infrastructure de données moderne et performante. • Contribuer ponctuellement aux flux existants sous Talend. • Assure la maintenance corrective ou évolutive • Améliorer la performance et la scalabilité des solutions existantes pour répondre aux besoins stratégiques de l’entreprise. • Maintenir une documentation technique précise et complète sur les processus et les solutions implémentés. • Mettre en place des bonnes pratiques de développement : tests, documentation, revue de code, versioning. • Réalise la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Mettre en place et gérer des systèmes de monitoring et d’alerting pour assurer une supervision proactive des pipelines et systèmes de données, garantissant leur fiabilité et leur disponibilité. • Support au déploiement • S’assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l’équipe • Assurer une veille technologique sur les outils GCP et les frameworks data. Livrables • Conceptions techniques des modèles, pipelines et orchestrations GCP. • Développements et industrialisation des traitements (BigQuery, Dataform, Cloud Composer). • Documentation technique à jour (architecture, transformations, procédures). • Contributions au cadrage et à la structuration du backlog avec le PO. • Mise en place ou renforcement des bonnes pratiques DataOps (tests, CI/CD, monitoring). • Assurer la TMA des pipelines existants (maintenance corrective et évolutive, résolution d’incidents, mises à jour techniques). Compétences  Compétences techniques requises : • Langages : Maîtrise de SQL et connaissance de langages comme Python ou Java pour les traitements de données. • GCP : Expérience sur les outils BigQuery, DataForm, CoudComposer/AirFlow, Pub/Sub, Dataflow et d’autres services GCP liés aux données. • Talend : Connaissances et pratiques dans la conception et la gestion des workflows • Outils : Familiarité avec des outils de CI/CD comme Git, Jenkins  Compétences transversales : • Esprit analytique et rigueur. • Leadership technique, pédagogie, capacité à embarquer. • Approche orientée résolution de problèmes et fiabilité opérationnelle. • Capacité à gérer des priorités multiples dans un environnement dynamique. • Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des parties prenantes variées. • Autonomie et force de proposition sur les solutions techniques. • Bonne communication et pédagogie pour expliquer les concepts techniques aux non-spécialistes. • Capacité à comprendre les besoins pour proposer aux métiers les solutions leur permettant d’utiliser efficacement les données et de prendre les bonnes décisions

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir au sein d’une plateforme Data stratégique dans un environnement numérique à forte volumétrie. Vous intégrerez une équipe composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de Data Engineers, au cœur d’une architecture cloud moderne orientée scalabilité, gouvernance et performance. Vos missions : Participer aux phases de conception et de planification des développements data Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes Structurer et optimiser le stockage des données Mettre en place des infrastructures scalables sur Google Cloud Platform Construire et maintenir les workflows CI/CD Garantir la sécurité, la conformité et la stabilité des environnements Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Documenter les développements et partager les bonnes pratiques Accompagner les équipes internes dans l’exploitation des données Environnement technique : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, PubSub, Cloud Storage) Dataplex Universal Catalog Python SQL Spark Airflow Delta Lake Terraform / Terragrunt Gitlab / Gitlab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum ou Kanban) Mission en environnement structuré avec forte exigence de qualité, de performance et de conformité réglementaire.

Contexte Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme data, vous concevez et mettez en œuvre des architectures cloud-native orientées événements sur AWS. L’objectif est de remplacer les traitements batch par des pipelines distribués, temps réel ou quasi temps réel, robustes et scalables. Missions principales Vous définissez des architectures data serverless event-driven, concevez des pipelines d’ingestion et de transformation distribués et mettez en place des systèmes découplés basés sur la messagerie en garantissant la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts. Vous transformez les flux ETL batch en pipelines cloud-native, implémentez les patterns asynchrones (retry, DLQ, idempotence, gestion des timeouts) et industrialisez les déploiements via l’Infrastructure as Code et la CI/CD. Vous déployez le monitoring, le logging et le tracing afin de suivre la performance, la latence et la qualité des flux. Compétences clés Solide expérience des architectures event-driven et des systèmes distribués, de l’event sourcing et du message brokering, de la gestion du backpressure et de la latence ainsi que de la transformation distribuée et du traitement de gros volumes. Ce poste n’est pas orienté BI, reporting ou data engineering batch classique Positionnement Rôle transverse avec une forte interaction avec les équipes data, cloud, DevOps et applicatives, impliquant une responsabilité importante sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Synthèse Profil d’architecte data AWS spécialisé en serverless et en architectures orientées événements, capable de concevoir des pipelines distribués scalables et résilients.

