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Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Engineer Big data/Teradata 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

Data Engineer Big Data / BI – Scala, Spark, SQL, Hive, Cloudera (H/F) 💼 Contrat : CDI 🏢 Entreprise : ADBI – Expert en Data Management et transformation digitaleContexte du poste Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes Big Data et décisionnelles, ADBI recherche un(e) Data Engineer pour intervenir sur des projets d’intégration, de transformation et d’industrialisation de données. Vous participerez à la migration et à l’optimisation d’environnements Big Data (Cloudera, Spark, Hive, Scala) et contribuerez à la mise en place de solutions BI performantes et scalables.

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers

Le ou la Data Engineer sera intégré(e à l'équipe produit TOPASE NLS et aura pour principales missions de : µ ● Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP.

Profil Data senior orienté environnement industriel, capable de reprendre, structurer et fiabiliser des données complexes. Maîtrise de SQL, Python et Excel/VBA pour l’analyse, l’automatisation et le reporting. Expérience requise sur Dataiku et IBM Maximo pour l’ingestion, la normalisation et la gestion des données de maintenance. Capacité à comprendre les enjeux métiers (maintenance, référentiels) et à les traduire en modèles de données exploitables. . . . . . . . .

Missions : Développer et maintenir des produits data avec des contrats clairement définis. Concevoir et maintenir des pipelines de données batch et event‑based. Construire des pipelines Polars hautement performants. Supporter et optimiser des workflows à grande échelle sur Databricks. Mettre en place des processus robustes d'ingestion, de transformation et de validation des données, en visant performance, scalabilité et résilience. Garantir une haute qualité de données grâce à des validations et des tests automatisés. Gérer les composants de stockage et data lake de Azure Cloud conformément aux standards internes. Contribuer à l'automatisation CI/CD GitLab et assurer une haute qualité du code Python produit. Compétences : Forte expertise en Python (clean architecture, performance, tests). Expérience dans la création de data pipelines en Python. Expérience avec des bibliothèques de traitement de données : Polars, Pandas, Databricks, DBT, etc. Maîtrise d'outils d'orchestration de workflows : Prefect, Airflow, Dagster… Solide compréhension du data modeling et du design de schémas. Connaissance des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle : CI/CD, code review, tests automatisés… Soft skills : Excellentes compétences en résolution de problèmes, autonomie, envie d'apprendre. Forte attention portée à la qualité et à la fiabilité des données. Aisance dans des environnements d'ingénierie collaboratifs. Capacité à documenter et communiquer clairement des concepts techniques. Les compétences techniques priment sur le nombre d'années d'expérience. 2J TT/semaine Compétences techniques requises : Python Azure Databricks CICD Pandas GitLab

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

2 DESCRIPTION DE LA MISSION 2.1 Objectifs La prestation, objet du présent cahier des charges, est une prestation à temps plein pour 1 Data Engineers Python. Vous interviendrez d’un nouveau lot sur un projet déjà initié il y a un an. Vous intégrerez une équipe existante composée de 3 Data Engineers et d’un Chef de Projet. Au sein de l’équipe, vous aurez à charge la réalisation de ce lot projet. Le projet est piloté en agilité, par conséquent le delivery sera détaillé sous formes d’US. Chaque US comprend du développement, des tests, de la documentation. Les technologies associées sont Python, Pandas/Polars, Kubernetes et Azure. 2.2 Description détaillée des tâches qui constituent la mission Dans le cadre de cette prestation, il est notamment demandé de réaliser les livrables décrits ci-dessous. S'agissant d'un projet mené en agilité, le découpage des livrables est réalisé par sprints. Le contenu de chaque sprint est identique, seul le détail des US (User Stories) change. A noter que ces livrables sont réalisés par l'équipe projet, il n'y a pas de responsabilité de production individuelle. Les sprints projet s'échelonnent généralement sur 2 semaines. Sur la base des 3 mois de prestation, il y aurait donc 6 sprints. Livrables n°X : Sprint n°X Lot 1 : développement des US et tests associés ; Lot 2 : Documentation projet, mapping des données, modélisation des pipelines, documents d'exploitation ; Lot 3 : Mise en place du CI/CD sur notre usine logicielle ; Lot 4 : Mise en place du monitoring ; 2.3 Dates souhaitées de début et de fin de mission Date de début : 13/04/2026 Compétences sur les méthodes et les outils Requises • maîtrise du langage Python et de son écosystème (packaging, gestion de versions…) • maîtrise des librairies Data, en particulier Pandas et/ou Polars • maîtrise de la CI/CD sous Jenkins • maîtrise du cloud, en particulier Azure • expérience dans le développement de job batch sur Kubernetes (AKS) • bonnes pratiques de développement

