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🏭 Secteurs stratégiques : Asset management 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Dans le cadre d'un projet au sein d'un client grand compte, nous sommes à la recherche d'un Data engineer avec une expertise sur la suite MSBI. Le profil recherché, Bac + 4/5 idéalement issu d’une école d’ingénieur, aura une expérience au minimum de 7/8 ans. Passionné par le développement, il aura la capacité de travailler en équipe et saura apporter une vraie valeur ajoutée par ses compétences techniques et humaines

Description Pour le compte de notre client grand compte, nous recherchons un Expert Data Engineer Spécialisé sur Google Cloud afin de rejoindre la Squad data pour le pilotage commercial Tâches principales Développement de pipeline de données sur Cloud Composer / Airflow Optimisation des performances et coûts des traitements sur GCP Participation aux choix d'outils et des solutions techniques sur GCP et développement de nouvelles application Modélisation des données sur BigQuery Maintenir l'existant en condition opérationnelle Préparer et mettre en œuvre l’interopérabilité avec de nouveaux systèmes opérationnels Proposer des simplifications et/ou optimisations selon les normes internes Compétences demandées GCP : Confirmé Big Query : Expert Base de donnée : Confirmé Python : confirmé Lieu : Paris

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

⚠️ Compétences obligatoires (indispensables pour ce poste) Les candidats doivent impérativement maîtriser les compétences suivantes : BigQuery (Google Cloud Platform) – niveau confirmé Orchestration de pipelines de données (ex : Airflow) – niveau confirmé Transformation de données (ex : dbt) – niveau confirmé Architecture Data Mesh / Data Product – niveau confirmé SQL et modélisation de données Environnement Google Cloud Platform (GCP) Gestion de pipelines de données et pratiques DevOps (CI/CD) Anglais professionnel Intitulé du poste Data Engineer Objectif global du poste Accompagner les équipes produits digitaux dans le déploiement d’un Framework Data Management , en assurant la diffusion des standards, bonnes pratiques et méthodes de Data Engineering au sein des plateformes digitales. Le poste s’inscrit dans une équipe Data transverse avec pour mission de faciliter l’exploitation et la valorisation des données par les équipes métiers et digitales . Principaux livrables Déploiement opérationnel du framework Data Management dans les produits digitaux Élaboration de guides pratiques à destination des équipes produits Mise en place et documentation de standards, patterns et bonnes pratiques Data Engineering Missions principales Le Data Engineer aura notamment pour responsabilités : Collecter, structurer et transformer les données afin de les rendre exploitables pour les utilisateurs métiers et digitaux Concevoir et organiser un modèle physique de données répondant aux enjeux d’architecture Data Mesh Mettre en œuvre des méthodes permettant d’améliorer : la fiabilité la qualité la performance des données l’optimisation des coûts ( FinOps ) Garantir la mise en production des flux de données dans le respect de la gouvernance et des règles de conformité Assurer le respect des réglementations liées à la protection des données Maintenir et faire évoluer la stack technique Data Mettre en place un cadre de bonnes pratiques pour améliorer la qualité des développements de flux de données et leur suivi en production Participer aux rituels agiles de l’équipe et contribuer à la veille technologique Environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data Warehouse : BigQuery Orchestration : Airflow Transformation : dbt Streaming : Kafka Stockage : GCS Langages : SQL, Shell Bases de données : SQL / NoSQL DevOps : CI/CD, Git, data pipelines Méthodologie Travail en méthodologie Agile Gestion de version avec Git Participation active aux rituels d’équipe Langues Français : courant Anglais : professionnel (impératif)

