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Dans le cadre du renforcement d’une équipe data, nous recherchons pour un de nos clients dans le secteur de la mobilité un Data Engineer pour intervenir sur une mission longue, avec un rôle clé dans le développement et le maintien des pipelines de données. Vous intégrerez un pôle Data Studio & OPS , en charge du développement, de l’exploitation et de la fiabilité des solutions data, dans un environnement orienté production et performance. 🧩 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (ETL / ELT) Manipuler et transformer des données (SQL / volumétrie importante) Assurer la mise en production et le maintien en conditions opérationnelles (MCO) Gérer le support technique N2 / N3 (incidents, monitoring, résolution) Participer à l’amélioration continue des traitements data Travailler en lien avec les équipes projets et techniques

Le contexte Nous recherchons un Data Engineer (ou Software Engineer avec une forte spécialisation Data) pour renforcer une équipe agile en charge de l'industrialisation de projets Data et ML. La mission se déroule dans un environnement technique Azure et s'appuie sur une méthodologie SAFe . Vos missions principales Votre rôle consiste à transformer des prototypes en solutions industrielles fiables et performantes. Vous intervenez sur : Pipelines de données : Conception et développement de flux Batch sous Azure Databricks . Vous gérez l'utilisation de PySpark, Delta Lake et MLFlow. Optimisation technique : Travail sur la performance des traitements (partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU) et mise en place du monitoring (reprise d'erreur, traçabilité). Développement logiciel : Création de packages Python réutilisables. Vous garantissez la qualité via des tests unitaires, de la documentation et l'intégration dans les pipelines CI/CD. API & Services : Développement d'API via Azure Functions ou Azure Container Apps. Collaboration métier : Travail quotidien avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles (notamment sur des algorithmes de bagging et boosting). Cycle de vie projet : Participation complète de l'étude de faisabilité à la mise en production, incluant le suivi en RUN et l'amélioration continue. Détails de la mission Localisation : Niort (présence obligatoire sur site 3 jours par semaine). Démarrage : 04/05/2026. Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (visibilité fin d'année). Tarif : Selon profil et expérience.

Bonjour à tous, notamment aux Data Engineers Seniors ⚙️ spécialisés sur GCP / BigQuery 🔎 Je cherche un Data Engineer Senior avec une forte dimension expertise technique et expérience en rôle de lead, pour rejoindre une data platform stratégique en pleine montée en puissance. L’objectif de la plateforme est de centraliser, transformer et exposer la donnée à grande échelle afin de supporter des cas d’usage analytics, BI et IA dans un environnement data moderne. La plateforme est déjà en place et entre dans une phase clé d’optimisation, de scalabilité et d’enrichissement des usages (notamment autour de l’IA). 💻 Ce que tu vas faire : - Concevoir et faire évoluer des pipelines data robustes, scalables et sécurisés - Développer des traitements avancés sur BigQuery (CTE, window functions, optimisation performance & coûts) - Optimiser les requêtes à grande échelle via analyse des plans d’exécution - Concevoir des modèles de données (star / snowflake) pour des usages BI (PowerBI, Looker) - Intégrer des sources de données multiples (API, cloud, bases, fichiers…) - Industrialiser les workflows via CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform, Cloud Build) - Contribuer à l’intégration de cas d’usage IA dans les pipelines data - Participer aux choix d’architecture et structurer les bonnes pratiques data 🎯 Stack & environnement : BigQuery / SQL / Python / GCP / Cloud Build / Cloud Workflows / Apigee / Terraform / GitHub / PowerBI / Looker ➕ Bonus : expérience sur des environnements media / digital data (Google Analytics, Salesforce, CRM, social media) 📍 IDF : 2 jours de TT 🏡 📅 Démarrage : ASAP Qu'en penses-tu ? Une belle journée,

