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1) Description du poste Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, un grand groupe télécom déploie un nouvel espace de données sur la plateforme Google Cloud (BigQuery / Vertex AI), selon une approche Greenfield (reconstruction complète des produits data, sans migration directe du legacy). Le Lead Data Engineer interviendra au sein de la Core Team , équipe transverse chargée de concevoir le socle technique et les données de référence (RCU, Tables Pivots) permettant aux équipes métiers de développer leurs cas d’usage. Missions principales : Architecture & Build Data Concevoir et développer les pipelines ELT pour le Référentiel Client Unique (RCU) et les objets métiers via le framework interne basé sur DBT. Rôle de Scrum Master de la Core Team Garantir l’application du cadre Scrum, l’efficacité de l’équipe et l’amélioration continue. Gouvernance Data Native Appliquer la règle “No documentation, no code” et automatiser l’alimentation du Data Catalog via le code. Pilotage de l’architecture Data Superviser la modélisation data (modèle logique → physique), arbitrer entre besoins métiers et performance/cost BigQuery. Mentoring & Transfert de compétences Former et accompagner les Data Engineers internes via pair-programming, revues de pipelines et ateliers techniques. Livrables & jalons : Pipelines d’ingestion RCU et contrats (DBT, Git, Airflow) Modèles BigQuery optimisés (Star Schema, nested tables) Catalogue de données et dashboards de qualité de données Macro-modélisation RCU 360 Documentation des bonnes pratiques techniques Jalons critiques : MVP RCU et gouvernance data – Fin avril 2026

Job description: Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et industrialisés Mettre en œuvre des processus ETL / ELT en environnement projet Structurer, automatiser et fiabiliser les flux de données de bout en bout Participer à la mise en production et au suivi des traitements data Collaborer avec les équipes métiers et data (analystes, BI, etc.) Contribuer à l’amélioration continue des pratiques data et de la qualité des données Profil recherché Data Engineer avec minimum 2 ans d’expérience réelle sur Dataiku, en contexte projet et industrialisation (critère indispensable) Excellente maîtrise du SQL Solide expérience des chaînes de traitement de données (ETL / ELT) Capacité à travailler sur des environnements structurés et contraints Une connaissance des outils BI (Tableau, Business Objects) et/ou SAS est un plus Environnement technique (indicatif) Dataiku SQL Outils ETL / ELT Outils BI (Tableau, BO, SAS – selon profils) 3 jours de présentiel sur site Lieu : Niort

Lead Technique Data Missions En tant que Lead Technique Data , vous collaborez étroitement avec des data engineers , data scientists et des équipes transverses (DevOps, IoT, logiciel). Votre mission principale consiste à concevoir, maintenir et optimiser une plateforme de données au cœur des projets d’IA. 1. Gestion et optimisation de la plateforme de données Normaliser et structurer les données : homogénéisation des formats, conception d’ontologies, mise en place de bonnes pratiques garantissant qualité et cohérence. Améliorer continuellement la plateforme : sécurité, scalabilité, optimisation des coûts, supervision et traçabilité. Mettre en œuvre la gestion de versions des données afin d’assurer une traçabilité complète, indispensable dans un contexte de dispositifs médicaux. 2. Développement de pipelines de transfert de données Concevoir et maintenir des pipelines ETL automatisés pour l’ingestion, le nettoyage et la transformation de données de santé. Garantir le respect des exigences RGPD : anonymisation, pseudonymisation et documentation complète des processus. Collaborer avec les équipes métiers pour intégrer de nouvelles sources de données et faire évoluer les pipelines. 3. Facilitation de l’accès aux données pour les data scientists Créer et gérer des datasets versionnés permettant des expérimentations reproductibles. Assurer des transferts de données volumineuses rapides, sécurisés et fiables. Adapter la plateforme aux besoins des data scientists : formats, structuration, enrichissement des métadonnées et support technique. 4. Automatisation et leadership technique Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour des déploiements robustes et sécurisés. Déployer des outils de supervision (tableaux de bord, alertes) pour assurer la stabilité des pipelines. Industrialiser les déploiements des infrastructures data. Apporter un leadership technique : cohérence architecturale, accompagnement des profils plus juniors, revues de code et diffusion des bonnes pratiques. L’équipe Data intervient de manière end-to-end : recueil des besoins, architecture, développement, QA, sécurité, déploiement et opérations, avec une réelle liberté technologique. Compétences et expérienceCompétences techniques Programmation : Python (avancé), Git / GitLab CI. Cloud & Big Data : AWS (API Gateway, Cognito, Lambda, S3, SageMaker, Glue, Athena, ECS), Delta Lake, Databricks. Orchestration & Infra : Airflow, Terraform. Bases de données : MongoDB et solutions de stockage à grande échelle. Standards web : API REST, protocoles HTTP/HTTPS. Compétences relationnelles Rigueur scientifique et forte capacité d’analyse. Aptitude à faire le lien entre data science, ingénierie logicielle et opérations. Capacité à produire une documentation technique claire et conforme aux exigences réglementaires. Expérience Minimum 7 ans d’expérience en ingénierie data, dont 2 ans ou plus sur un rôle senior ou de responsabilité technique. Bonne compréhension des enjeux de cybersécurité et de conformité réglementaire , en particulier pour les données de santé. Maîtrise de l’ anglais technique dans un environnement international. Atouts appréciés (optionnel) MLOps : orchestration, déploiement et supervision de pipelines ML. Connaissance des processus de certification CE / FDA pour logiciels ou algorithmes. Expérience avec des données de santé : signaux électrophysiologiques (EEG, ECG, EMG) ou données cliniques. Infrastructure : Linux, conteneurisation (Docker, registres d’images). Lieu de la mission: Paris TT: 3 jours

