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Missions : Développer de nouveaux pipelines et transformations de données à partir de spécifications fonctionnelles Créer, maintenir et faire évoluer des rapports et tableaux de bord Power BI Optimiser les performances des traitements et des modèles de données Analyser et corriger les incidents techniques sur les flux de données et les tableaux de bord Garantir des délais de résolution adaptés, notamment pour les incidents bloquants liés aux données clients Assurer le suivi des tickets de bugs et produire un reporting clair à destination du management Animer les revues de code hebdomadaires pour l'ensemble de l'équipe data Accompagner techniquement et méthodologiquement les développeurs plus juniors Être force de proposition et interlocuteur technique de référence pour l'équipe Reprendre temporairement le périmètre d'un autre développeur en cas d'incident, d'urgence ou d'évolution critique Garantir la continuité opérationnelle du RUN data

Dans le cadre d’un projet chez l'un de nos clients grands compte, nous recherchons un(e) D ata Engineer / Data Analyst pour intervenir sur des missions de Build et de Run. Vous rejoindrez une équipe Agile en charge de la valorisation des données métiers, du développement de solutions de reporting et de l’industrialisation des flux de données à l’échelle internationale. Vous aurez pour missions Data Engineering Maintenir et faire évoluer des datamarts métiers Concevoir et développer de nouveaux flux de données et pipelines ETL Participer à l’alimentation et à l’optimisation d’un environnement data centralisé Collaborer avec les équipes architecture pour modéliser et exposer les données selon les standards de l’entreprise Participer aux estimations techniques et à l’analyse des besoins Data Analysis & Dataviz Concevoir des dashboards et reportings interactifs (PowerBI) à destination des équipes métiers Développer des indicateurs de performance et des visualisations adaptées aux usages opérationnels Accompagner les utilisateurs dans l’exploitation des données et la prise en main des outils analytiques Support & Qualité Assurer le support de niveau avancé sur les sujets data et reporting Participer au suivi et à la priorisation des incidents Rédiger et maintenir la documentation technique et d’exploitation Réaliser les tests avant mise en production Environnement technique SQL avancé BigQuery ou technologies équivalentes Looker Studio / Power BI Environnements Cloud (GCP apprécié) ETL / Data Pipelines Méthodologies Agile / Scrum Appétence aux enjeux data relatifs à l’IA

Profil senior/expert IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Technologies dans l’ordre de priorité : IICS (obligatoire), Snowflake, AWS Profil senior/expert IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Profil senior/expert IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Technologies dans l’ordre de priorité : IICS (obligatoire), Snowflake, AWS Profil senior/expert IICS 5 à 10 ans d’expérience Anglais obligatoire Démarrage : asap Technologies dans l’ordre de priorité : IICS (obligatoire), Snowflake, AWS

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme 💡Description détaillée Le contexte de la mission : Participation à différents projets de migration vers la nouvelle plateforme. Participation aux nouveaux projets BI. Contribution aux développements de workflows en python au sein de l'équipe DataHub Core Platform. 💡Responsabilités principales : · La mission consiste à : Participation au projet DQF (Data Quality Framework) Développement des modules python communs qui seront utiles à tous les projets Participation au projet Data Lineage

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

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

A l'écoute de nos clients, vous comprenez leurs attentes techniques et vous faites évoluer les process, outils, codes, plateformes permettant de répondre au mieux à leurs besoins. Vous serez notamment chargé de : •⁠ ⁠Effectuer des alimentations de données, •⁠ ⁠Travailler en binome avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. •⁠ ⁠Travailler autour d'agent IA pour du requetage SQL en langage naturelle •⁠ ⁠Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , •⁠ ⁠Faire une veille technologique autour des architectures data,

