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🎯 MISSIONS Concevoir et déployer des pipelines ETL/ELT performants (complets, incrémentaux, historiques) Construire et maintenir des Data Warehouses, Data Marts et cubes décisionnels Intégrer des données via API, transferts de fichiers, Data Lakes Optimiser les performances SQL et gérer les incidents en production Contribuer aux phases de cadrage / data discovery avec les parties prenantes Appliquer les bonnes pratiques dev, tests et déploiement en Agile Livrables attendus : Composants data développés et déployés (code source) Documentation technique et fonctionnelle Modèles de données documentés Rapports de tests/recette + transfert de connaissances 🛠️ ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Obligatoire : SQL Server (Database Engine, SSIS, SSAS) Power BI / Reporting Services SQL avancé, DAX, MDX Talend et/ou SSIS (ADF apprécié) CI/CD : Azure DevOps, GitLab Architecture : Data Warehouse, Data Lake, Médaillon Apprécié : DBT, Trino, MinIO GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) 👤 PROFIL RECHERCHÉ Senior Data Engineer avec expertise confirmée Microsoft SQL Server Expérience solide en ETL industrialisé (Talend / SSIS) Bonne maîtrise des architectures data modernes Anglais courant indispensable Méthode Agile maîtrisée

🚀 Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous faisons vivre chaque projet grâce aux talents qui le portent, en alliant expertise technique, innovation et accompagnement personnalisé. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Engineer (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients sur un projet stratégique autour de la data temps réel et des architectures Cloud , basé à Nantes . 🎯 Contexte Vous interviendrez sur le développement et l’optimisation de pipelines de données temps réel, dans un environnement moderne orienté Cloud et industrialisation. L’objectif : concevoir des solutions robustes, automatisées et performantes pour garantir la fiabilité et la scalabilité des flux de données. 📍 Les modalités Localisation : Nantes Contrat : CDI ou Freelance Démarrage : ASAP Conditions et rémunération ouvertes à négociation selon profil et expertise

Contexte Le Cluster lance l'étude d'un potentiel nouveau Data Lake afin de remplacer l’infrastructure legacy par une plateforme moderne, scalable et pleinement gouvernée. Le nouveau lake s’appuiera sur une architecture Medallion et intégrera les technologies suivantes : TrinoDB, Apache Iceberg, Parquet, dbt, Argo Workflows, Apache Superset, Metabase et OpenMetadata . Missions Analyse de l’existant & migration Cartographier les sources, pipelines et jeux de données actuels (legacy, SQL, fichiers plats...). Définition de la stratégie de migration vers le nouveau lake (bronze -> silver -> gold). Conception des plans de bascule tout en minimisant les interruptions de service. Architecture & ingestion Conception des couches Bronze / Silver / Gold du nouveau Data Lake avec TrinoDB, Apache Iceberg et Parquet. Création de pipelines d’ingestion (batch & near-real-time) depuis les systèmes de crédit. Modélisation & transformation Développement des modèles de transformation dans dbt : scripts SQL, tests automatisés, documentation et versionning. Harmonisation des schémas (normes de nommage, typage, PK/UK) avec les exigences du domaine crédit. Orchestration Implémentation des workflows de migration et de rafraîchissement des données avec Argo Workflows (planification, gestion des dépendances, monitoring). Self-service & visualisation Déploiement des espaces de travail Apache Superset et Metabase pour que les analystes métier puissent créer leurs propres dashboards à partir du nouveau lake. Rédaction des guides d’utilisation et accompagnement de la montée en compétence des équipes. Gouvernance, catalogue & lineage Intégration OpenMetadata pour le catalogage automatique, le suivi du lineage et la gestion des métadonnées (description, propriétaire, sensibilité). Mise en place des processus de data ownership, de versionning et de validation. Qualité & validation Implémentation, dans les modèles dbt, des tests de qualité (not-null, unicité, règles métiers spécifiques au crédit). Mise en place des indicateurs de suivi (freshness, complétude, anomalies) et des alertes automatiques. Sécurité & conformité Application des standards de sécurité du groupe (RBAC, data-masking). Contribution aux audits internes et aux revues de conformité réglementaire. Collaboration inter-équipes Travail en étroite coordination avec les équipes métiers. Participation aux cérémonies projets et aux ateliers de design.

