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Description de la mission : Rattaché au Data Office, vous mettez en œuvre les outils et méthodes statistiques nécessaires pour organiser, synthétiser et traduire les données en leviers de décision. Vous intervenez sur l'ensemble de la chaîne de valeur, de la gestion des flux ETL à la publication des indicateurs dans les outils de Dataviz. Missions principales : Gestion des flux de données : Piloter et maintenir les flux ETL via Dataiku et Databricks à partir du Data Lake. Analyse & Exploration : Fournir un appui analytique pour des explorations complexes. Créer des algorithmes de recherche de données pour identifier les informations utiles. Industrialisation : Transformer les analyses exploratoires en procédés industrialisés pour les données stratégiques. Pilotage de la performance : Définir et mettre en œuvre les indicateurs clés de performance (KPI) et les indicateurs de qualité de données (DQI). Architecture & Modélisation : Gérer l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données. Garantir la cohérence et la performance des bases de données existantes. Aide à la décision : Synthétiser les informations complexes pour faciliter les arbitrages de la direction. Profil recherché : Expérience : Profil confirmé avec une solide maîtrise de l'analyse statistique et de l'ingénierie de données. Expertise Technique : Maîtrise des outils ETL : Dataiku , Databricks . Expérience sur les environnements Data Lake . Compétences en outils de Dataviz . Solides connaissances en modélisation et architecture de données. Soft Skills : Esprit d'analyse rigoureux, capacité de synthèse, autonomie et force de proposition. Livrables attendus : Définition précise des KPI. Établissement des règles de calcul et de gestion. Documentation des flux et des modèles de données.

Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Data, le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de pipelines de données, la structuration des plateformes Data et la collaboration avec les équipes métiers et techniques. Missions principales Conception et optimisation de pipelines ETL (Talend, SSIS, Azure Data Factory) Ingestion et traitement de données en environnement cloud (BigQuery, Cloud Storage, Dataproc) Conception de Data Warehouses, Data Marts et Data Cubes Intégration de données via API, fichiers et flux batch Participation au cadrage, data discovery et qualification Optimisation SQL, DAX, MDX Mise en place de CI/CD data Contribution à la structuration du Data Lake Compétences techniques Talend / SSIS / Azure Data Factory SQL Server (SSIS, SSAS, Reporting) SQL avancé, DAX, MDX Azure DevOps / GitLab Architectures Data modernes / Data Lake Profil recherché Senior Data Engineer confirmé Forte autonomie et capacité d’analyse Capacité à travailler en environnement international

Nous recherchons un Data Engineer Confirmé/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.

Description du poste – Data Engineer Senior Dans le cadre de projets numériques transverses, vous interviendrez au sein d’une équipe data intégrée à une plateforme de traitement et de valorisation des données. Vous collaborerez étroitement avec des profils métiers et techniques afin de garantir la collecte, la structuration et l’exploitation optimale des données. Vos missions incluent notamment : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Centraliser des sources de données hétérogènes Structurer et organiser les stockages de données Mettre en place des infrastructures évolutives capables de gérer des volumes importants Développer et maintenir les workflows CI/CD Assurer la sécurité, la stabilité et la performance des environnements Accompagner les équipes dans l’exploitation et le requêtage des données Contribuer aux initiatives de gouvernance data Documenter les solutions et diffuser les bonnes pratiques Réaliser une veille technologique active

Mission : Data Engineer Confirmé – Python / Spark / Databricks / AWS Dans le cadre de l’évolution d’une plateforme Data centralisée, nous recherchons un Data Ingénieur confirmé pour intervenir sur le développement et l’optimisation de pipelines de données dans un environnement Big Data et Cloud AWS. Stack technique : Python • Spark • Databricks • SQL AWS (S3, Airflow, Glue, CloudWatch) Git • CI/CD • Agile / Scrum ✅ Profil recherché : Expérience confirmée en Data Engineering Bonne maîtrise de Spark / Databricks Expérience Cloud AWS