Nous recherchons un Développeur Talend confirmé / Data Engineer pour renforcer une équipe existante, en appui direct au Tech Lead, afin d’augmenter la capacité de delivery sur les projets data. 🧠 Compétences requises 🔴 Compétences impératives Talend (ETL) : niveau confirmé (3 à 6 ans) Développement de pipelines d’intégration de données Maintenance et évolution de flux existants (MCO) 🟠 Compétences importantes Data engineering (modélisation, qualité de données) Intégration de données multi-sources Compréhension des architectures data (Data Lake, ETL) 🟡 Compétences appréciées Gouvernance data / bonnes pratiques Sécurité des données Outils de versioning et CI/CD Documentation technique 🎓 Formation & expérience Bac +2 à Bac +5 (informatique / data) Expérience : 3 à 6 ans minimum Expérience significative sur Talend obligatoire 📋 Fiche de poste – Missions 🎯 Objectif principal Renforcer l’équipe data pour : Développer de nouveaux pipelines d’intégration Assurer la maintenance des flux existants Garantir la qualité, la sécurité et la performance des données 🔧 Missions principales 🏗️ Développement & intégration Concevoir et développer des flux Talend Réaliser : Modélisation Paramétrage Développement Tests Implémenter de nouveaux pipelines data 🔄 Maintenance & exploitation (MCO) Assurer le maintien en condition opérationnelle des pipelines Corriger les anomalies et optimiser les performances Superviser les traitements de données 🧩 Data engineering Structurer et organiser les données (formats, modèles) Garantir la qualité des données (nettoyage, validation) Participer à l’alimentation du Data Lake 🛠️ Gouvernance & bonnes pratiques Appliquer les normes et standards de développement Contribuer à : L’architecture data Les bonnes pratiques de développement La gestion de configuration Documenter les développements 🤝 Support & collaboration Accompagner les équipes projet (SI, data, métiers) Travailler en collaboration avec le Tech Lead Participer à la montée en compétence de l’équipe 🔐 Sécurité & conformité Garantir la sécurité des flux de données Respecter les règles de gouvernance data 📦 Livrables attendus Développements Talend (jobs, pipelines) Documentation technique Dossiers d’architecture data Cartographie des flux et données Indicateurs de qualité des données

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

Dans le cadre d’un accroissement d’activité et afin de renforcer l’équipe Data d’un grand acteur bancaire, notre client recherche un Data Engineer GCP expérimenté. La mission s’inscrit dans un environnement Big Data / Cloud GCP en pleine transformation, avec des enjeux forts autour de l’industrialisation des pipelines, de la qualité de données et de la mise à disposition de datasets fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission est basée en Île-de-France (IDF) avec 2 jours de TT par semaine. Votre rôle consiste à: Mettre en place les chaînes d’ingestion, validation, croisement et enrichissement des données. Alimenter et exploiter le Data Lake GCP (GCS) et produire des agrégats (J/H/M). Développer des pipelines batch & streaming (Spark, Kafka, Scala). Industrialiser les traitements via Airflow / Composer et CI/CD. Mettre à disposition les données (API, fichiers, dashboards). Participer à la mise en production de modèles statistiques. Documenter, corriger les anomalies, assister les équipes d’exploitation. Travailler en mode Agile (Scrum/Kanban) .

Pour le compte d'un acteur majeur, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour concevoir et déployer des chaînes de traitement de données complexes au sein d'un Datalake moderne. Vous intégrerez une équipe évoluant en mode Agile (Scrum/Kanban) avec une forte culture de l'automatisation. Vos responsabilités : Concevoir et mettre en œuvre les chaînes d’ingestion, de validation et de croisement de données. Assurer le déversement et l'enrichissement des données dans le Datalake. Produire automatiquement des agrégats (journaliers à mensuels) via la puissance du Cloud. Développer et documenter les User Stories en collaboration directe avec le Product Owner. Garantir la qualité via l'automatisation des tests fonctionnels et la correction des anomalies. Participer activement à la chaîne de delivery continue et assister les équipes d'exploitation. Profil recherché : Expertise confirmée sur la plateforme GCP (indispensable) . Maîtrise avancée de l'écosystème Spark / Scala / Kafka . Expérience solide sur les environnements conteneurisés ( GKE, Docker ) et l'Infrastructure as Code ( Terraform, Ansible ). Compétences pointues en stockage et requêtage ( BigQuery, SQL, HDFS ). Capacité à orchestrer des workflows complexes avec Airflow / Composer . Esprit collaboratif, curieux des évolutions technologiques et doté d'un excellent relationnel.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l’évolution d’une plateforme de data analytics , nous recherchons un Data Engineer afin de participer à la conception, au développement et à la maintenance des solutions data. Au sein d’une équipe agile, vous contribuerez à la mise en place et à l’amélioration des pipelines de données, à la structuration des modèles analytiques et à l’optimisation des solutions existantes. Vous participerez également à la construction et à l’évolution de la plateforme data sur un environnement cloud moderne. Présence sur site requise 3 jours par semaine . Vos missions Participer aux rituels agiles de l’équipe (daily, sprint planning, rétrospectives). Analyser les besoins métiers et proposer des solutions data adaptées et innovantes . Concevoir et développer les pipelines de données : ingestion, transformation, stockage et restitution. Modéliser les données et contribuer à la construction des modèles analytiques . Assurer la qualité et la fiabilité des développements data . Maintenir et faire évoluer les solutions existantes (run et optimisation). Participer à la construction et à l’amélioration de la plateforme data sur Google Cloud . Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques d’exploitation et de valorisation de la data auprès des équipes métiers. Compétences techniques requises SQL et ETL (expert – impératif). Outils et pratiques CI/CD . GitHub, Terraform, Kafka (confirmé – important). Outils de data visualisation : Power BI, Looker (confirmé – important). Environnement Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) – souhaitable.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer AWS pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud natives sur AWS. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (refonte des pipelines, modernisation vers des traitements serverless, optimisation des modèles analytiques) et guiderez leur mise en œuvre avec des services tels que AWS Glue, Athena, Redshift, S3 et Kinesis. 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’AWS. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Sénior / Big Data / Spark / Cloudera sur Paris. Contexte de la mission Le projet HALO est un programme stratégique de digitalisation des parcours bancaires (vente en ligne, souscription, IA). La Direction Data met en place une plateforme Big Data pour alimenter les cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée. Il s’agit d’un nouveau projet (build) avec des enjeux de performance, d’intégration IA et de montée en charge. L’environnement technique est centré sur un écosystème Hadoop/Cloudera on-premise. Missions principales • Participer à la définition de l’architecture Data en lien avec les architectes et la squad • Affiner les User Stories avec le PO/BA, concevoir et développer les pipelines de collecte et de stockage des données • Orchestrer les flux batch et temps réel (Spark batch + Spark Streaming) • Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés • Déployer le produit dans les différents environnements (CI/CD) • Garantir le bon fonctionnement en production : monitoring, gestion des incidents, optimisation • Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code Environnement technique Catégorie Technologies Framework Big Data Hadoop Cloudera (requis) Traitement Spark, PySpark, Spark Streaming (requis) — Scala (apprécié) Messaging Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams (apprécié) Langages SQL (requis), Scala, Java, Shell, Python Bases de données SQL : Hive, Phoenix — NoSQL : HBase, MongoDB DevOps / CI-CD Git, Jenkins, Artifactory, XL Deploy, XL Release Monitoring ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Gouvernance RGPD, Data Lineage, Catalogage

