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Au sein de la direction cybersécurité d'un grand groupe international du secteur hôtelier, vous interviendrez en tant que Security Data Engineer pour structurer et optimiser l'ensemble de l'écosystème de logs de sécurité. Aujourd'hui, les logs proviennent de multiples sources et outils avec des formats hétérogènes, rendant leur corrélation et leur exploitation difficile. Votre mission sera d'inventorier l'ensemble des sources de logs, de définir une nomenclature unifiée et des pipelines de normalisation, d'organiser le stockage en distinguant le temps réel (SIEM Splunk) du stockage économique pour la conformité, et de proposer une architecture data cible intégrée a la démarche data globale de l'entreprise. Vous serez la personne référente sur la partie data au sein de l'équipe cyber, avec une forte autonomie et un rôle de force de proposition. Vos missions principales : ● Cartographier l'écosystème existant (outils, sources, cas d'usage) et proposer une architecture cible avec roadmap ● Créer un référentiel complet des sources de logs (volume, format, fréquence, qualité, valeur cyber) ● Définir et implémenter une normalisation unifiée des logs (Common Information Model) et les pipelines de transformation ● Optimiser la collecte : réduire le bruit, filtrer, enrichir (CTI, Threat Intelligence) et améliorer la qualité des données ● Collaborer avec les équipes SOC (temps réel), GRC (conformité/reporting) et les équipes data métier de l'entreprise ● Assurer le transfert de compétences et la formation des équipes a l'exploitation des logs et des outils

Notre client est un groupe industriel européen spécialisé dans la fabrication de compléments alimentaires, présent sur plusieurs sites en France, Belgique, Italie et Pays-Bas. Acteur engagé à l'intersection de la santé et du bien-être, il accélère aujourd'hui la structuration et la modernisation de son système d'information. Dans ce cadre de transformation, la DSI renforce son équipe avec un profil Data & Integration Engineer — rôle transverse et stratégique, au cœur de la fiabilisation des données, de l'intégration applicative et de l'automatisation des processus. Vos missions : ? Data Engineering & Qualité des données (cœur du poste, ~70%) * Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT fiables et industrialisés * Assurer les transformations, validations et migrations de données dans le cadre des projets ERP * Mettre en œuvre les mécanismes de qualité : contrôles, règles de gestion, historisation, traçabilité * Garantir l'intégrité, l'unicité et la cohérence des référentiels de données (MDM / PIM) * Travailler sur des modèles relationnels et analytiques (étoile, snowflake) * Contribuer au dictionnaire de données et à la documentation fonctionnelle et technique ? Intégration & Interopérabilité (~15%) * Concevoir et opérer les flux inter-applications via des solutions EAI / iPaaS (n8n, Boomi ou équivalent) * Maintenir le catalogue de flux (SFTP, API REST, GraphQL) et en assurer la documentation * Tester et déboguer les API avec des outils dédiés (Postman ou équivalent) ? APIs & Services Data pour les métiers (~10%) * Exposer des API et services data sécurisés pour faciliter l'accès aux données d'entreprise * Permettre aux équipes de construire des POC, prototypes et cas d'usage IA rapidement * Veiller à la gouvernance, à la sécurité et à la traçabilité des accès aux données ? Automatisation & IA (~5%) * Développer ou intégrer des automatisations via scripts, workflows EAI ou solutions low-code / RPA * Contribuer à l'intégration de cas d'usage IA et aider à industrialiser les prototypes métiers Les compétences techniques * * SQL avancé — indispensable (transformations complexes, optimisation, gouvernance) * Solides bases en Data Engineering : pipelines, ETL/ELT, qualité et modélisation des données * Maîtrise des API REST ; GraphQL appréciée * Pratique de Git et sensibilité aux principes DevOps * Expérience ou forte appétence pour Go, Python ou Node.js * Familiarité avec les environnements cloud — idéalement Microsoft Azure (Functions, App Services, Logic Apps) * Connaissance ou intérêt pour les outils EAI / automatisation (n8n, Boomi ou équivalents) * Sensibilité aux enjeux d'urbanisation du SI et de gouvernance des données

Contexte Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne pour un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de renforcer une équipe produit data. La plateforme permet de centraliser l’ensemble du parcours data des utilisateurs : découverte de données, data quality, data governance, transformation de données, monitoring de pipelines et BI. Elle sera progressivement déployée auprès de plusieurs milliers d’utilisateurs dans un environnement international. Le consultant interviendra sur la conception et l’évolution des pipelines de données ainsi que sur l’optimisation de la qualité et de la performance des flux. Missions Développement et maintenance de pipelines de données en Python et Scala Conception et évolution d’une architecture data scalable et modulaire Gestion et optimisation des flux de données Mise en place de processus de data quality et validation des données Optimisation des performances des ingestions de données Participation aux rituels agiles et aux revues de code Documentation des choix techniques et de l’architecture Environnement technique Python Scala / Spark Cloud : AWS et Azure AWS : Lambda, Glue, Redshift, Step Functions, DynamoDB Streaming : Kafka, Kinesis, EventHub, EventGrid API REST Git CI/CD Big Data Architecture Connaissance de Langchain ou Langgraph appréciée.