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe spécialisée dans la gestion et l’exploitation des données au sein d’une grande organisation numérique. L’équipe intervient au cœur de la plateforme Data et collabore étroitement avec les différentes directions techniques pour transformer la data en levier stratégique et opérationnel. L’équipe actuelle est composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de deux autres Data Engineers. La mission s’inscrit dans un contexte de traitement de volumes de données importants et de projets transverses autour de la connaissance utilisateur et de la mise à disposition d’outils de pilotage internes. Missions de l’équipe Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes. Assurer la conformité, la sécurité et la qualité des données. Participer aux initiatives de gouvernance des données. Missions du Data Engineer En interaction avec les membres de l’équipe, le Data Engineer aura pour responsabilités de : Participer aux phases de conception, planification et réalisation des projets data. Construire et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Accompagner l’équipe dans l’exploitation et le requêtage des données. Organiser et structurer le stockage des données pour en faciliter l’accès et l’usage. Mettre en place et maintenir des infrastructures scalables capables de gérer l’augmentation rapide du volume de données. Développer et maintenir les workflows de CI/CD pour les pipelines data. Partager les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétences des autres data engineers. Garantir l’évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements de données. Participer activement aux instances techniques de l’équipe. Contribuer à la mise à jour et à la qualité de la documentation technique. Effectuer une veille technologique proactive sur les outils et méthodes data. Stack technique Langages & traitements : Python, SQL, Spark Orchestration : Airflow Stockage : Cloud Storage, Delta Lake Cloud & services associés : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Pub/Sub) Infrastructure & IaC : Terraform, Terragrunt CI/CD & versioning : GitLab, GitLab CI/CD Méthodologie : Agile (Scrum ou Kanban) Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering. Expertise solide en structuration et traitement de données, code et architecture data. Expérience significative dans la conception et la maintenance de pipelines data . Expérience dans un environnement Google Cloud Platform et utilisation de BigQuery et Dataplex Universal Catalog. Maîtrise des langages Python et SQL et du framework Spark . Expérience avec Delta Lake , Terraform, Terragrunt. Maîtrise des outils GitLab et GitLab CI/CD. Capacité à vulgariser et communiquer sur des sujets techniques complexes. Autonomie, rigueur et capacité à travailler en équipe dans un contexte Agile. Qualités personnelles Esprit d’équipe et collaboration. Proactivité et sens de l’initiative. Curiosité technologique et veille active. Capacité à documenter et partager les bonnes pratiques.

Contexte de la mission : Pour un besoin interne , nous recherchons un Expert Spark Data Engineer La mission s’inscrit dans le cadre d’une solution de traitement de données à des fins de statistiques et de Business Intelligence construite sur une architecture comprenant Kafka Connect, Spark, Kubernetes et MongoDB, déployée sur l’infrastructure OVH. Volumétrie cible : 350 bases de données 5 000 requêtes par seconde 1 To par an Tâches à réaliser : Analyse et état des lieux technique Préconisations d'amélioration : Amélioration Spark streaming + temps réel + dimensionnement infra Préconisations d'amélioration : Dimensionnement infra pour le streaming temps réel. Préconisations d'amélioration : Dimensionnement MongoDB & structuration de la donnée (standardisation des patterns) Document d'architecture cible & de préconisations

Localisation : Bretagne Présence sur site minimum 3 jours par semaine Candidatures locales privilégiées Contexte Au sein d’un Chapitre Data intervenant en transverse dans l’entreprise, vous contribuez à la fabrication des cas d’usage Data portés par différentes Squads métiers. Vous évoluez dans un environnement collaboratif avec des interlocuteurs variés et participez activement aux échanges avec les membres du Chapitre présents sur d’autres sites en France. Missions Participer à la définition de l’architecture Data avec les architectes et les Squads Concevoir et développer des solutions de collecte, transformation et stockage de données issues de multiples sources Développer des pipelines Spark batch et Spark Streaming Mettre en place les tests unitaires et automatisés Déployer les solutions dans les différents environnements Assurer le suivi en production et la gestion des incidents Être force de proposition et contribuer à l’amélioration continue Environnement technique Spark (batch et streaming) indispensable SQL indispensable Scala apprécié Kafka apprécié Java et Shell appréciés Stack Hadoop Cloudera HDFS, Hive, HBase, Phoenix, MongoDB Git, Jenkins, Artifactory, XL Release ELK, Grafana Méthodologie Scrum Connaissances appréciées Outils de data visualisation tels que MicroStrategy, Power BI ou Tableau Profil recherché Expérience confirmée en Data Engineering Big Data Solide maîtrise de Spark dans un environnement Hadoop / Cloudera Capacité à évoluer en contexte transverse Soft skills attendues Autonomie Adaptabilité Bonne communication Capacité à challenger les besoins Prise de lead et force de proposition

Data Ops Engineer - Streaming PlatformContexte Le pôle technologique conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. En tant que data ops engineer, vous rejoindrez l'équipe Interfaces, répartie en 3 squads orientées produit dont le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Plus particulièrement vous intégrerez la squad qui est composée de 7 personnes et qui gère le build et le run de la plateforme streaming composée de plus de 30 clusters Kafka dédiés. En tant que Devops Streaming, vous évoluerez dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible. Vous travaillerez au sein d'une dev team affectée à un produit en particulier et serez sollicité en fonction de vos expertises pour accompagner les autres dev teams data. Description des missions Mise en œuvre opérationnelle et techniques de la plateforme Streaming Industrialiser et automatiser les déploiements avec Ansible Documenter les offres Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Mettre en production de nouveaux clusters et mettre à l'échelle les clusters existants (scale horizontal et vertical) Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Développer des prototypes en lien avec les cas d'usages des entités Démontrer la valeur des offres Data auprès des entités