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer + Développeur H/F ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : Tu as 4 ans d'expérience professionnelle à minima sur des missions de Data Engineer . Tu as 3 ans d'expérience professionnelle à minima sur des missions de Développeur/Développeuse . Tu as une première expérience professionnelle ou une formation en AI/GenAI . Tu as 3 ans d'expérience professionnelle à minima en NodeJs ou Java . Tu parles anglais à un niveau professionnel. Missions: En tant que Data Engineer avec un rôle de Discovery Lead, tu es un profil moteur sur l'ensemble du cycle : de l'analyse des nouvelles tendances à la mise en production de MVP (Minimum Viable Product): 1/ Pilotage du Discovery 2/ Veille, Analyse & Architecture 3/ Développement de MVP (Minimum Viable Product) 4/ Mesure & Communication Contexte : accélération des technologies autour de l’AI et du GenAI, de transformation digitale et d’organisation d’entreprise. Démarrage : rapide. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

Data Engineer Senior – Plateforme Data Cloud (H/F) Lyon – Mission longue durée – Temps plein Nous recherchons un Data Engineer senior pour intervenir sur une plateforme data stratégique au sein d’un grand environnement industriel en transformation. La mission s’inscrit dans une équipe dédiée à l’industrialisation et à la performance des pipelines data, sur une architecture cloud moderne à forte volumétrie. Missions • Concevoir et optimiser des pipelines d’ingestion et de transformation de données • Garantir la performance, la fiabilité et la scalabilité de la plateforme • Mettre en place des mécanismes de contrôle qualité des données • Automatiser et superviser les traitements data • Participer à la gouvernance et au cycle de vie de la donnée • Contribuer à l’optimisation des infrastructures cloud • Supporter les utilisateurs de la plateforme • Participer à la veille technologique Environnement technique Databricks sur AWS PySpark, Python, SQL avancé Architecture Data Lake et pipelines industriels Outils DevOps / DataOps (Git, CI/CD, ticketing) Méthodologie Agile à l’échelle (SAFe) Profil recherché Minimum 5 ans d’expérience en data engineering Expertise Databricks, AWS et PySpark Expérience en industrialisation de pipelines data Rigueur technique et autonomie Bon esprit d’équipe Anglais professionnel Connaissance du secteur industriel ou énergie appréciée. Conditions Mission longue durée avec visibilité Projet à fort impact Équipe technique experte Environnement cloud avancé