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 un Data Engineer Senior : Couche d'ingestion · Plateforme Data GCP Vous garantissez la porte d'entrée des données : tout ce qui alimente la plateforme passe par les pipelines que vous construisez. LE CONTEXTE La donnée arrive de partout, dans tous les formats, à un volume qui grossit vite. Vous rejoignez l'équipe Bronze, au cœur de la plateforme Data : la couche qui collecte, centralise et fiabilise les sources avant qu'elles ne soient exploitées par les autres équipes Data. Un rôle d'ingénierie d'ingestion pure (batch et streaming), avec une vraie exigence de robustesse, de scalabilité et de gouvernance. L'ÉQUIPE : Une équipe resserrée et complémentaire : Lead, PO et 3 Data Engineers (vous inclus). CE QUE VOUS FEREZ CONCRÈTEMENT Construire et fiabiliser les pipelines d'ingestion de sources hétérogènes (batch + streaming), pensés pour absorber un volume en forte croissance Structurer le stockage de la donnée brute (Cloud Storage / Delta Lake) de façon durable et requêtable Industrialiser l'infrastructure en IaC (Terraform / Terragrunt) et les workflows CI/CD (GitLab) Embarquer la gouvernance dès l'ingestion : conformité, sécurité, catalogage (Dataplex) Accompagner les équipes Data dans l'exploitation et le requêtage des données — vulgariser, transmettre, documenter Partager et faire progresser les pratiques avec les autres Data Engineers (revues, standards, veille techno active) LA STACK Python · Spark / PySpark · SQL pour les traitements · Airflow pour l'orchestration · Cloud Storage + Delta Lake pour le stockage · GCP : BigQuery · Dataproc · Pub/Sub · Cloud Storage · Dataplex · Terraform + Terragrunt pour l'infra · GitLab CI/CD · Agile (Scrum / Kanban)

TOUT PROFIL QUI NE CORRESPOND PAS NE SERA PAS LU EXPERT EN PYTHON OBLIGATOIRE Objectifs et livrables Dans le cadre d’un projet stratégique, nous recherchons un(e) Data Engineer disposant de solides compétences en Python, Azure, Microsoft Fabric et idéalement Cognite. Le/la consultant(e) sera responsable de la conception, du développement et de la mise en production d’une architecture de données robuste et évolutive. Missions principales : Recueillir et analyser les besoins métiers et utilisateurs Concevoir l’architecture de données adaptée aux enjeux du projet Développer les pipelines de données Industrialiser et mettre en production les flux de données Assurer la maintenance, l’évolution et l’optimisation de l’architecture existante Compétences requises : Technologies : Python (expert) Azure Cloud (confirmé) Microsoft Fabric (confirmé, forte maîtrise appréciée) Cognite (confirmé, forte maîtrise appréciée) Langues : Anglais courant (écrit et oral) Profil recherché : Solide expérience en Data Engineering et architecture cloud Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions techniques Autonomie dans la conception, la livraison et l’amélioration continue Maîtrise des environnements data modernes et des bonnes pratiques de mise en production

Nous étudions uniquement les candidatures qui nous parviennent avec tous les éléments indiqués dans la rubrique "Pour candidater" ci-dessous. Nous cherchons pour notre client grand compte un Data Engineer GCP (Google Cloud Platform) Medium – Produit Data Supply Chain Contexte Intégration dans une équipe produit (PO – Product Owner / PPO – Proxy Product Owner + Data Engineer) pour opérer et faire évoluer une plateforme de prévision d'approvisionnement fournisseurs, en production, à forte volumétrie de données. Missions Conception, développement et optimisation de pipelines ETL/ELT (Extract, Transform, Load – processus de traitement de données) sur GCP (Google Cloud Platform) : BigQuery, Dataflow, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage Modélisation et gestion de la qualité des données dans BigQuery Run opérationnel N2/N3 (support technique avancé) : scripting Bash, requêtes SQL (Structured Query Language) complexes, gestion d'incidents Monitoring et alerting des flux de données (Grafana, Looker Studio, ELK Stack – Elasticsearch, Logstash, Kibana) IaC (Infrastructure as Code – gestion de l'infrastructure via du code) avec Terraform Collaboration Agile/Kanban avec les équipes produit et métier Stack technique GCP (Google Cloud Platform) · BigQuery · Oracle · Bash · Terraform · GitLab CI (Intégration Continue) · Grafana · Looker Studio · ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) · RedHat 9.4 · Azure (périmètre éditeur)