Contexte Dans le cadre de notre croissance, nous recrutons un Data Engineer pour intervenir sur des environnements Databricks sur AWS, avec des enjeux d’ingestion, de transformation et de fiabilité des données. Missions Développement et ingestion de données • Concevoir et développer des pipelines de données en Python et Spark sur Databricks • Mettre en place des flux entre sources externes (ex : Oracle) et un Data Lake (S3 / Delta Lake) • Optimiser les traitements et les performances Orchestration et qualité des données • Orchestrer les workflows avec AWS Airflow • Mettre en place des contrôles qualité et des mécanismes de validation • Développer des outils de monitoring et de gestion des anomalies Maintien en condition opérationnelle • Assurer la disponibilité et la performance des pipelines • Diagnostiquer et corriger les incidents • Participer à l’amélioration continue des traitements Contribution • Participer aux ateliers techniques et aux échanges avec les équipes • Documenter les pipelines, architectures et processus • Contribuer aux bonnes pratiques Data et Big Data

Contexte Dans le cadre d’un projet à forte composante data, la mission consiste à développer et mettre en œuvre une architecture applicative avec un enjeu majeur de fiabilisation des modèles de calcul . Vous interviendrez au sein d’une équipe existante pour consolider, améliorer et industrialiser les solutions déjà en place , tout en contribuant à la montée en compétence collective. Missions Concevoir et faire évoluer l’ architecture applicative et data Développer et industrialiser les traitements et jobs data Réaliser les tests d’intégration et garantir la qualité des livrables Fiabiliser les modèles de calcul et les résultats produits Valider et assurer la robustesse des interfaces entre systèmes Rédiger et maintenir la documentation d’architecture Garantir la cohérence du système d’information : assurer la bonne communication entre les applications respecter les standards et l’architecture globale Participer à l’amélioration continue des solutions existantes Partager les connaissances et accompagner les équipes Livrables attendus Dossier d’architecture (documentation, validation de l’existant) Développements et création de jobs data Validation des interfaces et flux Documentation technique à jour Environnement technique Google Cloud Platform : Compute, BigQuery, Big Data Python GitHub Terraform Kafka Dataflow (souhaité) Soft skills Esprit analytique et rigoureux Sens du service et orientation client Capacité d’adaptation à des environnements évolutifs Esprit d’équipe et partage de connaissances Autonomie et proactivité Langues Français : professionnel (impératif) Anglais : lu et écrit (secondaire)

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes data, un acteur du secteur digital recherche un Data Engineer pour intervenir sur des problématiques de traitement et d’exploitation de données à grande échelle. Missions Concevoir et maintenir des pipelines de données (batch & streaming) Gérer l’ingestion, la transformation et la qualité des données Développer sur des environnements Big Data (Spark, Kafka) Mettre en place et optimiser les workflows (Airflow) Participer à l’industrialisation des traitements (CI/CD) Collaborer avec les équipes Data, DevOps et métiers Stack technique • Scala / Python / SQL avancé Spark / PySpark, Kafka Airflow (ETL / orchestration) Cloud : Azure et/ou AWS Git, CI/CD

Contexte de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intégrez une équipe Data en charge de la conception, du développement et du maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous intervenez en transverse auprès de plusieurs directions métiers (Marketing, Fraude, Risque) pour répondre à leurs besoins en données fiables et accessibles. Missions principales Concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données (batch et/ou temps réel) pour alimenter les cas d'usage métiers Développer et maintenir des APIs de mise à disposition des données Assurer le Build et le Run des solutions data : monitoring, gestion des incidents, optimisation des performances Collaborer avec les équipes métiers Marketing, Fraude et Risque pour comprendre les besoins, modéliser les flux de données et garantir la qualité des livrables Participer à l'industrialisation des déploiements via les outils XL Release et XL Deploy () Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration sur GCP Cloud Composer (Airflow) Contribuer à l'amélioration continue des pratiques (documentation, tests, revues de code) Stack technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub…) Orchestration : Cloud Composer (Apache Airflow) CI/CD & Déploiement : XL Release, XL Deploy () Versioning : Git