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer H/F à Paris, France. Contexte : Nous recherchons un Data Ingénieur capable d’intégrer des modèles d’IA générative pour créer des Agents IA connectés et déployé sur AWS ou Azure. A. Interface graphique permettant de construire les modèles et de définir les paramètres de simulation B. Coeur de calcul et outil de calcul connecté aux données big data de nos bases de données C. Outil de croisement des bases de données D. Logiciel de visualisation des résultats de simulation E. Outil de simulation des scénarios de régénération Les missions attendues par le Data engineer H/F : L’objectif est de concevoir et d’opérer une plateforme permettant : •Le déploiement d’agents conversationnels et d’outils d’analyse de texte en temps réel, •L’intégration de modèles LLM, •L’utilisation d’architectures cloud évolutives, robustes et optimisées en coûts (serverless, conteneurs, stockage S3, compute EC2, etc.). •Le ou la candidate contribuera également à l’orchestration des modèles via API Gateway, à l’exécution d’APIs serverless via Lambda, ainsi qu’à la gestion du cycle de vie des modèles via SageMaker (ou équivalent Azure Machine Learning). Les taches de cette mission sont : •Concevoir, développer et maintenir des scripts python robustes et scalables basées sur AWS ou Azure (API Gateway, Lambda Functions, App Services, etc.). •Développer des workflows IA robustes, incluant inference pipeline, gestion des prompts, monitoring et optimisation. •Travailler avec le développeur front Profil(s) le(s) plus à même de remplir la prestation (compétences requises et souhaitées) : • Diplôme universitaire en informatique, en traitement de Langage ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente) • Solide maîtrise de python •Connaissances en bases de données SQL et NoSQL. •Expérience en conception d’API. •Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité Web. •Connaissance des pipelines CI/CD, Git, conteneurisation (Docker, Kubernetes). •Atouts : expérience cloud (AWS, Azure, GCP), microservices, tests automatisés. •Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant étroitement avec l’équipe. •Bon sens de la communication et esprit de synthèse. •Curiosité et appétence pour apprendre de nouvelles technologies. •Proactivité dans la résolution de problèmes. Environnement technique : AWS/AZUR/Databricks

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

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data dans un environnement cloud moderne, avec un fort niveau d’exigence sur l’ architecture, l’industrialisation et les bonnes pratiques . 🎯 Contexte de la mission : Vous interviendrez sur une plateforme Data reposant sur Azure et Snowflake , avec une architecture Médaillon . Le rôle inclut une forte dimension lead technique : qualité du code, CI/CD, revues de PR et accompagnement des équipes. ⚙️ Missions principales : Concevoir et faire évoluer des pipelines de données sur Azure et Snowflake. Mettre en œuvre et maintenir une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold). Développer et orchestrer les flux via Azure Data Factory . Automatiser les processus via Azure Automation . Participer activement à l’ industrialisation CI/CD et aux pipelines Azure DevOps . Réaliser des revues de Pull Requests et promouvoir les bonnes pratiques de développement. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements de données.

