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

La mission consiste à intervenir sur un projet stratégique de gestion des risques climatiques et physiques, visant à ingérer, agréger, traiter et exposer des données issues de sources multiples afin d'alimenter des reportings métiers liés à la surveillance du risque de crédit. Le consultant participera à la conception, au développement et à l'intégration de solutions Data reposant sur Python, Spark et Google Cloud Platform (GCP), notamment BigQuery, Dataproc, Composer, Cloud Functions, Cloud Run Jobs et GCS. Il contribuera également à l'industrialisation et au maintien en conditions opérationnelles des traitements, à la qualité et à la sécurité des données, ainsi qu'aux activités DevOps et d'automatisation à travers XLD, Terraform et Jenkins.

En lien avec l'équipe de production applicative / DevOps, vous serez en charge de la mise en œuvre technique des demandes métier dans le cadre du projet DataOps. Vous interviendrez sur l'ingestion, la préparation et la transformation des données ainsi que sur l'évolution des pipelines au sein de l'environnement GCP. Votre rôle Ingestion et transformation des données · Mettre en œuvre de nouvelles ingestions de données dans Cloud Storage et BigQuery · Développer les traitements de préparation et de transformation des données · Développer et maintenir les traitements en Python et SQL, notamment avec Pandas et/ou Dask · Intervenir sur les traitements distribués s'appuyant sur Spark lorsque nécessaire Développement et évolution des pipelines · Maintenir et faire évoluer les outils de gestion des pipelines de données · Développer et maintenir les scripts Bash nécessaires à leur exécution · Assurer le suivi et l'ordonnancement des traitements avec les outils du périmètre, notamment Control-M · Analyser et résoudre les problématiques techniques liés aux traitements et aux pipelines Evolution de la plateforme Data · Identifier les besoins d'évolution de la plateforme liés aux traitements et pipelines de données · Rédiger les spécifications techniques nécessaires aux évolutions mises en œuvre · Formaliser et transmettre à l'équipe DevOps les demandes relatives aux évolutions de la plateforme ________

Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en LCB-FT (Lutte contre le Blanchiment de Capitaux et le Financement du Terrorisme) pour intervenir au sein d'un environnement bancaire. Vous rejoindrez une équipe Data travaillant sur des problématiques de détection et de prévention des risques financiers, avec une forte utilisation de Dataiku. MissionsAnalyser et exploiter des données liées aux problématiques LCB-FT afin d'identifier des comportements ou transactions à risque. Concevoir, développer et optimiser des modèles statistiques et Machine Learning pour la détection d'anomalies et de signaux de fraude/blanchiment. Préparer, transformer et fiabiliser les données nécessaires aux analyses et à la modélisation. Développer et industrialiser les traitements et modèles dans Dataiku DSS. Évaluer la performance des modèles et contribuer à leur amélioration continue. Collaborer avec les équipes Data, Risques, Conformité et Métiers afin de traduire les enjeux LCB-FT en solutions Data. Participer à la documentation, au suivi et à la mise en production des modèles développés.

Nous recrutons, pour l'un de nos client dans le secteur Assurance, un(e) Data AnalystLe consultant Data sera rattaché(e) au chef de projet de l'équipe et sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Il/elle sera au cœur du nouveau modèle Data déployé chez le client. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL) : concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart (Dataiku, ODI, DBT). Modélisation : participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie. Industrialisation : industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku. Visualisation et reporting : assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et optimisation : garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.

Informations clés Localisation : Lyon (2 jours de télétravail par semaine) TJM max : 560 € Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 31/12/2026 Contexte de la mission Nous recherchons un Data Architect Principal / Modélisateur de données pour rejoindre nos équipes et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour notre plateforme de données unifiée (UDP). Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir que les modèles de données sont optimisés, précis et alignés sur les objectifs stratégiques d'une organisation orientée data-driven. Missions principales Évolution du modèle de données : Soutenir l'évolution du modèle de données du groupe (VGDM) pour l'UDP, en couvrant l'ensemble du cycle de vie du modèle, les périmètres fonctionnels et le backlog de développement global. Normes & Méthodologie : Établir les directives, processus et méthodes de travail (gestion des changements, best practices, modèles de référence « golden examples » et composants réutilisables) pour les équipes dédiées. Accompagnement Produit : Guider les équipes Data Product dans la conception et le développement des modèles logiques et physiques (LDM/PDM). Mapping & Intégration : Assurer la mise en correspondance rapide entre les concepts métier/sources et la structure basée sur le modèle mLDM de Teradata pour accélérer les livraisons ciblées. Gouvernance & Qualité : Appliquer des contrôles qualité rigoureux (co-création) sur les modifications apportées aux modèles tout en garantissant la cohérence globale avec le glossaire métier et les règles de gouvernance. Suivi d'impact : Mesurer l'adoption et l'impact opérationnel du modèle de données.

