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Data Engineer Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) NANTES Mission dans le secteur de l'assurance qui consiste à intervenir sur la suite Data de Google (Google Tag Management, Looker Studio et BigQuery) pour optimiser l'exploitation des données dans un environnement agile (SAFe). La mission a lieu à Niort et ne peut pas être réalisée en distancielle mais permet 3 jours de télétravail. Activités confiées : - Collaborer avec l'équipe sur la définition des objectifs et KPI’s pour la mesure des fonctionnalités. - Accompagner la définition des besoins en tracking. - Recetter les données en phase de test des fonctionnalités. - Recetter les données après la mise en production des fonctionnalités. - Préparer et ingérer des données dans BigQuery (en Node JS). - Mettre à disposition des données fiabilisées dans Looker Studio. - Participer à l'analyse des données produites et en tirer des enseignements. - Optimisation et amélioration continue : - Veiller au bon fonctionnement de l'ingestion quotidienne des données et appliquer des correctifs si nécessaire. - Ingérer de nouvelles sources de données nécessaires au monitoring global des KPI’s du train. - Gérer et optimiser les processus existants. - Analyse et communication : - Participer à l'analyse des données issues des monitoring pour en tirer des enseignements. - Participer à l'amélioration continue des tracking, des processus ou du fonctionnement de l'équipe. - Communiquer avec les autres corps de métier (PO, UX, testeurs, architectes, développeurs) dans la construction des features. La mission nécessite que le data Engineer soit autonome sur les technologies suivantes : - Script shell. - Python. - BigQuery. - JavaScript. - Piano Analytics (à créer à la place d'Adobe Analytics). - Looker Studio. - Google Tag Manager.

• vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ

La tribu « CRM » est en charge du parc applicatif dédié à la mise en œuvre et au suivi de l’ensemble de la relation client-banque et des outils de conformité (fraude, lutte contre le blanchiment et financement du terrorisme). La mission consiste à assurer les fonctions suivantes au sein de la Squad Conformité et Sécurité Financière : • vous contribuerez à la construction des solutions Datalab et Datamart sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage et traitement (constitution d’agrégats ou scores), et de leur mise à disposition des DataScientists : une expérience des environnements Unix, du sql et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous serez amenés à développer sur notre plateforme Big Data. Une forte connaissance de Spark, HDFS, Python, Hadoop est demandée. Les compétences suivantes devront être maîtrisées : • Mode de chargement dans l’entrepôt (ETL) : BTEQ • Teradata • CONTROL-M • Environnement UNIX ( répertoires principaux, Usage & Entrepôt ) • SQL sur SGBD relationel (Teradata) • TPT • Outils collaboratifs et documentaires : GIT, Jira, Confluence, MEGA, Zeenea • Spark • HDFS • Python • Hadoop

Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation du Groupe, 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 Senior 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.

Nous recherchons un(e) Senior Data Engineer pour concevoir, déployer et maintenir une plateforme de données robuste et performante dans un environnement entièrement on-premise. Vous serez responsable du développement de pipelines batch et temps réel en Python, de l’orchestration via Apache Airflow et du traitement de flux avec Apache Flink, tout en assurant l’exploitation de Apache Kafka pour le streaming à grande échelle. Vous contribuerez également à l’observabilité et à la qualité des données via la stack Elasticsearch / Logstash / Kibana, en collaboration étroite avec les équipes Data et DevOps. Ce rôle clé implique un haut niveau d’exigence technique, la fiabilité des systèmes en production et l’accompagnement des ingénieurs plus juniors

En tant que Data Engineer Senior, vous intervenez au sein d’un environnement data en forte structuration pour concevoir, industrialiser et faire évoluer les flux de données dans un écosystème Snowflake / dbt / ELT. Votre rôle Conception et industrialisation des flux data dans Snowflake · Concevoir, développer et maintenir des pipelines ELT dans un environnement Snowflake / dbt · Intégrer et transformer des données issues de différents environnements · Concevoir des modèles de données · Contribuer à l’industrialisation des traitements et à la fiabilisation de l’alimentation du data warehouse Snowflake Qualité, traçabilité et performance data · Fiabiliser les chaînes de transformation dbt · Optimiser les traitements dans Snowflake · Surveiller le bon fonctionnement des flux en production, analyser les anomalies de chargement ou de qualité de données, mettre en œuvre les actions correctives Evolution du socle data · Accompagner les projets de transformation ou de migration de solutions data existantes vers un socle plus moderne, notamment autour de Snowflake · Travailler en lien étroit avec les équipes data, IT et métiers · Contribuer à l’amélioration continue des standards de développement, de documentation, de gouvernance et de sécurité