L'ENTREPRISE La fabrique Vingtcinq accompagne depuis 2010, les ETI et grands comptes de l’industrie et du service dans leur transformation digitale (Applications web, digitalisation des processus interne, data engineering, .. ). Vingtcinq est aujourd'hui reconnue non seulement pour la qualité d'exécution de ses développements , mais aussi pour le cadre de travail offert à ses collaborateurs . Le bien-être de notre équipe est une priorité , et chacun contribue activement à la vie de l'entreprise et à son développement . Forte de son expertise dans le développement d'outils digitaux, Vingtcinq aspire désormais à se démarquer dans le domaine de la data . Cette nouvelle Business Unit, en pleine expansion, se structure grâce à l'esprit entrepreneurial de ses membres. Pour soutenir cette croissance, nous recherchons des esprits audacieux pour rejoindre cette aventure et faire rayonner Vingtcinq sur ce nouveau secteur, pour cela, nous recherchons un(e) data engineer pour renforcer notre équipe . Tu travailleras en étroite collaboration avec l’équipe Data pour répondre aux enjeux de nos clients et développer l’offre Vingtcinq. LA MISSION Mission Principale : Data Ingestion & Transformation (70%) Créer, maintenir et optimiser des pipelines de traitement des données (ETL/ELT) pour collecter, charger, stocker, nettoyer et transformer les données brutes provenant de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.). Automatiser l'intégration / l’ingestion de données (data warehouses, data lakes et lakehouses) Administrer et configurer des systèmes de stockage de données (datalake, datawarehouse ou lakehouse)(Assurer la scalabilité et la résilience des systèmes de données Travailler avec des outils et technologies pour la gestion des données à grande échelle. Optimiser la performance des base de données Garantir la qualité et l'intégrité des données Surveiller et optimiser des flux de données Mission secondaire : Visualization & technical guidance (30%) Travailler avec l’équipe Business/PM pour enrichir le brief et créer la traduction technique appropriée, être à l'aise pour parler à l'équipe business Conseils pour la résolution de problèmes : En tant qu'ingénieur de données expérimenté, fournir des conseils sur la bonne méthodologie d'implémentation technique des outils internes en accord avec l’équipe Data office Maintenir les tableaux de bord existants (améliorations) Soutenir l'effort de documentation des données en collaboration avec les responsables des données. COMPÉTENCES REQUISES Maîtrise de l’environnement Azure Environnement Cloud & Data : Azure Data Factory (ingestion, orchestration), Azure Databricks (traitements Spark), Azure Data Lake Storage Gen2 Bases de données & modélisation : Azure SQL Database, Modélisation analytique (schéma en étoile, faits/dimensions) Programmation : SQL avancé, Python (Spark, pandas), Scala (apprécié) Sécurité & gouvernance : Azure AD / IAM, Gestion des accès et des données sensibles, Data Catalog (Purview ou équivalent) Industrialisation & supervision : CI/CD : Azure DevOps ou GitHub Actions, Monitoring : Azure Monitor, Log Analytics Business Intelligence : Power BI LE PROFIL RECHERCHÉ Formation Bac+5 ou équivalent vous justifiez d’une expérience de 3 à 5 ans en tant que Data Engineer . Tu es autonome, proactif et as un excellent sens de la communication . Tu es apte à analyser les problèmes de données et à concevoir des solutions techniques adaptées . Tu recherches une structure à taille humaine , avec un fort esprit d’équipe Niveau d’ anglais avancé attendu LES PLUS DE L'OFFRE Nous avons le goût de la qualité et du travail bien fait Nous t’accompagnerons dans ta montée en compétences Chez VingtCinq, nous accordons une importance particulière à l’esprit d’équipe et au bien être de nos collaborateurs LE PROCESSUS DE RECRUTEMENT Entretien avec le DG de VingtCinq Test technique Entretien avec le Directeur Technique

Mission : transformer les données en un véritable actif pour les métiers du Recyclage et de la Valorisation. Missions principales Maintenir et faire évoluer la plateforme Data : intégration de flux, suivi des batchs, performance et sécurité. Gestion des droits d’accès et interactions avec les consommateurs de données. Proposer des améliorations techniques (indexation, datamarts, pré-calculs KPI). Participer à l’amélioration continue de la qualité des données et assurer le support N3. Référent technique du socle Data et coordination avec la data gouvernance. Environnement technique Bases de données : SQL Server, BigQuery, PostgreSQL Langages : SQL, Python, Java, C++ DevOps : CI/CD, Azure DevOps, Git Cloud : Azure, GCP Outils BI et visualisation : Power BI, reporting Gouvernance et data management

Descriptif du poste Dans le cadre de l'équipe Data Analytic, nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l'entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de Data Engineering sur Elastic/OpenSearch et Kafka. Technologies principales Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) OpenSearch et Kafka Technologies couramment utilisées L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées :

Vos missions En tant que Data Engineer , vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des pipelines d’intégration de données sous Azure Data Factory Assurer la gestion complète des flux de données : ingestion, transformation, normalisation et mise à disposition pour les différents services du SI Réaliser des transformations et agrégations complexes en SQL , dans une logique de qualité, de performance et d’industrialisation Collaborer étroitement avec les équipes métiers afin de comprendre leurs besoins et proposer des solutions techniques adaptées intégrées au Datahub Contribuer à l’ amélioration continue des processus Data : automatisation, fiabilisation, optimisation et bonnes pratiques Participer à la fiabilité et à la qualité du code et des déploiements dans un environnement industrialisé ⚙️ Stack technique Cloud : Azure (hébergement, stockage, orchestration) Data : Azure Data Factory Bases de données : Azure SQL, Cosmos DB Langages : SQL (avancé), Python (Azure Functions) Infrastructure : Terraform (Infrastructure as Code) Qualité & sécurité : SonarCloud, Snyk CI/CD & DevOps : Azure DevOps