Dans le cadre du renforcement d’une équipe en charge de la transformation d’une infrastructure décisionnelle existante, nous recherchons un Data Analyst Senior spécialisé Power BI et Google Cloud Platform. La mission consiste à accompagner la migration des rapports BI (Power BI) ainsi que des flux de données SSIS vers un environnement cloud moderne basé sur Google Cloud Platform. Le consultant interviendra sur les sujets de modélisation, transformation, industrialisation et exploitation des données, avec une forte dimension analytique et BI. Le poste nécessite une bonne maîtrise des environnements GCP, des outils de traitement et d’orchestration de données, ainsi qu’une capacité à structurer, analyser et restituer efficacement les données pour répondre aux enjeux métiers et décisionnels. Compétences techniques attendues BI / Data Power BI SSIS SQL Analytics / BI Cloud & Data Engineering Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Composer dbt Python Data Modélisation de données Industrialisation des traitements Analyse de données Exploration et restitution des données

Nous recherchons un(e) data Engineer DBT Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : lmlkvkdc4h

Nous recherchons un(e) Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : a10nad07cd

Contexte de la mission Dans 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 mission Réduire 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 BigQuery Analyser 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 & Pipelines Optimiser 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 & Observability Déployer 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 & IA Collaborer 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.

Nous recherchons un(e) Senior Data & AI Engineer pour concevoir et opérer une plateforme data cloud-native sur Google Cloud Platform. Vous interviendrez à l’intersection de l’ingénierie des données à grande échelle et de l’IA générative appliquée : pipelines BigQuery, services IA GCP (Vertex AI, Gemini) et déploiement de systèmes RAG / agents LLM permettant de rendre les données business intelligibles et actionnables. Mission hands-on à fort impact pour un(e) expert(e) maîtrisant aussi bien le socle data que l’IA appliquée. Responsabilités : Data Engineering & BigQuery Concevoir et maintenir des pipelines ELT scalables : BigQuery, Cloud Workflows, Pub/Sub Écrire et optimiser du SQL avancé : window functions, CTEs, procédures stockées, partitionnement Modéliser les données pour les usages BI et ML Piloter l’optimisation des coûts BigQuery : clustering, vues matérialisées, gestion des slots, tuning Mettre en place la qualité, la traçabilité et l’observabilité des données Gérer l’infrastructure as code avec Terraform Automatiser le déploiement des pipelines data via CI/CD (Cloud Build, GitHub Actions) IA Générative & Services GCP Architecturer et déployer des systèmes RAG connectés aux données internes (structurées et non structurées) Utiliser des LLMs (Gemini, GPT-4o, open-source) pour des cas d’usage analytiques, RAG et agents autonomes en production Construire des agents autonomes capables d’interroger et d’analyser les données business Concevoir des stratégies de prompt engineering et de gestion de contexte pour agents LLM Productioniser des modèles ML via Vertex AI Pipelines, Model Registry et Feature Store Mettre en place l’évaluation et le monitoring de la qualité des modèles en production Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour connecter des agents LLM à des sources de données externes (bases de données, APIs, outils internes) Gouvernance & Collaboration Définir et appliquer les politiques de gouvernance des données et les garde-fous d’usage de l’IA Participer aux revues d’architecture et contribuer aux décisions de plateforme Collaborer avec Data Scientists, Analystes BI et Software Engineers en équipes Agile

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

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

Nous recherchons un Data Scientist BI / Data Engineer BI Senior pour intervenir auprès de notre client basé à Nantes, dans le cadre de projets data complexes. Vous intégrerez un environnement data exigeant, en collaboration avec les équipes Data Analytics, Data Infrastructure, les métiers et les équipes techniques fournisseurs de données. Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions data exploitables. Recueillir, traiter, modéliser et valoriser des données complexes. Développer et optimiser des traitements en Python / PySpark. Concevoir, créer et optimiser des tables, vues et modèles SQL. Produire des rapports et développements Power BI / DAX. Participer à l’industrialisation des traitements, flux, collectes et restitutions de données. Contribuer à la supervision, à l’optimisation et à la migration de la plateforme data. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts, Ops et fournisseurs de données. Documenter l’ensemble des traitements, modèles, lineages et rapports dans les outils dédiés. Participer à la formalisation des bonnes pratiques data et assurer le transfert de compétences. Les livrables attendus incluent notamment des rapports Power BI, développements DAX, scripts Python, spécifications techniques détaillées, optimisations de traitements data, documentation des modèles SQL et des flux, ainsi que la définition des besoins techniques liés aux sujets de migration de plateforme.