Data Engineer TERADATA ET DATAVIZ Project context 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, ...) Goals and deliverables 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.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data au sein d’un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un Data Engineer confirmé pour intervenir au cœur d’une plateforme data stratégique. Tu rejoindras une équipe en charge de la collecte, la centralisation et la transformation de données issues de sources hétérogènes , avec des enjeux forts de volumétrie, de performance et de qualité. Tes principales missions : Concevoir, développer et maintenir des pipelines data robustes et scalables Assurer l’ ingestion et la transformation de données multi-sources Optimiser les performances des traitements (Spark / SQL) Orchestrer les flux de données via Airflow Structurer et organiser le stockage des données Participer à l’ industrialisation des traitements (CI/CD, infrastructure) Garantir la qualité, la sécurité et la fiabilité des données Contribuer aux échanges techniques et à l’amélioration continue des pratiques

• vous contribuerez à la construction des solutions sous technologie Teradata, en étroite collaboration avec les autres membres de la squad et de la Tribu • vous aurez en charge le développement des solutions de collecte des données, de leur stockage, traitement et usages, mise à disposition : une expérience des environnements Unix, une forte expertise SQL et des SGDB relationnels est indispensable ainsi que des bonnes pratiques de développement et modélisation sous technologie Teradata BTEQ. • vous interviendrez à la fois sur des activités projet mais aussi sur du RUN (suite des traitements de production, analyse/résolution d’incidents, optimisations, amélioration continue). Ces interventions sont primordiales, chaque membre de la squad participe au traitement des incidents et à l’amélioration continue du périmètre applicatif.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une Data Marketplace interne , notre client construit une plateforme centralisant l’ensemble du parcours data (discovery, qualité, gouvernance, transformation, monitoring, BI). Déjà déployée auprès de premiers utilisateurs, la plateforme entre dans une phase de scalabilité et d’industrialisation avec un objectif de déploiement à grande échelle (plusieurs milliers d’utilisateurs à l’international). Vous intégrerez une équipe produit data avec des enjeux forts autour de la performance, de la qualité des données et de l’expérience utilisateur. Objectifs & livrables Développement et optimisation de pipelines data complexes Mise en place de process de data quality Contribution à une architecture scalable et modulaire Industrialisation des flux (CI/CD, automatisation) Documentation technique et participation aux choix d’architecture Missions principales Data Engineering Développer et maintenir des pipelines (batch & streaming) Gérer l’ingestion multi-sources (API, bases, streaming) Optimiser les performances (latence, volumétrie, retry) Implémenter des contrôles de qualité et de traçabilité Backend & Architecture Concevoir une architecture data modulaire et scalable Développer des composants réutilisables Garantir la maintenabilité et la qualité du code DevOps & Industrialisation Mise en place de pipelines CI/CD Automatisation des déploiements Gestion des environnements cloud Collaboration Travail étroit avec PO, data engineers et équipes métiers Participation aux rituels agiles et code reviews Stack technique Data Python, Scala Spark Kafka / Kinesis / EventHub Airflow, DBT Cloud AWS (Lambda, Glue, Step Functions, Redshift, DynamoDB) Azure (Functions, CosmosDB) DevOps Docker, Kubernetes CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) Terraform, Ansible Observabilité Prometheus, Grafana, ELK, Datadog

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Intégrer une mission au sein de notre client en tant que Data Engineer GCP. Missions : Créer de nouveaux projets et produits de données sur GCP au sein du sous-domaine Finance Procurement . Participer au développement back‑end sur GCP et, pour certains cas d’usage, créer également le modèle sémantique Power BI . Intégration au sein d’une sous‑équipe de 4 data engineers dans une équipe Finance de 10 personnes au total. 70 % du temps consacré à l’innovation et aux nouveaux projets sur GCP. 30 % du temps dédié à la continuité et à la maintenance.