Au sein de la Direction des Systèmes d'Information d'un acteur majeur du secteur bancaire, vous intégrez une équipe Data en charge de la conception, du développement et du maintien en conditions opérationnelles des pipelines de données. Vous intervenez en transverse auprès de plusieurs directions métiers (Marketing, Fraude, Risque) pour répondre à leurs besoins en données fiables et accessibles. Missions principales Concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données (batch et/ou temps réel) pour alimenter les cas d'usage métiers Développer et maintenir des APIs de mise à disposition des données Assurer le Build et le Run des solutions data : monitoring, gestion des incidents, optimisation des performances Collaborer avec les équipes métiers Marketing, Fraude et Risque pour comprendre les besoins, modéliser les flux de données et garantir la qualité des livrables Participer à l'industrialisation des déploiements via les outils XL Release et XL Deploy () Mettre en place et maintenir les workflows d'orchestration sur GCP Cloud Composer (Airflow) Contribuer à l'amélioration continue des pratiques (documentation, tests, revues de code) Stack technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub…) Orchestration : Cloud Composer (Apache Airflow) CI/CD & Déploiement : XL Release, XL Deploy () Versioning : Git

Dans le cadre d’une initiative groupe de modernisation et standardisation des transformations de données, le client cherche un Data Engineer expérimenté dbt pour soutenir la mise en place d’une plateforme dbt (industrialisation, bonnes pratiques, pipelines robustes et scalables) dans un contexte international (anglais fluent). Mission : -Définir et déployer les best practices dbt (standards de dev → déploiement) avec le responsable technique ELT. -Contribuer à l’architecture ELT (stratégie, modèle, gouvernance d’intégration des données). -Capturer le besoin : faisabilité technique, estimation de charge, rédaction spécifications techniques. -Concevoir et développer les jobs dbt (connecteurs/implémentation), assurer déploiement, UAT, documentation. -Assurer le support technique : optimisation, configuration, MCO, audits de jobs, amélioration continue. -Piloter l’analyse de gaps et accompagner la migration des solutions existantes vers dbt. -Animer formation / transfert de connaissances et contribuer à la communication (communauté ELT, présentations). -Co-définir stratégie de logging et gestion d’événements. Profil attendu : -Expert dbt capable de définir des standards et d’industrialiser une plateforme (dev, tests, déploiement). -À l’aise pour co-construire une architecture ELT et des modèles de données (gouvernance, conventions). -Capable de faire du support/MCO dbt (optimisation perf, configuration, audit, fiabilisation). -Expérience migration/standardisation à l’échelle groupe (gap analysis, inner source, diffusion bonnes pratiques). -Capable d’estimer, rédiger des spécifications, documenter et former. -Anglais fluent (workshops, formation, communautés internationales).

Data Engineer/ Developpeur Powercenter Informatica MDM, DBT SQL Oracle NIORT Les prestations porteront sur les activités suivantes : Réception des contrats d’interface Ingestion des fichiers dans la data fabrique Analyse fonctionnelle de donnée Préparation fichier de paramétrage Paramétrage Développement Informatica Mise en place et alimentation du Data Warehouse Préparation de livraison (via OGC et Gitlab) Mise en recette Analyse d’incidents et corrections Environnements : SQL KSH Hive/oracle Informatica powercenter Developpeur Powercenter Informatica DBT SQL Oracle Expected skills Skills Skill level Informatica MDM Expert ORACLE Expert SQL Azure Expert

Data Engineer Semarchy ou stambia xDI Full remote ASAP Missions Développer et industrialiser les flux Data Integration avec Semarchy xDI. Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Automatiser les traitements (CI/CD, DataOps) et collaborer avec les équipes IA et Data Science. Participer aux rituels Agile et rédiger la documentation technique. Profil Bac+5 en informatique / Data, 3 à 5 ans d’expérience en Data Engineering. Maîtrise Semarchy xDI , SQL avancé, Python/Java, ETL/MDM, Git, Docker, Kubernetes. Connaissance des bases SQL / NoSQL et orchestration (Kafka, Airflow…). Autonomie, travail en équipe, force de proposition.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur de l'électroménager, je suis à la recherche d'un Data Engineer Snowflake. Son rôle : Participer à des ateliers d’analyse des besoins avec les partenaires commerciaux (finances, ventes, achats, etc.) Suggérer & construire des architectures techniques adaptées, en se concentrant sur la fiabilité ainsi que les performances Développer & maintenir des flux de données, notamment dans le contexte de migration vers Snowflake Optimiser les performances des applications existantes et assurer une documentation approfondie