🔎 ContexteDans le cadre d'un projet de transformation autour de la téléphonie et de la donnée, nous recherchons un(e) Analyste Data Fonctionnel pour accompagner la refonte d'une solution de téléphonie basée sur Genesys. La mission porte notamment sur la redéfinition et l'harmonisation des indicateurs de pilotage, ainsi que sur leur documentation et leur intégration dans l'écosystème Data. 🎯 Vos missionsAnimer et contribuer aux ateliers métiers autour des indicateurs téléphoniques et tableaux de bord Analyser les processus métiers existants et les problématiques associées Définir et harmoniser les indicateurs de pilotage Produire un dictionnaire de données de référence destiné à être intégré dans Collibra Documenter les identifiants communs à exposer dans les SI métiers Participer à la rédaction des spécifications fonctionnelles générales et détaillées Faire le lien entre les équipes métiers, Data et SI

Positionné au sein de la DSI de l'entreprise, le Data Engineer intègrera l'équipe Conso Data qui traite les données de consommation des clients afin de les exposer sur les canaux digitaux. Il devra : - Être force de proposition et participer à la conception des solutions techniques en collaboration avec les membres de l'équipe. - Comprendre les enjeux métiers afin de concevoir des solutions répondant aux besoins fonctionnels. - Participer aux cérémonies Agile SAFe (PI Planning, macro-chiffrage, refinements, rétrospectives, etc.). - Concevoir et faire évoluer les architectures de données basées sur l'approche Databricks Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold). - Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements de données en production. (Jobs Databricks et APIs) - Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme en proposant des optimisations techniques, des bonnes pratiques et des innovations. Il sera notamment amené à : - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL) pour les flux d'intégration et les flux métiers. - Mettre en œuvre et orchestrer les traitements de données à l'aide des outils Databricks. - Modéliser les données dans les tables Delta Lake en appliquant les bonnes pratiques de partitionnement, indexation, optimisation et gouvernance. - Optimiser les performances des traitements Databricks (Spark, Delta Lake, gestion des coûts et du temps d'exécution). - Assurer le développement, les tests et le déploiement des composants techniques via des processus CI/CD. - Concevoir, développer et maintenir des APIs permettant l'exposition et la consommation des données. - Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données (Data Quality), de monitoring et d'alerting. - Identifier, analyser et résoudre les incidents de production tout en assurant le suivi des actions correctives. - Rédiger et maintenir la documentation technique des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques Data Engineering Environnement Technique : - Python, SQL - Spark, PySpark, DBUtils - FastApi, Pytest - Databricks, Unity Catalog - Ariflow (migration vers Databricks Workflow) - AWS (Lambda, secrect manager, Bucket S3, ECS) - Git et gestion du versioning - Déploiement pipeline CI/CD

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : dedbg6qwsh

Vos missions : - Concevoir et mettre en œuvre les méthodologies d'analyse permettant de quantifier les gains d'efficacité (analyses comparatives avant/après) - Étayer les décisions et valider les étapes projet par des preuves chiffrées - Concevoir et déployer les tableaux de bord de suivi de l'adoption et de l'usage des nouveaux outils - Mettre en place des indicateurs d'alerte pour détecter et corriger rapidement les dérives opérationnelles - Travailler main dans la main avec les équipes métier et techniques pour restituer des analyses claires et exploitables

Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.

Dans le cadre du renforcement de la gouvernance de ses données, condition de fiabilité de ses modèles d'IA, un grand compte recherche un Data Steward pour piloter la qualité et la conformité des données utilisées par les cas d'usage data et IA. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition et le suivi des règles de qualité des données (complétude, cohérence, fraîcheur, unicité) ▪ La mise en place des contrôles qualité automatisés sur les pipelines alimentant les modèles IA ▪ La documentation des données : dictionnaires, lignage, catalogage ▪ La qualification et le traitement des anomalies en lien avec les équipes métier et techniques ▪ La contribution à la gouvernance des données d'entraînement des modèles : traçabilité, conformité RGPD, gestion des données sensibles ▪ Le reporting qualité auprès des instances de gouvernance data