Data Engineer Spark Scala Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Nantes ( 3 à 4 jours de télétravail) Scala, Spark, Airflow, Hive, Jenkins, Nexus, HDFS, Gitlab Le data engineer travaillera sur un datalake( MCO, évolutions fonctionnelles). Les principales tâches seront: -Réaliser les développements en langage SCALA, - Réaliser les travaux jusqu’en environnement de production - Réaliser le support N3 de la production - Réaliser la supervision des traitements - Documenter les réalisations. Nous recherchons un data engineer confirmé qui maitrise nécessairement Spark et Scala

📢 Data Engineer Scala Spark – Environnement Cloud (H/F) 🧩 Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) afin d’intervenir sur des sujets à forte volumétrie, autour de pipelines de données complexes et d’optimisation des traitements. Vous évoluerez dans un environnement technique exigeant, avec des enjeux de performance, scalabilité et qualité de la donnée. 🚀 Missions principales Développement de pipelines data en Scala / Spark (batch principalement) Optimisation des traitements et gestion de volumétries importantes Mise en place et amélioration des bonnes pratiques de développement Participation à l’architecture et aux choix techniques Collaboration avec les équipes métiers et techniques Contribution au mentoring et partage de connaissances 🧰 Stack technique Scala / Spark Maven Environnement Cloud (AWS ou Azure) Databricks (selon contexte) API HTTP Stack ELK (optionnel) ✅ Must have Solide expérience en Scala / Spark (batch) Maîtrise des optimisations Spark Expérience sur fortes volumétries de données Bonnes pratiques de développement (clean code, build, versioning) Expérience en environnement Cloud (AWS ou Azure) Minimum 5 ans d’expérience en Data Engineering ➕ Nice to have Expérience avec Databricks Développement d’ API HTTP Connaissance de la stack ELK Expérience en environnement multi-projets 🤝 Soft skills Esprit d’analyse et rigueur Autonomie et force de proposition Bon relationnel et esprit d’équipe Capacité à comprendre les enjeux métiers Sens des priorités et gestion des délais 🎓 Profil Formation Bac+3 à Bac+5 en informatique Anglais technique requis 8 ans d'expériences MINIMUM ! 📍 Modalités Télétravail partiel (jusqu’à 3 jours / semaine) Mission longue Démarrage : ASAP

Contexte Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data, un grand acteur du secteur de l’énergie renforce ses équipes data pour accompagner le déploiement de solutions basées sur Microsoft Fabric . L’objectif est de structurer une architecture data moderne, scalable et orientée métier, afin de répondre aux enjeux de valorisation des données (trading, consommation, production, performance énergétique). Missions Concevoir et développer des pipelines de données sur Microsoft Fabric Participer à la mise en place d’une architecture data (Lakehouse, Medallion Architecture) Intégrer et transformer des données issues de multiples sources (IoT, marché, SI internes) Optimiser les performances et la qualité des données (data quality, monitoring) Collaborer avec les équipes métiers (trading, risk, opérations) pour répondre aux besoins analytiques Contribuer à l’industrialisation des traitements (CI/CD, bonnes pratiques) Stack technique Microsoft Fabric (OneLake, Data Factory, Synapse, Power BI) Azure (Data Platform) Python / PySpark / SQL Data Lake / Lakehouse Git / CI-CD

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Senior Data Engineer Talend sur Vélizy-Villacoublay. Contexte de la mission Dans le cadre du programme de Digital and Data Transformation du Groupe, 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 Senior 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. Environnement Technique Data Engineering & Architecture • ETL : Talend, SSIS, Azure Data Factory (ADF) • Bases de données & requêtage : Microsoft SQL Server, SQL avancé • Modélisation : Data Warehouses, Data Marts, Data Cubes • Transformation data : dbt • Architecture moderne : Medallion Architecture • Moteurs distribués : Trino (ou équivalent) • Stockage objet : MinIO (ou équivalent) • Data Lake & ingestion via APIs, fichiers, flux batch Microsoft Stack • SQL Server Database Engine • SSIS, SSAS • Power BI Reporting Services (PBIRS) • Langages : SQL, DAX, MDX • Optimisation des performances et tuning avancé Cloud & Bonus • Nice to have : GCP (BigQuery, GCS, Dataproc) CI/CD & Industrialisation • Pipelines CI/CD automatisés • Azure DevOps, GitLab • Déploiement, intégration continue, tests automatisés • Qualité de code, orchestration, build & release automation