Contexte de la mission Dans le cadre d'une refonte majeure des outils de mesure d'audience, nous recherchons un Data Engineer pour accompagner la migration de l'écosystème analytics (transition de Adobe Analytics vers Piano Analytics ). Intégré(e) au département Solutions Digitales au sein d’une équipe agile, vous serez le garant de la collecte, de la transformation et de la restitution des données issues des canaux digitaux. La mission repose sur une exploitation avancée de la suite Google Data (GTM, BigQuery, Looker Studio). Missions principales 1. Implémentation & Tracking Accompagner les métiers dans la définition des besoins en tracking et des KPI associés. Assurer le paramétrage via Google Tag Manager (GTM) . Réaliser la recette des données lors des phases de test et après mise en production des features. 2. Engineering & Data Pipeline Concevoir et maintenir les flux d'ingestion de données vers BigQuery . Développer des scripts de transformation et d'ingestion (principalement en Node.js et Python ). Assurer le monitoring quotidien des flux (interventions et correctifs si nécessaire). Intégrer de nouvelles sources de données pour enrichir le pilotage global du projet. 3. Restitution & Analyse Fiabiliser et mettre à disposition les données dans Looker Studio . Analyser les données produites pour en extraire des enseignements actionnables. Contribuer à l'amélioration continue des processus et des méthodes de l'équipe. 4. Collaboration Agile Interagir étroitement avec les différents corps de métier (PO, UX, Architectes, Développeurs, Testeurs) pour la co-construction des fonctionnalités. Participer activement aux rituels du train Agile. Modalités pratiques Lieu : Niort (79) – Présence sur site obligatoire 3 jours/semaine . Démarrage : ASAP. Durée : Jusqu'au 31/12/2026. Budget d'achat max : 340 € HT / jour.

Solide expérience en développement avec des langages comme Scala et/ou Java, et une compréhension approfondie des concepts de programmation fonctionnelle. Compétences avérées dans l'utilisation de plateformes de streaming de données comme Apache Kafka, et de frameworks de traitement de données distribuées comme Apache Spark. Expérience significative dans le domaine de la Data et du Cloud, notamment sur Google Cloud Platform (GCP). Très bonne maîtrise de BigQuery et du SQL avancé, avec une expérience sur des traitements de gros volumes de données. Maîtrise de SQL pour la manipulation, l’analyse et la valorisation de données. Connaissance approfondie de DBT (Data Build Tool) pour la gestion et l’orchestration de pipelines de données. Expérience avec Pubsub pour la gestion de flux de données en temps réel. Maîtrise des outils de CI/CD, en particulier via GitLab CI/CD et Docker Compose, pour l’automatisation des workflows data. Bonne connaissance de l’environnement Linux et des outils de ligne de commande. Expérience solide avec les systèmes de gestion de version (Git). Travail en méthodologie agile (Scrum), avec une capacité à collaborer efficacement dans des équipes pluridisciplinaires.

Contexte Dans le cadre de son plan de transformation Data, un grand groupe média poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing. Pour répondre à cet enjeu, ce groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI , ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour , dont une part majoritaire en temps réel. Les cas d'usage couverts sont variés, parmi lesquels : IA pour recommandation des programmes et des offres Plateforme agentique customer-facing Gender Equality Monitoring Feature Store Modernisation des flux financiers Content Platform Mise en place Kubernetes Plateforme pour le traitement des données CRM et usage Partager des informations sur les clients à des partenaires Piloter plus efficacement l'activité des marchés professionnels Mettre à disposition des applications de data-selfservice Le consultant aura pour mission de réaliser des développements avancés sur le socle des données Big Data pour la mise en place des usecases IA. Cet environnement Big Data, fortement orienté Streaming et IA, traite quotidiennement plus de 100 To de données . Le consultant doit maîtriser les architectures de Streaming Data, AWS (notamment Lambda, Batch, Step Function, EMR Serverless, Kinesis Stream, S3, Firehose, DynamoDB, etc.), Airflow, Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, Terraform. Missions Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Participer activement à l'évolution continue de la plateforme IA