Nous recherchons pour le compte de notre client dans l'énergie, un data Engineer Objectifs : Participer au développement des assets de la nouvelle plateforme de données. Participer au cadrage et au lancement des projets d'ingénierie et d’intelligence artificielle. Prise en main des sujets pilotes et d’assurer le Run La conception, la modélisation et l’optimisation des requêtes Redshift est un point clé dans cette mission Missions : Vous participer à la construction de la data plateform dans sa deuxième phase permettant de consolider le socle et mettre à disposition les moyens technique pour exploiter la donnée Vous participez à l’étude opérationnelle de cadrage et d’architecture en anticipant les différentes contraintes avec les référents de l’équipe. Vous serez amené à réaliser des POC et de spiker le backlog. Vous complétez l’équipe avec vos compétences en ingénierie de données et en développement (scripting python, d’expertise sur les API, les tests, les bonnes pratiques, etc.) Vous consacrer votre temps à travailler avec un squad Data Métier, de proposer des solutions technique pour les clients associé, d’assurer le Run et de développer la plateforme associée, et, ce, toute en respectant les consignes d’architecture Participer à la mise en place des projets d’AI engineering - Savoir maîtriser les coûts des services est un Must pour ce poste et être force de proposition

Objectif de la mission Dans le cadre de l'équipe Data Analytic , nous créons et maintenons des architectures Big Data pour les besoins internes de l’entreprise. Pour renforcer notre équipe support, nous proposons une mission de DATA ENGINEERING sur ELASTIC/OPENSEARCH et KAFKA Les principales technologies utilisees • Elastic Stack (Elasticsearch / Logstash / Kibana / Beats) • Open Search et Kafka L'équipe mettant en avant une approche d'automation, les technologies suivantes sont notamment couramment utilisées • Ansible • Git/Bitbucket • Développement Python et REST APIs Prestations demandées La mission consiste à: Support, automatisation et maintien en conditions opérationnelles des plateformes ELK/Opensearch/Kafka ( ELK etant la priorite) Participation aux developpmenent de l equipe data Analytics Support plateforme WWW Environnement anglophone

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Data Engineer. Contexte Dans le cadre d’un projet data, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur des problématiques de gestion de bases de données et de traitement de données à grande échelle , au sein d’un environnement international. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants Intervenir sur la gestion et l’optimisation des bases de données Développer des traitements data en Java Exploiter et optimiser des traitements Apache Spark SQL Assurer la qualité, la cohérence et la performance des données Collaborer avec les équipes techniques et métiers dans un contexte anglophone Participer aux échanges, réunions et documentation en anglais

Contexte: Dans un environnement numérique à forte volumétrie de données, une direction technique transverse renforce sa plateforme Data afin de faire de la donnée un levier stratégique de pilotage, de connaissance utilisateur et d’aide à la décision. La mission s’inscrit au cœur d’une organisation Data structurée, en interaction étroite avec les équipes produit, techniques et métiers. L’objectif est de centraliser, fiabiliser et gouverner des données hétérogènes tout en garantissant leur conformité réglementaire, leur sécurité et leur exploitabilité à grande échelle. Le consultant interviendra au sein d’une équipe Data Engineering intégrée à la plateforme centrale, composée de profils complémentaires (Product Owner, Data Steward, Data Engineers). Missions: Le Data Engineer interviendra sur l’ensemble de la chaîne de valeur data, avec un fort enjeu de robustesse, scalabilité et gouvernance. Responsabilités principales : Collecter, centraliser et structurer des sources de données multiples et non homogènes Concevoir, développer et maintenir des pipelines data fiables et performants Organiser et optimiser le stockage des données (lakes, tables, catalogage) Mettre en place et maintenir des infrastructures cloud scalables Développer et maintenir les workflows CI/CD Garantir la sécurité, la conformité et l’évolutivité des environnements data Participer aux initiatives de gouvernance des données Accompagner les équipes dans l’exploitation et le requêtage des données Contribuer activement à la documentation et aux bonnes pratiques Assurer une veille technologique continue