Le Datahub est la plateforme centrale du système d’information d’un acteur majeur de l'épargne. Il centralise, normalise et expose l’ensemble des données pour des usages métiers critiques : calcul des commissions, génération de documents clients, finance, marketing et écosystème partenaires. En tant que Data Engineer (Renfort) , vous rejoignez une équipe de 3 personnes pour accélérer le développement, l’industrialisation et la fiabilisation des pipelines de données dans un environnement en pleine transformation. 🛠️ Stack Technique Cloud & Stockage : Azure (Azure SQL, Cosmos DB). Orchestration & ETL : Azure Data Factory (ADF). Langages : SQL (Expertise requise), Python (Azure Functions). DevOps / IaC : Terraform, Azure DevOps, SonarCloud, Snyk. Évolution : Migration vers Airflow prévue prochainement. 🎯 Vos Missions Développement de Pipelines : Concevoir, maintenir et optimiser les flux d'intégration (ingestion, transformation, normalisation) via Azure Data Factory. Expertise Data : Réaliser des transformations et agrégations de données complexes en SQL, avec un focus sur la performance et la qualité. Industrialisation : Automatiser les processus via Python (Azure Functions) et gérer l'infrastructure via Terraform. Collaboration Métier : Travailler en direct avec les équipes Finance, Marketing et Relation Client pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualité & Sécurité : Garantir la fiabilité des données et la propreté du code (CI/CD, tests, revues de code). 👤 Profil Recherché Expérience : Data Engineer confirmé (3 à 5 ans d'expérience minimum). Maîtrise SQL : Capacité à gérer des traitements de données volumineux et complexes. Expertise Azure : Expérience solide sur ADF et l'écosystème Cloud Microsoft. Culture Dev : Bonne connaissance de Python et des principes DevOps (Git, CI/CD, Terraform). Soft Skills : Force de proposition, capacité d’adaptation et aisance pour échanger avec des interlocuteurs non techniques. Langue : Anglais professionnel (un vrai plus pour l'environnement international). 💼 Modalités Pratiques Démarrage : Sous 1 mois (disponibilité immédiate ou courte). Durée : Visibilité sur l'année 2026. Lieu : Paris (Locaux haut de gamme). Rythme : 3 jours de présence sur site / 2 jours de télétravail (pas de full remote).

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un profil hybride associant : Une expertise confirmée en développement mobile React Native, et une compétence en Data Engineering sur Azure / Databricks. La mission repose principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur les traitements back/data, notamment sur les pipelines et notebooks Databricks sur le cloud Azure. Informations complémentaires : - Démarrage souhaité : ASAP - Conscients que ce type de profil hybride est rare, nous vous remercions de ne proposer que des candidats répondant strictement aux critères décrits dans la fiche de mission. - 3 jours obligatoire sur site ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production Compétences techniques : React Native - Expert - Impératif Databricks - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif SQL - Confirmé - Impératif

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

Développeur Mobile React Native / Data Engineer (H/F) Localisation : Île-de-France Télétravail : 2 jours remote / 3 jours sur site Type de contrat : Mission longue durée Démarrage : ASAP Description du poste Dans le cadre d’un projet stratégique au sein d’un grand groupe, nous recherchons un profil hybride capable d’intervenir à la fois sur une application mobile existante et sur des traitements de données en environnement cloud. Missions principales • Assurer la maintenance et l’évolution d’une application mobile développée en React Native • Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités • Corriger les anomalies et optimiser les performances • Participer aux phases de tests et aux mises en production • Intervenir sur des pipelines de données • Développer et maintenir des notebooks Databricks • Manipuler et transformer des données via Spark • Rédiger et optimiser des requêtes SQL • Travailler dans un environnement Microsoft Azure Environnement technique React Native, Databricks, Spark, SQL, Azure

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité d’un Lakehouse data. Vous interviendrez sur la conception et l’orchestration de pipelines, l’optimisation des traitements et l’évolution de l’architecture data dans un environnement moderne basé sur AWS. Vos missions : Conception & orchestration Concevoir, développer et maintenir des pipelines Airflow pour l’ingestion et la transformation des données Mettre en place des frameworks et mécanismes d’automatisation Garantir la robustesse, la modularité et la résilience des workflows Traitement & gestion des flux Développer des composants pour le traitement de fichiers plats (CSV, JSON, Parquet…) et leur exposition via API Consommer et transformer des flux Kafka avec Spark Optimiser la performance et le partitionnement des traitements sur de gros volumes Collaboration analytique Collaborer avec les Data Analysts pour concevoir des agrégats métiers Créer et maintenir des vues Athena utilisées dans Tableau Garantir la cohérence, la fraîcheur et la traçabilité des données Évolution du Lakehouse Participer à la conception et à l’amélioration continue de l’architecture Créer et maintenir des tables de référentiel (clients, contacts, événements, interactions…) Implémenter ces référentiels avec Iceberg / Hudi Supervision & DataOps Assurer la supervision quotidienne des pipelines Mettre en place alerting et monitoring Produire et maintenir la documentation technique