ACCROCHE SI TU ADORES CONSTRUIRE DES PIPELINES SOLIDES COMME LE ROC, CETTE ANNONCE EST POUR TOI... CE QUE TU RECHERCHES : Évoluer au sein d’une équipe dynamique Participer à des projets innovants d’envergure Relever des défis liés à l’ingénierie des données, aux flux et aux performances Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d’un acteur majeur du secteur du retail, tu participeras à la conception, à la mise en place et à l’optimisation d’architectures data robustes et évolutives au service de la valorisation de la donnée : Les pipelines de données, tu développeras La qualité, la fiabilité et la sécurité des données, tu garantiras L’intégration et la transformation des données, tu automatiseras Les architectures data (batch & temps réel), tu concevras La scalabilité et la performance des traitements, tu optimiseras Les outils de monitoring et de gestion des flux, tu mettras en place Ton équipe projet, tu accompagneras Aux rituels agiles et instances data, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou doté(e) d’une expérience de 8 ans minimum en ingénierie de la donnée ou en développement data Expert(e) en AZURE, DATABRICKS, SPARK, PYTHON, SQL Habile avec les outils CI/CD, AZURE DEVOPS, AGILE, JIRA AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n’aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l’essentiel Capacité d’adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n’ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l’Aladdin de l’informatique Esprit d’équipe : un pour tous et tous pour un !

Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation , a la charge de la conception, de la livraison et du cycle de vie des data products supportant les initiatives stratégiques data du Groupe. Le Data Engineer interviendra sur la construction et l’évolution des plateformes et pipelines data , la transformation de données brutes en données à forte valeur ajoutée, ainsi que l’amélioration continue des actifs data, en collaboration avec des équipes internationales. Prestation Attendue Data Engineering & Delivery • Conception et mise en œuvre des pipelines ETL / ELT • Développement de jobs ETL réutilisables • Gestion des chargements Delta / Full / Historique • Debugging et résolution d’incidents en production • Mise en œuvre des bonnes pratiques de développement à la mise en production Collaboration & Méthodologie • Travail en étroite collaboration avec le Product Owner, les équipes data et plateforme • Contribution aux phases de Data Scoping / Discovery • Méthodologie Agile • Interaction avec des équipes distribuées (multi‑pays) Livrables • Composants data développés et déployés (code source) • Documentation technique et fonctionnelle • Modèle de données documenté • Rapports d’audit et de sanity check • Rapports de tests d’acceptation • Transfert de compétences et support aux équipes

La mission principale du profil retenu sera • Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes • Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative • Participer à la mise en place de prompts et de RAG • Collaborer étroitement avec les métiers et les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un Data Engineer confirmé / sénior disposant d’une forte expertise sur Azure, Databricks, Spark, SQL et Python. Vous intégrerez l’une de nos squads, responsable de la migration de traitements existants depuis une plateforme on premise vers notre plateforme Data Cloud Azure / Databricks. Le profil recherché devra impérativement démontrer une forte motivation pour intervenir sur des projets de migration et être force de proposition, notamment pour identifier et mettre en œuvre des leviers d’accélération afin d’optimiser le delivery. Mission : • Analyse des traitements existants dans le cadre de projets de migration • Conception et construction de pipelines de données pour transformer, enrichir et traiter les données au sein du Data Lake • Développement de notebooks Databricks pour des traitements avancés de données • Mise en œuvre de solutions de Cloud Data Warehousing (optimisation des traitements et tuning des requêtes SQL) • Rédaction de la documentation technique (Dossiers d’Analyse Technique, release delivery notes, etc.) • Réalisation de revues de code dans une logique de qualité et de bonnes pratiques • Conception et exécution de tests unitaires • Livraison des développements dans un environnement DevOps intégrant des processus CI/CD et les outils associés Compétences techniques requises • Expérience Data minimum 5 ans • Azure minimum 3 ans • Databricks minimum 5 ans • Spark minimum 5 ans • Python minimum 5 ans • SQL minimum 5 ans • Maitrise de CI/CD, Azure DevOps Minimum 3 ans • Connaissance des outils Agile (JIRA) et ayant déjà travaillé en mode Agile minimum 1 an Aptitudes personnelles • Force de proposition, rigueur, réactivité, bon relationnel. Test technique • Un test technique sera réalisé lors de l’entretien