Prestations demandées RESPONSABILITES - Conception et implémentation des pipelines de données : • Concevoir et développer des pipelines de données automatisés pour collecter, charger et transformer les données provenant de différentes sources (internes et externes) dans le Data Hub puis pour les transformer en Data Product Data Hub, Data Science ou Data Viz (Power BI). • Optimiser les pipelines de données pour garantir des performances élevées, une faible latence, et une intégrité des données et des traitements tout au long du processus. • Travailler avec les équipes data science et métiers pour comprendre leurs besoins en données et en traitements, et adapter les pipelines en conséquence. - Industrialisation et automatisation des flux de données et des traitements : • Mettre en place des processus d’industrialisation des modèles de machine learning et des flux de données, en garantissant la scalabilité et la fiabilité des pipelines en production. • Automatiser la gestion et le traitement des données à grande échelle, en veillant à réduire les interventions manuelles tout en assurant une supervision proactive des performances et des anomalies. • Collaborer étroitement avec les data scientists et MLOps pour assurer une transition des projets de l’exploration à la production, en intégrant les modèles dans des pipelines automatisés. - Gestion des données et optimisation des performances : • Optimiser les performances des requêtes et des pipelines de traitement des données, en utilisant les meilleures pratiques en matière de gestion des ressources et d’architecture de stockage (raw, refined, trusted layers). • Assurer une surveillance continue de la qualité des données et mettre en place des contrôles de validation pour maintenir l’intégrité des jeux de données. - Sécurité et gouvernance des données : • Mettre en œuvre des solutions de sécurisation des données (gestion des accès, cryptage, audits) pour garantir la conformité avec les réglementations internes et externes. • Travailler en collaboration avec le Data Office pour assurer l’alignement avec les politiques et processus définis. • Maintenir la documentation technique des pipelines et des flux de données, en assurant la traçabilité et la gestion des métadonnées. COMPETENCES - Expérience confirmée en ingénierie des données : Solide expérience dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de pipelines de données. - Maîtrise des technologies de traitement de données : Expertise dans l’utilisation d’outils et technologies tels que ELT, Spark, SQL, Python, Dataiku, et la gestion de data warehouses et data hubs. - Compétence en sécurité et gouvernance des données : Connaissance des enjeux de sécurité, de conformité réglementaire (GDPR), et de gouvernance des données, avec une capacité à implémenter des solutions adéquates. - Compétences en automatisation et industrialisation : Capacité à automatiser et industrialiser les flux de données et les traitements afférents, en assurant la transition fluide des projets data science vers la production. - Maîtrise de l’anglais : La maîtrise de l’anglais est indispensable pour interagir avec des parties prenantes

Data Engineer Niort Buisness Object,Optimisation SQL, TABLEAU,DATAIKU La mission consiste à contribuer à la structuration, l’industrialisation et la valorisation de la donnée au sein d’une équipe dédiée, afin de soutenir une transformation data ambitieuse et d’améliorer de manière continue la fiabilité et la performance des traitements. Elle vise à concevoir, organiser et optimiser les flux de données, en garantissant que chaque chaîne d’alimentation et chaque modèle produit s’inscrivent dans une démarche cohérente, durable et alignée avec les besoins métiers. Le rôle repose sur la capacité à bâtir des pipelines robustes et industrialisés, à modéliser des structures de données adaptées, et à assurer une qualité irréprochable sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée. Une attention particulière est portée à la standardisation des pratiques, à la réduction de la dette technique et à la bonne intégration des données dans les outils d’analyse et de visualisation. La mission implique également de challenger les solutions existantes, d’identifier des axes d’optimisation et de proposer des architectures ou processus plus performants, notamment en matière d’automatisation et de gouvernance. Elle s’inscrit dans un objectif global d’amélioration continue : sécuriser les traitements, fiabiliser les décisions métier, fluidifier les interactions entre les équipes impliquées et transformer les contraintes opérationnelles en leviers de performance durable.

contexte de la mission intervention chez un client grenoblois sur des sujets data environnement orienté cloud aws avec exploitation d’un datalake besoin d’un profil capable de couvrir à la fois la data ingénierie et une partie data visualisation missions principales conception, développement et maintenance de pipelines data exploitation et optimisation d’un datalake sur aws traitement, transformation et intégration des données via talend mise à disposition des données pour les équipes métiers création de dashboards et reporting sous power bi participation aux choix techniques et à l’amélioration continue des architectures data environnement technique cloud / data : aws (lambda, athena, glue, step functions, rds, s3) etl : talend data visualisation : microsoft power bi profil recherché expérience significative en data engineering bonne maîtrise de l’écosystème aws data (datalake) solide expérience sur talend (obligatoire) capacité à produire des dashboards power bi autonomie et capacité à intervenir en environnement projet