🚀 Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets à forte valeur ajoutée, en alliant expertise technique, innovation et accompagnement personnalisé. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Engineer GCP (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients du secteur assurance , basé à Niort, Nouvelle-Aquitiane. 🎯 Contexte Vous intégrerez une équipe Data en charge de la gestion et de l’optimisation des environnements Cloud GCP. Votre rôle sera central dans l’administration de la plateforme Data, la gestion des droits d’accès, l’optimisation des traitements de données et l’industrialisation des flux au sein de l’écosystème BigQuery. 🚀 Vos missions Gérer et administrer l’environnement BigQuery Assurer la gestion de l’infrastructure Google Cloud Platform (GCP) Administrer les droits et accès pour les équipes Data Intervenir sur l’automatisation via Terraform (IaC) Développer et maintenir les flux Data avec DBT Participer à l’amélioration continue des performances et de la fiabilité de la plateforme Contribuer aux bonnes pratiques de développement et d’industrialisation

Description Pour le compte de notre client grand compte, Nous recherchons Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data stratégique, avec un rôle clé dans la gestion des flux de données et le maintien en condition opérationnelle. Tâches principales Assurer l’ingestion et l’orchestration des données (JIRA, CRM type Salesforce/Zoho, outils métiers) Centraliser et structurer les données au sein d’un Data Lake Développer et maintenir des pipelines de données (Python, API REST) Garantir la qualité, la sécurité et l’anonymisation des données Collaborer avec les équipes métiers pour faciliter le reporting Profil Recherché Expérience confirmée en Data Engineering Maîtrise de Python et des API REST Bonne connaissance de PostgreSQL Expérience sur Azure et Databricks Sensibilité à la data visualisation appréciée Rigueur, autonomie et esprit analytique Lieu : Paris

Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme structurant de modernisation du système d’information , nous recherchons un profil Data Engineer / DevOps senior pour renforcer une équipe existante. La mission s’inscrit au cœur du SI cible , au service de plusieurs applications critiques orientées data, intégration et services temps réel. Le poste vise à industrialiser les chaînes DevOps et à structurer les flux Data Lake dans un environnement cloud native, fortement automatisé et orienté open source . Démarrage souhaité : mai / juin Localisation : Rive gauche bordeaux, nécessite un véhicule Objectifs de la mission Le rôle est double : DevOps / Plateforme Industrialisation et sécurisation des chaînes d’intégration et de déploiement Standardisation des pratiques GitOps sur un socle Kubernetes multi‑environnements Renforcement de l’automatisation et de l’observabilité des plateformes applicatives et data Data / Streaming Accompagnement à la conception et à la standardisation des flux data temps réel Structuration d’un Data Lake orienté streaming et lakehouse Garantie de la performance, de la résilience et de la maintenabilité des flux Domaines d’intervention & compétences clés Socle Kubernetes & DevOps Orchestration : Kubernetes (Namespaces, Ingress, RBAC) GitOps : GitLab CI, Helm, ArgoCD Observabilité : Grafana, Prometheus, Loki, Tempo Sécurité CI/CD : SAST, DAST, Trivy Environnements : OpenStack Écosystème Data & Data Lake Streaming & CDC : Kafka, Debezium Processing : Spark SQL, Airflow Lakehouse : Apache Iceberg Query Engine : Trino (PrestoSQL) Stockage objet : Ceph (ou équivalent) Micro‑services & APIs Runtimes : Java / Quarkus, Python API Management : Kong Protocoles : MQTT (atout) Optimisation des performances applicatives et data Livrables attendus (exemples) Socle & automatisation Mise en place d’architectures ArgoCD (Application of Applications) Catalogue de Charts Helm industrialisés Bibliothèque de pipelines GitLab CI/CD standardisés et sécurisés Data & Streaming Provisionnement automatisé des clusters Kafka et connecteurs Debezium Configuration optimisée de Trino sur stockage objet Mise en place des DAGs Airflow pour l’orchestration des traitements Documentation & MCO Dashboards de supervision avancés Rédaction du Dossier d’Architecture Technique (DAT) Rédaction de Runbooks MCO / PRA Définition de standards techniques et bonnes pratiques cloud native Profil recherché Expérience confirmée (5 à 8 ans minimum) en DevOps, Data Engineer ou Platform Engineer Très bonne maîtrise de Kubernetes et des pratiques GitOps Expérience concrète sur des plateformes Kafka et Data Lake À l’aise dans des contextes SI complexes et structurants Capacité à travailler en collaboration étroite avec équipes de développement, architectes et chefs de projet Autonomie, rigueur, sens de l’industrialisation

