Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte : Dans le cadre d'un programme de transformation DATA, l'objectif est de doter l'entreprise d'outils permettant une exploitation avancée des données pour des prises de décisions optimisées. Ce programme impacte à la fois les technologies utilisées, l'organisation et les processus internes. Les projets en cours sont variés et incluent : L'optimisation des algorithmes de recommandation et segmentation ; Le développement d'un Feature Store pour la gestion des données ; La modernisation des flux financiers et des plateformes de contenu ; La mise en place d'architectures Big Data traitant plus de 100 To de données par jour ; Le partage d'informations clients avec des partenaires stratégiques. Missions Intégré(e) à l'équipe DATA Delivery, vous interviendrez sur l'évolution et la maintenance des socles de données (Usage, VOD, Advertising, CRM...) et leur interconnexion avec divers partenaires. Vous travaillerez sur des architectures de Streaming Data full AWS et des technologies Big Data avancées. Vos responsabilités incluront notamment : La conception et le développement de pipelines de données performants ; Administrer, maintenir et optimiser la plateforme Informatica PowerCenter ( serveurs, repository, workflow, sessions...) Concevoir, développer et documenter des workflows data pour alimenter le data warehouse et SI applicatifs Concevoir, développer et documenter des workflows Lakehouse avec AWS, Airflow, DBT et Python L'implémentation d'architectures de Streaming Data scalables et robustes ; Le développement de traitements de données en temps réel avec Scala, Spark et Terraform ; L'optimisation et la modernisation des flux de données dans un environnement Big Data ; Former et assister les utilisateurs internes ( équipes data, développeurs, MOA ...) La mise en oeuvre de bonnes pratiques en termes de qualité et de gouvernance des données ; La collaboration avec les équipes Data, BI et Infra pour garantir la cohérence et la disponibilité des données. Environnement technique Cloud & Big Data : AWS (Lambda, EMR Serverless, Kinesis Stream, S3, Firehose, DynamoDB) Développement : Informatica, Scala, Spark, SQL, Terraform, Python CI/CD & Orchestration : GitLab CI/CD, Jenkins Méthodologies : Agile (Scrum, Kanban)

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Data Engineer GCP/Airflow – Junior (Freelance) Mission longue - Démarrage ASAP Nous recrutons pour un client majeur du secteur de la construction et des infrastructures , dans le cadre du renforcement de ses équipes data. Mission freelance de 12 mois minimum (renouvelable), démarrage ASAP 2 jours de télétravail flexible et Localisation Ligne 14 Profils juniors acceptés, 1 an d'expérience min. (stage, alternance, première expérience compris) Formation Bac +5 min. requise Contexte & mission Vous interviendrez sur des outils liés à la gestion de données internes, avec notamment : Analyse et traitement de logs Identification de dysfonctionnements Intégration et transformation de données Alimentation de tables BigQuery Support sur des outils internes (Dataiku, tableaux de suivi…) Vos compétences clés GCP Airflow Python BigQuery Git

Modélisation de données • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata, développements sous Teradata • Dataviz : Power BI et MSBI • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationel, Shell • TPT – réalisation de scripts • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea • Création de chaînes de déploiement DEVOPS • Mise en production de composants applicatifs avec livrables documentaires associés (DTA, feuille de route, ...) Sofskills : Sens du service. Bon relationnel et bonne communication écrite et orale. Ecoute. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité d'organisation et d'adaptation. Capacité à travailler en équipe. Autonomie.

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris, un Data Ingénieur Cloud H/F dans le cadre d'un CDI. Rattaché à la DSI, vous contribuez à la conception, à l'industrialisation et à la fiabilisation de la plateforme data de l'entreprise. Votre rôle est clé pour garantir la disponibilité, la qualité et la sécurisation des données utilisées par les équipes BI, analytics et métiers Vos principales missions : Développement et gestion des pipelines data * Concevoir et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation des données * Contribuer à la structuration et à la performance du Data Lake et du Data Warehouse * Assurer la disponibilité et la fiabilité des flux de données Industrialisation de la plateforme data * Participer à la mise en place de standards de développement et de déploiement * Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des pipelines data * Garantir la robustesse et la performance des traitements Qualité, sécurité et gouvernance des données * Mettre en place des contrôles de qualité et de traçabilité des données * Contribuer au monitoring et à l'observabilité de la plateforme * Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité (RGPD) Collaboration transverse * Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data Analytics et IT * Participer à la documentation et au partage de bonnes pratiques * Contribuer à la structuration et à l'amélioration continue de la Data Factory