Présence sur site 3j/semaine Mission Construire et maintenir des pipelines de données fiables et scalables sur AWS et Snowflake. Responsabilités Développer des pipelines ETL/ELT Intégrer et transformer les données Modéliser les données (data warehouse) Optimiser les performances et les coûts Assurer la qualité des données (tests, monitoring) Orchestrer les workflows (Airflow ou équivalent) Collaborer avec les équipes data et métier Stack technique AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift) Snowflake SQL Python Airflow / dbt / Git Profil Expérience en data engineering Bonne maîtrise SQL et modélisation Expérience cloud (AWS) Autonomie, rigueur Bonus Docker CI/CD Expérience data lake / lakehouse

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients dans le secteur de la Finance un consultant Data Engineer senior sur les sujets Palantir . Voici les livrables attendus : Développer des pipelines de données pour nos fondations dans Palantir Foundry Construire, maintenir et documenter des pipelines, notamment pour l'intégration de données dans notre modèle analytique (architecture medallion). Etablir des Contrôles de qualité, tests,........ etc

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Strasbourg - Expérience de 2 ans minimum Vous aimez transformer les données en décisions concrètes ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, intervenant dans le secteur bancaire. Contexte : Vous interviendrez directement sur des projets d’intégration et d’exploitation de données, contribuant à rendre l’information accessible et exploitable pour les équipes métier. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Concevoir et maintenir des processus d’intégration de données (ETL / ELT), idéalement avec Semarchy xDI (anciennement Stambia) - Participer à la modélisation de systèmes décisionnels et à l’organisation des données - Manipuler et optimiser les bases de données avec le SQL - Collaborer avec les équipes BI sur des outils comme SAP/BO Situation géographique : Strasbourg (67)

En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur la conception, la mise en place et l’évolution des pipelines de données, avec un enjeu fort autour de la fiabilité et de la performance des traitements. Au sein de l’équipe data, vos missions seront les suivantes : ⋆ Concevoir et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) ⋆ Assurer la collecte, le nettoyage et la transformation des données ⋆ Optimiser les performances des flux et des bases de données ⋆ Garantir la qualité et la disponibilité des données ⋆ Collaborer avec les équipes data (analystes, data scientists) pour répondre aux besoins métiers ⋆ Participer aux choix techniques liés à l’architecture data

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Contexte Notre client est un groupe qui constitue un majeur de la transition énergétique, engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2045. Présent dans plus de 30 pays et fort de plus de 90000 collaborateurs, le Groupe intervient sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’énergie : production renouvelable, infrastructures gazières et services énergétiques. Le COE Data Groupe accompagne les entités du Groupe dans l’industrialisation de leurs usages data, en s’appuyant sur un écosystème moderne construit autour de Databricks. Dans ce cadre, le poste de Data Engineer / Data Ops contribue à concevoir, optimiser et exploiter des pipelines et architectures data fiables, scalables et alignés avec les besoins métiers.

Hanson Regan recherche un Data Engineer pour une mission 12 mois renouvelable, basée à Paris Données en anglais : Compétences: -Hadoop Cloudera - Flux de travail / injection - Outils de visualisation - Pipeline Longue liste : Les outils d’ingestion de données : NiFi Les outils de stockage de données : HDFS, CEPH Les outils d’ordonnancement des jobs : Airflow Les outils de gestion des ressources (CPU, RAM) : YARN Les moteurs et frameworks d’exécution : MapReduce, Spark, TEZ Les langages de développement : Python, Scala Les outils de prototypage/exploration : Jupyter, Dataiku Les outils orientés datamart : Hive, PostgreSQL Les outils de proxyfication (Access) : Knox, HAProxy Les outils d’affichage d’indicateurs et tableau de bord : Grafana, Tableau, Superset, S7 Les outils de sécurité : Kerberos, LDAP, IPA gratuite Les outils d’administration et de gouvernance : ClouderaManager, Ranger Les outils de supervision et d’exploitation (DevOps) : Prometheus, Puppet, Heat, Ansible Les dépôts de binaires : Mirroring des dépôts issus du web HTTP pour les applications tiers. Merci de nous contacter au plus vite si vous êtes intéressé ou si vous connaissez une personne correspondant à ce profil

Expertise SQL, ETL - Expert - Impératif CI/CD, github, Terraform, Kafka - Confirmé - Important Power BI, Looker - Confirmé - Important Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais Lu, écrit (Impératif) Description détaillée Au cours de sa mission, le consultant : - Participera aux rituels agiles de l'équipe, - Analysera les besoins des utilisateurs et proposera des solutions innovantes et en phase avec les drivers de l'entreprises, - Développera les solutions data (Alimentation, stockage, modélisation, restitution), - Validera la qualité des développements de son équipe, - Améliorera et optimisera le patrimoine actuel de son équipe, - Maintiendra les solutions existantes (Run), - Contribuera à la construction du nouveau socle et des services sur la plateforme Google Cloud, - Accompagnera et acculturera les métiers sur les bonnes pratiques de l'exploitation de la Data