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🎯 Okara cherche un Analytics Engineer / Data Engineer L'enjeu : Devenir le garant de l'équilibre économique chez l'un des leaders mondiaux du retail et de l'aménagement de la maison. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe "Finance & Performance" de notre client pour piloter la rentabilité de la structure. Ton terrain de jeu ? Une équipe de choc de qui gère le Build et le Run de produits data critiques. Un scope hybride passionnant, au carrefour du Data Engineering, de la modélisation et de la business intelligence. 🚀 Ton rôleTu es l'architecte de la performance financière. L'enjeu actuel est double : moderniser la tuyauterie technique et traquer le moindre coût superflu pour optimiser l'infrastructure. Concrètement, tu vas : Propulser la migration (Modern Data Stack) : Participer activement au passage des flux historiques vers DBT. Tu ne te contentes pas de déplacer la donnée, tu la structures intelligemment en étoile directement dans BigQuery pour soulager la restitution. Piloter par la performance (Le défi FinOps) : Devenir le chasseur officiel de requêtes gourmandes. Ton objectif ? Atteindre une réduction des coûts cloud et DataViz en appliquant les meilleures pratiques de code Illuminer le Business (Analytics & Restitution) : Consacrer 20 à 30% de ton temps à façonner des modèles sémantiques et concevoir des dashboards Power BI fluides, performants et directement actionnables par les directions métiers. Garantir une donnée de confiance : Assurer la qualité, le nettoyage (adieu les doublons !) et la cartographie des données entrant dans le Data Lake pour faciliter le travail des Data Analysts et Data Scientists.

Je recherche un Data Engineer freelance pour rejoindre un projet de transformation Data autour de la migration de flux d'intégration. Le consultant interviendra sur la migration d'un existant Talend vers Informatica, dans un environnement technique structuré, avec un objectif de continuité de service et de modernisation de la plateforme. Votre rôle • Analyser et réaliser la rétro-ingénierie des flux Talend existants • Migrer les traitements vers Informatica • Concevoir et développer les nouveaux flux d'intégration • Adapter les traitements aux standards techniques de la nouvelle plateforme • Réaliser les tests unitaires et valider les flux migrés • Analyser et corriger les anomalies fonctionnelles et techniques • Documenter les développements, traitements et règles d'alimentation Environnement technique • Talend • Informatica PowerCenter • SQL • ETL / Intégration de données

Nous recherchons un/e Data Engineer pour renforcer des équipes de Data Factory. Les activités à couvrir : · Compréhension de l'activité et des besoins de vos clients, en dialogue avec la MOA · Compréhension du SI de production, en dialogue avec les équipes MOE · Modélisation du Système d'Information Décisionnel · Conception et réalisation des traitements d'alimentation des datamarts · Diagnostic des dysfonctionnements rencontrés · Maintenances correctives et évolutives · Support auprès des différents métiers · Documentation technique · Suivi des traitements Pas d'activité de reporting (Business Object ou autre outil BI). Uniquement de l'alimentation de datamarts via un ELT

🌐 ContexteDans le cadre de l'accompagnement d'un acteur majeur du secteur de l'assurance dans sa transformation Data, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior / Lead Data pour renforcer une équipe Data basée à Niort. Vous intégrerez une équipe travaillant sur des sujets stratégiques autour de la valorisation de la donnée, de l'industrialisation des produits Data et de l'évolution des plateformes décisionnelles. 🎯 Vos missionsVous interviendrez notamment sur : Concevoir, développer et industrialiser des solutions Data (ETL/ELT) Construire et faire évoluer des produits Data à destination des métiers Participer à la transformation des outils et plateformes Data Développer des traitements et flux de données robustes Réaliser la modélisation des données (MCD, MLD, modèles dimensionnels) Concevoir et optimiser des DataWarehouses et DataMarts Réaliser des requêtes SQL complexes Accompagner les équipes métiers et Product Owners dans la définition des solutions Garantir l'industrialisation, la qualité et la maintenabilité des solutions développées 🛠️ Environnement techniqueDataiku Tableau Business Objects SQL ETL / ELT DataWarehouse / DataMart Python apprécié GitLab / outils de gestion de versions

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Ops Engineer (H/F) à Lille, France. Les missions attendues par le Data Ops Engineer (H/F) : - Garantir une visibilité universelle (Observabilité) : Intégrer des standards ouverts (comme OpenLineage) au cœur de notre plateforme. L'objectif est de cartographier la traçabilité de bout en bout, de monitorer la fiabilité des données et d'automatiser la remédiation en cas d'anomalie, quels que soient les outils utilisés par les métiers. - Tracer le golden path des développeurs (DevEx) : Concevoir des bibliothèques, des utilitaires d'automatisation et des briques logicielles autonomes dotées de capacités agentiques. Ce dispositif permettra de supprimer les frictions du cycle de mise en production.