Nous recherchons un Data Engineer senior avec une forte expertise Big Data pour intervenir sur un projet stratégique de construction et d’industrialisation d’un Data Product à forte volumétrie. L’objectif est de construire une plateforme fiable, automatisée et scalable permettant la diffusion de données de référence à destination des usages reporting, contrôle et analyse. Missions principales Concevoir et développer des pipelines Data robustes et performants. Industrialiser les traitements Big Data à grande échelle. Optimiser les performances de traitement et de requêtage. Participer à la structuration du Data Product et des architectures Data. Collaborer avec les équipes métiers, Product Owners et développeurs. Garantir la qualité et la cohérence des données diffusées.

Bonjour à tous 😀 🚀 Contexte de mission Nous recherchons un Data ingénieur - Référent technique Nifi et Data , vous intervenez au sein d’une équipe Data & IA sur des environnements critiques à forte volumétrie. L’objectif : concevoir, optimiser et sécuriser les flux de données dans un contexte de production exigeant, avec des enjeux forts de continuité de service . 🎯 Vos missions Développer et maintenir des pipelines de données (Apache NIFI / Databricks) Optimiser les flux existants (performance, fiabilité, scalabilité) Assurer le RUN et le support (HNO / 24-7) Mettre en place et améliorer les processus CI/CD Superviser les traitements (monitoring, alerting) Participer aux études techniques et POC Produire la documentation et les reportings d’incidents Être force de proposition sur l’ amélioration de l’architecture data ✅ Must Have Expertise Apache NIFI Très bonne maîtrise de Databricks Expérience solide sur Azure Bon niveau en Python & Spark Expérience en environnement de production critique (RUN / incidents) Connaissance CI/CD (Git / GitLab) Expérience en monitoring (type DataDog) Bonne maîtrise des bases de données (PostgreSQL) Expérience en Agile / Scrum ➕ Nice to Have Connaissance AKS (Kubernetes) Expérience avec Zookeeper Background sur des projets data à forte volumétrie Culture DevOps / automatisation avancée

Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP. Modélisation et Gestion des Données : Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en collaboration avec les Data Analysts et les équipes métier. Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition. Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas de données et de cycle de vie des données. Run Opérationnel, Maintenance et Support N2/N3 : Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 du produit Topase dans ensemble (GCP + Solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation des tâches opérationnelles, la supervision des flux, l'extraction/transformation de données et les tâches de maintenance système. Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes pour l'analyse, la qualification, le diagnostic d'incidents, la manipulation et la restitution de données dans BigQuery et Oracle. Gérer les incidents en collaboration avec l'éditeur et les équipes internes. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Gérer les incidents éditeur sur son CRM et participer aux ateliers de suivi. Monitoring, Logging et Alerting des Données : Mettre en place et maintenir des solutions de supervision spécifiques aux flux de données, à la qualité des données, aux performances des traitements et à l'utilisation des ressources GCP (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes pertinentes pour détecter proactivement les anomalies de données ou de pipelines. Créer des dashboards visuels pour le suivi des KPI opérationnels et métier liés à la donnée. Infrastructure as Code (IaC) pour la Data : Participer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure de données (bases de données, services GCP) via des outils IaC (Terraform). Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements de données (Dev, Recette, Pré-Prod, Prod). Collaboration et Conseil : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, Data Analysts, Product Owners et les équipes métier pour comprendre les besoins en données et proposer des solutions techniques adaptées. Conseiller sur les meilleures pratiques d'ingénierie des données, l'utilisation des services GCP et l'optimisation des architectures de données. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit.