Contexte Dans le cadre de la mise en place et de l’évolution d’une plateforme DATA centralisée, nous renforcons son équipe avec un Data Ingénieur confirmé. Cette plateforme permet l’intégration, la mise en qualité et la mise à disposition de données brutes ou retravaillées issues de différents producteurs, afin de répondre à des besoins métiers opérationnels et analytiques à grande échelle. Rôle et responsabilités Développement et ingestion de données Concevoir, développer et optimiser des jobs d’ingestion et de transformation de données en Python et Spark sur Databricks , avec gestion de gros volumes. Mettre en place et maintenir des flux de données entre sources externes (ex. bases Oracle) et Delta Lake sur AWS S3 . Orchestration et supervision Créer et orchestrer des workflows avec AWS Airflow et automatiser les traitements. Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité et de validation des données pour garantir cohérence et fiabilité. Développer des jobs de monitoring pour détecter et corriger automatiquement les anomalies. Maintien en condition opérationnelle Assurer la disponibilité et la performance des jobs en production. Analyser et corriger les incidents et anomalies détectées. Contribution stratégique Participer aux ateliers de conception technique et fonctionnelle. Promouvoir les bonnes pratiques de développement et d’optimisation Big Data. Documenter les processus, architectures et scripts. Compétences techniques requises MUST : Python Spark Databricks SQL SHOULD : AWS (S3, Glue, Airflow, CloudWatch, Lambda, IAM) COULD : Big Data (gestion et traitement de très gros volumes de données) WOULD : Git Méthodologies et outils : CI/CD avec GitLab JIRA / Confluence Méthodologie agile Scrum

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 3 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) ingénieur décisionnel ETL pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Rejoignez une équipe Data au cœur de la connaissance client et des activités commerciales d’un grand groupe bancaire. Vos principales missions : Vous jouerez un rôle clé dans la construction et la performance des pipelines de données : Conception & Développement - Concevoir, développer et maintenir des flux ETL robustes et industrialisés sous Stambia / Semarchy - Modéliser et structurer les données selon les besoins métiers et techniques - Développer des jobs d’intégration, de transformation et de restitution Qualité & Performance - Optimiser les traitements pour garantir la performance , la scalabilité et la fiabilité des pipelines - Mettre en place des contrôles qualité, règles de validation et mécanismes d’alerting - Participer à l’amélioration continue des bonnes pratiques Data Analyse & Collaboration - Analyser les besoins fonctionnels et proposer des solutions techniques adaptées - Collaborer avec les équipes BI, Data, IT et les référents métiers - Documenter les flux et leur cycle de vie pour garantir la pérennité des traitements ⚙ Stack technique du projet : - ETL : Stambia / Semarchy ( xDM / xDI) - SQL