Nous recherchons un(e) Lead Data Platform Engineer pour rejoindre une Digital Factory innovante et contribuer à la conception et au développement d'une plateforme d'ingestion de données moderne et évolutive. Missions principales Concevoir et développer une plateforme d'ingestion de données générique en Python sur Microsoft Fabric. Automatiser les pipelines de données et garantir leur qualité et leur fiabilité. Déployer et gérer l'infrastructure avec Docker, DBT, SQL et des outils DevOps (CI/CD, monitoring, alerting). Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA pour industrialiser les nouveaux cas d'usage. Compétences requises Expertise avancée en Python et son écosystème (Poetry, Pytest, Pandas). Maîtrise de Docker, SQL, Git, et des bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Expérience avec Microsoft Azure (Microsoft Fabric est un plus). Expérience en ingestion et transformation de données à grande échelle. Bon relationnel, esprit collaboratif et veille technologique active. Profil recherché 5 à 8 ans d'expérience en tant que Platform Engineer / Data Engineer avec une forte appétence pour la construction de plateformes de données. Expérience dans un environnement cloud (Azure idéalement). Une expérience dans la création de plateformes d'ingestion in-house serait un vrai plus.

Nous recherchons pour l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'énergie un Data Engineer Python / Big Data afin d'intervenir sur le développement d'une plateforme Big Data robuste et scalable, destinée à centraliser, normaliser et distribuer des indicateurs métiers à l'échelle internationale. Contexte de la mission La plateforme a pour objectif de gérer un volume important de données provenant de plusieurs pays. Elle permettra de centraliser différents indicateurs, de standardiser les vues et de faciliter leur exploitation par les différentes parties prenantes. Le consultant interviendra au sein d'une équipe majoritairement basée à Paris, avec de possibles déplacements ponctuels à Lyon et Bruxelles. Missions principales Dans le cadre de cette mission, vous serez amené à : Concevoir et développer des composants de data ingestion. Participer au traitement, à la normalisation et à l'optimisation des données. Mettre en place des pipelines de distribution de données vers différents consommateurs. Contribuer à l'amélioration du framework commun : monitoring, CI/CD, tests, performance, résilience, qualité de code. Appliquer les standards internes en matière d'architecture et de développement. Collaborer avec les équipes projets afin de promouvoir les bonnes pratiques techniques. Participer à la conception d'une architecture Big Data scalable et maintenable. Compétences attendues Python V3 Big Data Architecture & Technologies Datalake Data pipelines Data modeling CI/CD Testing Monitoring Performance optimization Environnements distribués AWS Cloud, un plus

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, notre client renforce son équipe avec un(e) Lead Data Engineer spécialisé(e) sur l'écosystème Databricks. L'objectif est d'accompagner la mise en place d'une nouvelle plateforme de données moderne, capable de répondre aux enjeux de performance, de gouvernance, de qualité et de valorisation de la donnée. Vous interviendrez sur des projets structurants autour de l'industrialisation des flux de données, de la modélisation des référentiels analytiques et de la diffusion des données vers les outils décisionnels. Vos missions: Concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données sur Databricks et Spark. Participer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible. Structurer les flux de données afin de garantir leur qualité, leur cohérence et leur performance. Contribuer à l'exposition et à la valorisation des données auprès des équipes BI et des utilisateurs métiers. Définir et mettre en place les standards de développement, de qualité et d'industrialisation. Mettre en œuvre les pratiques de tests automatisés et les processus CI/CD. Participer aux travaux de migration et de transformation de la plateforme Data. Accompagner les équipes sur les sujets techniques liés à Databricks et aux architectures Lakehouse. Contribuer à l'amélioration continue des solutions et des méthodes de travail. Assurer un rôle de référent technique sur les problématiques Data Engineering.

Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la MissionAu sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture DataConcevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows. 2. Gestion et Administration de la Plateforme DatabricksAdministrer l'espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l'autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité (Unity Catalog, gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des DonnéesMettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données (expectations, tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & SupportCollaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l'adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) :Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL. Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse, du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d'au moins un des principaux fournisseurs cloud (Azure, AWS ou GCP). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) :Connaissances en MLflow, orchestration de modèles et pratiques MLOps. Notions avancées en DataOps, cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l'exploitation d'APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka).