Bonjour à tous 😀 🎯 Contexte : Dans le cadre du développement de ses capacités en Intelligence Artificielle Générative , nous recherchons un Data Engineer spécialisé sur Databricks pour intervenir sur des cas d’usage innovants à forte valeur ajoutée. Le poste combine des enjeux de data engineering, machine learning et mise en production dans un environnement moderne. 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des modèles de Machine Learning (GenAI) Collecter, préparer et exploiter les données Développer des pipelines d’ingestion et de transformation Assurer la mise en production et le monitoring des modèles (MLOps) Intervenir sur des sujets d’architecture RAG et fine-tuning Conseiller sur les choix techniques et les cas d’usage 🧩 Environnement technique Python / SQL / Pandas Databricks Machine Learning / Deep Learning (LLM, Transformers) Architectures GenAI (RAG, fine-tuning) Cloud AWS MLOps

Dans un contexte de projets stratégiques autour de la donnée, nous recherchons un·e Data Engineer spécialisé·e Informatica PowerCenter pour renforcer une équipe agile dynamique. Vous interviendrez sur la création et l’évolution de traitements data et d’applications, dans des environnements variés couvrant plusieurs domaines métiers (assurance IARD, santé, marché professionnel…). Vous participerez à l’ensemble du cycle de vie des projets : de la conception jusqu’à la maintenance en conditions opérationnelles. Vos missions : Rédiger les spécifications techniques détaillées Concevoir, développer et maintenir des traitements d’intégration de données Garantir la qualité, la performance, la sécurité et les délais de livraison Réaliser les tests unitaires et d’intégration Participer aux mises en production et aux déploiements Gérer les incidents et les demandes de changement Mener des analyses d’impact sur les pipelines de données existants Produire la documentation technique et réglementaire Environnement technique : Informatica PowerCenter 10.x, PowerExchange Navigator, SQL Server / SQL, Environnements Mainframe (apprécié), COBOL (lecture de copybooks), CI/CD, JIRA, Confluence

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

💼 DevOps / ETL Data Engineer (H/F) 📍 Paris - Hybride (2 jours sur site / semaine) 🗓️ Mission longue - Démarrage été 2026 🎯 Votre mission Au sein d'une équipe Agile, vous intervenez sur des projets data à forts enjeux. Votre rôle consiste à concevoir, développer et maintenir des chaînes de traitement de données fiables, performantes et sécurisées. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie : analyse fonctionnelle et technique, développement ETL, tests et contrôles qualité, livraison et support aux équipes de production. 🛠️ Vos responsabilités Développer et paramétrer des traitements ETL Rédiger des scripts SQL et Shell Produire les livrables : code, documentation, jeux de tests Participer aux cérémonies Agile (backlog, grooming, démos) Collaborer avec les équipes IT et métiers Garantir la qualité, la performance et la conformité des solutions Contribuer à l'amélioration continue de l'équipe ✅ Profil recherché Expérience confirmée en ETL (Datastage ou équivalent) Bonne maîtrise du SQL Connaissances en Shell scripting À l'aise dans un environnement Agile Rigueur, sens des responsabilités, esprit d'équipe Anglais professionnel requis ⭐ Pourquoi rejoindre cette mission ? Environnement international et structuré Projets data critiques à forte valeur Équipe Agile mature Bon équilibre présentiel / télétravail