- Gestion des travaux de gouvernance sur les domaines de données des mesures d'énergie, relations contractuelles, et points de consommation - Catalogage de données sous Collibra avec les Data Owner : définitions des objets, processus métier, règles de qualité de données, data lineage - Analyse de données et mise en oeuvre d'actions de correction : correctifs ponctuels, en masse, ou évolution du SI - Mise en oeuvre de Key Quality Indicators (KQI) pour la surveillance des anomalies de données et des effets des actions de correction - Réalisation des études d'impacts Data

Dans le cadre du renforcement d'une équipe de Gestion Courante Décisionnelle / Datalake, notre client recherche un Data Engineer / Développeur Big Data Spark Scala expérimenté, capable d'intervenir sur des traitements critiques en production et de contribuer au maintien de la qualité de service. L'environnement repose sur une architecture Big Data collectant les données de plusieurs back-offices, avec un Datalake et une alimentation d'un Datawarehouse sur environnement Exadata. Vos missionsVous interviendrez principalement sur le RUN et la maintenance applicative des traitements décisionnels : Assurer le suivi quotidien des traitements Spark / Scala Analyser et corriger les incidents applicatifs et fonctionnels Réaliser, lorsque nécessaire, les reprises de données associées aux incidents Développer et mettre en œuvre les évolutions confiées Réaliser les tests des corrections et nouveaux développements Participer aux mises en production Maintenir à jour la documentation technique et fonctionnelle Mettre à jour les outils de suivi de l'équipe Rendre compte de l'avancement et des incidents au chef de projet

Au sein d'une équipe en charge des référentiels transverses, le Business Analyst interviendra sur des données de marché et des données statiques liées aux produits financiers. Il contribuera à finaliser la refonte des référentiels de taux de change et de taux interbancaires, rédigera les spécifications fonctionnelles selon l'approche BDD et participera à la conception ainsi qu'aux tests des traitements de données. Il assurera également le support des utilisateurs après la mise en production de la nouvelle plateforme et pilotera le cadrage de la modernisation d'un référentiel de produits financiers utilisé par les fonctions Finance et Risques, dans un environnement agile, international et fortement orienté données.

Au sein d'un département Data transverse, l'objectif est de mettre en place et de faire évoluer un framework commun permettant de fiabiliser, structurer et exposer les données issues de différentes activités métiers. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Data Architect / Senior Data Engineer expérimenté(e), capable d'intervenir à la fois sur les sujets d'architecture, de conception de plateforme et de réalisation technique. Le poste nécessite une réelle capacité à évoluer dans un environnement complexe et international, tout en conservant une approche pragmatique et hands-on. MissionsDéploiement du framework DataPiloter le déploiement du framework Data auprès de différentes entités du groupe, dans le cadre de nouvelles implémentations ou de l'évolution de plateformes existantes. Analyser la maturité des environnements Data des différentes entités et identifier les écarts par rapport aux standards définis. Adapter les solutions au contexte et aux contraintes locales tout en garantissant la cohérence avec l'architecture cible. Accompagner les équipes lors des phases d'intégration, d'onboarding et de stabilisation. Assurer la transmission des connaissances et le passage de relais aux équipes locales. Coordination des transformations DataCoordonner les initiatives Data transverses menées dans plusieurs entités. Garantir la cohérence des architectures, des pratiques et des composants mis en œuvre. Identifier les synergies et favoriser la réutilisation des solutions existantes. Identifier les dépendances, risques et points de blocage et assurer leur remontée auprès des parties prenantes. Maintenir une vision consolidée de l'avancement des différents chantiers. Architecture et évolution de la plateforme DataConcevoir et faire évoluer l'architecture de référence de la plateforme Data. Définir les patterns d'ingestion, de traitement et de stockage des données. Participer à la définition des standards en matière d'orchestration, d'observabilité, de sécurité. Évaluer différentes solutions techniques et réaliser des POC lorsque nécessaire. Identifier et recommander les composants cloud-native, open source ou internes les plus pertinents. Concevoir et documenter des standards, blueprints et composants réutilisables. Développement et accompagnement techniqueParticiper directement au développement de composants de la plateforme afin de valider les choix d'architecture. Développer des prototypes et des solutions permettant de débloquer les équipes projet. Contribuer à la création et à l'évolution de librairies, accélérateurs et implémentations de référence. Réaliser des revues de code et de conception. Veiller à la qualité, la scalabilité, la maintenabilité et la sécurité des solutions développées. Leadership techniqueÊtre le référent technique Data auprès des différentes entités accompagnées. Conseiller les équipes Data Engineers, Data Analysts et Data Architects sur les choix techniques et d'architecture. Accompagner la montée en compétence des équipes. Promouvoir les bonnes pratiques d'ingénierie : CI/CD, Infrastructure as Code, tests automatisés, documentation, observabilité et qualité du code.