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 : o8jpoxea2p

Dans le cadre du renforcement de son dispositif Data, notre client recherche un Data Analyst à forte dominante Data Engineering afin de mettre à disposition les données issues de JIRA (Atlassian) dans des cubes eazyBI. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, depuis l'alimentation jusqu'à la restitution des indicateurs métiers. Vos missionsConcevoir, développer et optimiser les imports de données Jira dans eazyBI Construire et maintenir les pipelines de données Structurer et modéliser les données BI Développer les indicateurs métiers et KPI Adapter les règles de gestion et les calculs métiers Concevoir des cubes décisionnels performants Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Optimiser les rapports et tableaux de bord Participer à l'amélioration continue de la plateforme BI Environnement techniqueJira (Atlassian) eazyBI SQL MDX Data Modeling ETL / Data Pipelines Outils BI / Reporting

MissionsConcevoir et maintenir des pipelines de données sous Azure Data Factory. Modéliser les données dans Azure Synapse Analytics (modèles analytiques, schémas en étoile). Développer des traitements de données à grande échelle avec Python et Spark. Assurer l'orchestration des flux de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir et comprendre les besoins. Participer à l'industrialisation des développements via les pratiques CI/CD. Réaliser des analyses techniques et proposer des recommandations d'amélioration. Profil recherchéBac+5 en Informatique, Data ou équivalent. 4 à 7 ans d'expérience en Business Intelligence ou Data Engineering. Expérience significative sur l'écosystème Microsoft Azure. Maîtrise de la modélisation de données et des environnements décisionnels. Capacité à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des flux de données. Bon relationnel et aptitude à travailler avec des interlocuteurs métiers. Anglais professionnel indispensable. Compétences techniquesAzure Data Factory Azure Synapse Analytics / SQL Python Spark Power BI Modélisation de données (Star Schema) CI/CD Azure DevOps (ou équivalent) Environnement techniqueAzure Data Factory • Azure Synapse Analytics • SQL • Python • Spark • Power BI • Azure DevOps • Data Lake Azure

Rejoignez une équipe qui construit le moteur de la recherche quantitative. Nous développons une plateforme de données utilisée pour concevoir, tester et déployer des stratégies d'investissement quantitatives. Notre équipe construit les briques essentielles permettant aux chercheurs et développeurs de travailler sur des données financières massives, fiables et historisées. La qualité de la plateforme est un facteur déterminant dans la performance des modèles et des stratégies développés. Dans ce contexte, nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir et faire évoluer notre plateforme de données, utilisée quotidiennement par les équipes de recherche quantitative. Missions : Vous contribuerez directement à l'architecture, à la qualité et à l'évolution de notre écosystème data. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et performants. Construire et maintenir des API permettant l'accès aux données et aux signaux calculés. Développer et faire évoluer notre feature store. Garantir la qualité, la traçabilité et la cohérence des données historiques. Optimiser les performances de stockage et d'accès aux données. Collaborer étroitement avec les équipes de recherche quantitative et de développement logiciel. Participer aux choix d'architecture et aux évolutions de la plateforme. Vous travaillerez sur des problématiques concrètes de volumétrie, d'historisation, de reproductibilité et de performance dans un environnement où la qualité des données est critique. Hors périmètre v1 : pipelines de features ML au-delà des bases statistiques

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein d'un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un Data Engineer Senior afin de contribuer à la valorisation des données digitales et au développement de cas d'usage orientés marketing. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de pipelines de données, la modélisation de datamarts et la mise à disposition de données destinées aux campagnes marketing et aux parcours utilisateurs. Il participera également à l'amélioration des standards techniques, à la structuration des bonnes pratiques de développement et à l'industrialisation des traitements dans un environnement data moderne.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme Data Cloud internationale, nous recherchons un Data Engineer expérimenté DBT / Snowflake pour accompagner la conception, la transformation et la mise à disposition des données destinées aux équipes métiers, analytiques et Data Science. La mission s'inscrit dans un environnement Agile et international nécessitant un anglais courant pour les échanges quotidiens avec les équipes techniques et métiers. Principales responsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de transformation de données avec DBT. Modéliser les données selon les bonnes pratiques (Data Vault, Kimball, Star Schema). Développer et optimiser les traitements sur Snowflake. Participer à la conception et à l'évolution de l'architecture Data Cloud. Assurer la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Mettre en place les tests, la documentation et les contrôles de qualité dans DBT. Optimiser les performances des requêtes et des modèles de données. Collaborer avec les équipes Data, BI, Analytics et métiers pour comprendre les besoins fonctionnels. Participer à l'automatisation des déploiements et à l'industrialisation des workflows Data. Assurer le support et la maintenance évolutive des solutions mises en œuvre. Réalisations attenduesConstruction et industrialisation de modèles de données métier. Mise en place de pipelines ELT robustes et maintenables. Optimisation des coûts et performances Snowflake. Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données. Documentation et standardisation des développements Data.