Contexte : La mission se déroulera en collaboration avec les autres équipes de la Data, au cœur de la plateforme Data. Cette équipe est composée d’un product owner, d’un data steward et de deux autres data ingénieurs. Notre stack technique est principalement constituée de Python, Spark, SQL pour les traitements de données, Airflow pour l’orchestration et Cloud Storage et Delta lake pour le stockage. La stack inclut aussi les services BigQuery, Dataproc, PubSub et Cloud Storage de la Google Cloud Platform et Terraform et Terragrunt pour la gestion de l’infrastructure. MISSIONS : 1. Collecter et centraliser les différentes sources de données non homogènes 2. Assurer la conformité et la sécurité des données 3. Participer aux initiatives de gouvernance des données En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consiste à : • Participer activement aux différentes phases de conception, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe • Construire et maintenir de pipelines data robustes et scalables • Accompagner les membres de l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données • Organiser et structurer le stockage des données • Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et à l’accroissement rapide du volume de données • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Partager avec les autres data ingénieurs pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Participer aux différentes instances des data ingénieurs • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine Profil & Expertises demandées : • Au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Ingénieur dans un environnement data • Compétences solides en data : structures de données, code, architecture • Expériences dans la conception et la réalisation de pipelines data • Expériences dans un environnement du cloud Google (GCP) • Expériences intégrant BigQuery et Dataplex Universal Catalog • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Spark • Expériences intégrant delta lake • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Expériences intégrant Gitlab et Gitlab CI/CD • Expériences intégrant les méthodologies Agile : Scrum ou Kanban • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques Niveau d’expertise attendu : Sénior : plus de 5 ans d’expérience significative dans le type d’expertise demandé dans le type d’expertise demandé

💼 DevOps / ETL Data Engineer (H/F) 📍 Paris - Hybride (2 jours sur site par semaine) 🗓️ Mission longue - Démarrage été 2026 🎯 Contexte de la mission Vous rejoignez une équipe Agile intervenant sur des projets data structurants , dans un environnement international et fortement réglementé. La mission porte principalement sur la conception, le développement et la maintenance de flux de données critiques. 🚀 Vos missions Au quotidien, vous serez amené(e) à : Réaliser des analyses fonctionnelles et techniques Concevoir et développer des traitements ETL (principalement orientés intégration) Modéliser et enrichir des bases de données Développer des scripts SQL et Shell Paramétrer les outils ETL et garantir leur bonne exécution Produire l'ensemble des livrables : code, scripts, documentation, jeux de tests Effectuer les tests et contrôles (logique maker / checker) Participer aux mises en production et au support des équipes opérationnelles Collaborer avec les équipesIT et métiers dans un cadre Agile : backlog grooming, user stories, critères d'acceptation, démos de fin de sprint Contribuer à la qualité, la performance, la sécurité et la conformité des solutions livrées Être force de proposition dans une logique d' amélioration continue ✅ Profil recherché Profil confirmé avec environ 4 à 6 ans d'expérience en environnement Data / ETL Maîtrise impérative de : ETL (Datastage ou équivalent) SQL Shell scripting Habitué(e) aux méthodes Agile À l'aise dans des environnements structurés et exigeants Capacité à travailler en équipe, sens des responsabilités, rigueur Anglais professionnel requis Une expérience en environnement bancaire ou réglementé est appréciée mais non obligatoire

Dans le cadre de sa transformation digitale, notre client, grand acteur du retail, cherche à renforcer son équipe produit Data pour faire évoluer une plateforme stratégique de gestion et d’optimisation des approvisionnements. Cette plateforme traite des volumétries importantes de données et joue un rôle clé dans la prise de décision métier . 🎯 Vos missions Intégré(e) à une équipe produit agile, vous intervenez sur : 🔧 Data Engineering (GCP) Conception et développement de pipelines ETL/ELT Traitement et intégration de données (APIs, fichiers, bases) Optimisation des performances sur BigQuery Orchestration des flux (Airflow / Composer) 🛠️ Run & support Analyse et résolution d’incidents (N2/N3) Écriture de scripts Bash pour automatisation Requêtes SQL complexes pour diagnostic et exploitation 📊 Data & monitoring Garantie de la qualité et cohérence des données Mise en place de monitoring et alerting (Grafana, outils GCP) Création de dashboards de suivi ☁️ Infrastructure & industrialisation Participation à l’IaC (Terraform) Contribution à la CI/CD (GitLab CI) Amélioration continue des pipelines et process 🧰 Environnement technique Cloud : GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Composer) Data : SQL avancé, ETL/ELT Scripting : Bash CI/CD & IaC : GitLab CI, Terraform Monitoring : Grafana, outils GCP Bases de données : BigQuery, Oracle OS : Linux