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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

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 Participer à une intégration d'SAP 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) SAP 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

Organisée autour des outils de stockage et de catalogage, l'équipe Datalake est chargée de mettre à disposition le stockage (S3) pour l'ensemble de la data platform et de garantir robustesse et scalabilité. L'équipe Datalake assure la gouvernance technique du patrimoine de donnée et la gestion des métadonnées au travers des data contract. Nous hébergeons et maintenons le repository central de ces derniers. Nous permettons grâce à cela de construire une observabilité de plateforme au travers de l’usage, du lineage etc. Nous avons le besoin de sensibiliser les utilisateurs aux bonnes pratiques que l'équipe met en place sur une modern data stack. Ceci afin d'accompagner au mieux le développement des use cases métiers sur la plateforme. Une appétence data et avoir déjà manipulé des outils tels que databricks est un réel plus. Ta mission sera de Garantir la robustesse du data contract registry (Aurora + Python fastAPI) Monitorer et prendre des actions proactives de management Assurer le support et l'accompagnement tournant sur les outils de l'équipe (S3, Glue, Unity Catalog, data contract registry) Restituer dans le datalake les metadonnées de nos produits Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques proposées au sein de l'équipe Participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Gouvernance automatisée (Data contract registry, access management, metadata management) Etroite collaboration avec les staff engineer de la plateforme pour le développement de nouvelle features (ADR)

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

Au sein d’une équipe spécialisée en risque de contrepartie, vous contribuez au développement et à l’amélioration d’outils de suivi, d’analyse et de certification des métriques de risque. Vos missions : Développement et optimisation d’outils de reporting et d’analyse Python, Power BI Structuration et modélisation des données pour des usages BI Suivi et contrôle des métriques de risque et des dépassements Participation aux processus de certification et de fiabilisation des données Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (risque, IT, métiers)

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, ...) 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 d'une migration de GCP à AWS, nous recherchons un ingénieur cloud senior pour accompagner ntore client. Voici les missions : Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données de niveau production qui alimentent les indicateurs et modèles. Industrialiser les prototypes de recherche de l'équipe en systèmes de production fiables et évolutifs. Construire et maintenir des services backend exposant des indicateurs et des produits de données. Assumer la responsabilité du cycle de vie des systèmes que vous construisez, y compris l'infrastructure, le déploiement et la surveillance, en collaboration avec les Ingénieurs Ops. Exploiter et maintenir les pipelines et les services en production , y compris le débogage, la résolution d'incidents et les améliorations de performances. Participer à la migration de GCP vers AWS et contribuer au démantèlement progressif des anciens pipelines et de l'infrastructure. Garantir la qualité, la fiabilité et la reproductibilité des données à travers les pipelines et les services. Travailler en étroite collaboration avec les économistes, les scientifiques et les Ingénieurs Ops pour assurer la livraison fluide de nouveaux indicateurs et modèles en production. Améliorer l'expérience développeur, la documentation et les outils internes pour rendre les systèmes plus faciles à exploiter et à maintenir.

Ta mission sera de Garantir la robustesse de la platforme Monitorer et prendre des actions proactive de management de la plateforme de compute Assurer le support et l'accompagnement d'équipes sur Spark, Databricks et EMR Travailler sur les optimisations des traitements Athena/Pyspark Accompagner et former Définir et promouvoir les bonnes pratiques de software engineering et de data engineering sur les technologies proposées au sein de l'équipe participer et conseiller lors de la conception des pipelines de données des équipes Développer le futur Travailler sur le concept d'accessibilité et de gouvernance de la donnée Tester de nouveaux outils / features intéressants à intégrer dans notre stack