Dans le cadre de notre démarche d'innovation et de renforcement de notre expertise en gestion de données, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d'un(e) Data Engineer intégré(e) à notre Direction des Systèmes d'Information (DSI). Le(a) candidat(e) retenu(e) aura pour mission principale d'apporter son expertise technique sur des sujets récents liés à l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la data, en s'appuyant sur une compréhension approfondie des enjeux métiers et techniques. Responsabilités principales : Alimentation de données : Effectuer l'ingestion, la transformation et la mise à jour des flux de données provenant de différentes sources afin d’assurer leur disponibilité et leur cohérence. Collaboration avec un Data Analyst : Travailler en binôme sur des projets liés à l’IA et à la data, en apportant votre expertise technique pour la réalisation d’analyses et la mise en place de solutions innovantes. Développement d’outils IA : Participer à la conception et au déploiement d’agents IA capables de réaliser du requêtage SQL en langage naturel, facilitant ainsi l’accès et l’interprétation des données par les utilisateurs métier. Outils et monitoring : Mettre à disposition des outils d’aide au développement, au monitoring et à la maintenance des plateformes data, afin d’assurer leur fiabilité et leur performance. Veille technologique : Effectuer une veille continue sur les architectures data, en termes de nouvelles tendances, d’outils émergents et de bonnes pratiques, pour faire évoluer nos solutions et répondre efficacement aux besoins métiers. La personne recrutée devra faire preuve de rigueur, d’autonomie et d’un esprit d’innovation, tout en étant à l’écoute des besoins des utilisateurs finaux. La maîtrise des technologies liées à l’IA, aux plateformes data et à la requête en langage naturel sera un réel atout pour la réussite de ce projet. Nous invitons donc les candidats ou organismes intéressés à soumettre leur proposition, en précisant leur approche technique, leur expérience et leur capacité à répondre à ces enjeux stratégiques.

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer. Missions : En tant que Data Engineer, vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des data pipelines robustes et scalables en Python Collecter, transformer et valoriser de grands volumes de données Mettre en œuvre des traitements géospatiaux et 3D (GDAL, PDAL ou équivalents) Participer à l’industrialisation des modèles de données dans des environnements MLOps (MLflow, Kubeflow) Orchestrer les workflows data via des outils tels que Argo ou Prefect Déployer et exploiter les solutions dans des environnements Docker / Kubernetes Intervenir sur des plateformes Cloud (AWS, GCP ou Azure) Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, DevOps et Métiers Participer aux bonnes pratiques data : qualité, performance, sécurité et observabilité

Pour un client, nous recherchons un·e Data Engineer Informatica expérimenté·e . Tu interviens sur un environnement data structurant avec un objectif clair : challenger les modèles de données et les flux existants, les optimiser et les rendre plus robustes . Le contexte technique évolue vers Informatica Cloud : tu seras donc amené·e, au fil des sujets, à manipuler de plus en plus IICS en complément de PowerCenter. Tes missions Analyser et challenger les modèles de données Revoir les flux ETL Informatica pour : améliorer les performances simplifier les traitements renforcer la qualité des données Concevoir des solutions pérennes et industrialisées Intervenir sur des problématiques complexes de production Travailler avec les équipes métier, architecture et data Être force de proposition sur les choix techniques ➡ Dans le cadre de la mission, tu toucheras progressivement à : Informatica Cloud (IICS) nouveaux patterns d’intégration architectures data plus modernes

Dans le cadre de l’évolution de sa Data Platform, le client recherche un Data Engineer Python pour intervenir au sein de l’équipe DataHub Core Platform. La mission consiste à contribuer aux projets de migration vers une nouvelle plateforme, au développement de nouveaux cas d’usage BI ainsi qu’à la mise en place de workflows en Python. Le consultant participera également à des projets stratégiques tels que le Transaction Profiling, le Data Quality Framework (DQF) et le Data Lineage, avec pour objectif d’améliorer la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Il sera aussi en charge du développement de modules Python mutualisés, réutilisables sur l’ensemble des projets data, dans un environnement dynamique et orienté gouvernance des données.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer GCP pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data cloud natives sur Google Cloud. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec BigQuery, Dataflow, Pub/Sub et Cloud Storage. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé de GCP. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté / Tech Lead disposant de solides compétences en SQL, ETL et outils de reporting . Vous interviendrez sur un domaine en charge du chargement, de la transformation et de la fiabilisation des données . Vos missions principales : Participer aux projets en cours et à venir (corrections, évolutions, nouvelles fonctionnalités) Concevoir, développer et optimiser les flux ETL Développer et maintenir les requêtes SQL complexes Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture data Assurer la qualité, la performance et la cohérence des données Collaborer étroitement avec une équipe de 8 personnes Le poste s’inscrit dans une logique long terme , avec de réelles perspectives si les compétences techniques et l’intégration à l’équipe sont au rendez-vous. Anglais obligatoire (contexte international).

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Azure pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur Microsoft Azure. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, migration vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, Azure Data Lake et Event Hubs. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes d’observabilité et de qualité des données. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering cloud native et d’usage avancé d’Azure. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Expert Spark Data Engineer H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence. Vous interviendrez sur une architecture Data moderne reposant notamment sur Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, avec des enjeux de volumétrie importants : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To de données par an L’objectif est de réaliser un audit technique et de proposer des axes d’optimisation de la plateforme existante. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Réaliser un audit et un état des lieux technique de l’existant - Identifier les axes d’amélioration des traitements Spark (batch et streaming) - Optimiser les performances pour les flux temps réel - Définir les recommandations de dimensionnement de l’infrastructure - Proposer des améliorations sur MongoDB (modélisation et structuration des données) - Rédiger un document d’architecture cible et de préconisations