Mission Assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications existantes, qu’il s’agisse de prototypes ou de solutions déjà déployées en production, en garantissant leur stabilité, performance et disponibilité. Concevoir, développer et faire évoluer des solutions de traitement de données couvrant l’ensemble de la chaîne : collecte, transformation, stockage, agrégation et restitution. Participer à la définition des besoins techniques, à la rédaction des spécifications et à la conception des architectures applicatives et data. Développer et maintenir des services, APIs et outils internes en Python, dans un environnement cloud AWS industrialisé. Mettre en place, optimiser et superviser des pipelines data fiables et robustes, en veillant à la qualité, l’intégrité et la traçabilité des données. Intervenir en support technique avancé pour analyser, diagnostiquer et résoudre les incidents ou anomalies applicatives et data. Accompagner les équipes lors des déploiements et assurer l’assistance aux utilisateurs internes. Rédiger et maintenir la documentation technique (spécifications, procédures, scripts, guides d’exploitation). Participer aux rituels Agile, au suivi des tickets, au reporting d’avancement et à l’amélioration continue des processus et outils. Garantir le respect des standards techniques, de sécurité, de qualité et de conformité propres à l’environnement industriel du client.

Dans le cadre du renforcement de l’équipe décisionnelle, nous recherchons une prestation spécialisée en intégration de données afin de contribuer à l’alimentation et à l’évolution du Data Warehouse et des différents datamarts métiers. Principales missions Accompagnement des métiers dans l’expression des besoins liés aux flux de données et participation aux phases de recette. Analyse des sources, modélisation et conception des traitements d’intégration dans le respect des bonnes pratiques BI. Développement, optimisation et maintenance de flux ETL sous Informatica. Mise en qualité, transformation et préparation des données pour les usages décisionnels. Participation aux travaux d’industrialisation, documentation et amélioration continue de la chaîne de traitement. Contribution au support et au suivi des traitements batch (diagnostic et résolution d’incidents).

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Data Engineer – Plateforme Epargne Financière pour intervenir chez un de nos clients du secteur bancaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Sécuriser la gestion de l’actualisation de l’offre Epargne Financière en lien avec les équipes partenaires distributeurs et producteurs. - Faire évoluer la solution en respectant les standards à jour : implémentation de changements à valeur ajoutée pour le business et traitement de la dette technique. - Contribuer à la gestion du RUN et renforcer la robustesse de la solution. - Renforcer la supervision et la qualité des données.

Dans le cadre d’un projet au sein de la Digital Factory d’un grand groupe international du secteur de l’énergie , nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir et mettre en place des pipelines de données dans un environnement Azure Cloud serverless . Contexte La Digital Factory du groupe (plusieurs centaines de collaborateurs, organisation en squads internationales) développe et déploie des solutions digitales afin de soutenir les activités du groupe à l’échelle mondiale. Missions Concevoir et développer des pipelines de données en Python Mettre en place des traitements batch et orchestrations via Azure Durable Functions Manipuler des volumes de données importants (Parquet) Mettre en place des contrôles qualité et validations de schémas Intégrer des API externes Participer à la modélisation et optimisation des bases Azure SQL Implémenter l’ observabilité (logs, métriques, traces) Industrialiser les déploiements via CI/CD Garantir la qualité et la sécurité du code (tests automatisés, scans) Stack technique Python Azure Cloud Azure Functions (Durable Functions v2) Data Lake / Blob Storage / Azure DB Pandas, Polars, PyArrow Profil recherché Minimum 6 ans d’expérience en Data Engineering Forte expertise Python & Azure Expérience sur architectures serverless Capacité à travailler en environnement agile / squad Anglais courant Informations mission Démarrage : mi / fin mars 2026 Durée : 12 mois Localisation : Paris Télétravail : 2 jours / semaine Processus de sélection Test technique (Codingame) à réaliser sous 72h Échange technique avec l’équipe projet

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Développeur React Native - Data Engineer" pour un client dans le secteur de la grande distribution. Description 📱 Le Contexte : Un Rôle Pivot Mobile & Data Nous recherchons un profil atypique et polyvalent pour intervenir sur une plateforme technologique alliant une interface utilisateur mobile exigeante et une architecture de données robuste sous Azure. Votre mission principale sera d'assurer la maintenance évolutive et corrective d'une application mobile développée en React Native . En complément, et selon la charge du front-end, vous interviendrez sur la partie Data Engineering pour optimiser les pipelines et les notebooks au sein de l'environnement Azure Databricks . 🎯 Vos Missions : Du Pixel à la Donnée 1. Développement Mobile (Majeure) : Assurer la maintenance corrective (bugs) et évolutive (nouvelles features) de l'application React Native. Analyser les opportunités et la faisabilité technologique des nouvelles fonctionnalités. Réaliser le prototypage, le développement des composants et les revues de code croisées. Garantir l'industrialisation des composants et la documentation pour la mise en production (MEP). 2. Data Engineering (Mineure / Support) : Intervenir sur les traitements back/data en environnement Azure . Développer et maintenir des pipelines de données et des notebooks sous Databricks . Optimiser les traitements via Spark et requêtage SQL complexe. Participer à la structuration et au maintien des bases de données liées à l'application. 3. Qualité & Exploitation : Élaborer les jeux d'essais et réaliser les tests unitaires et d'intégration. Analyser les résultats, traiter les dysfonctionnements et rédiger les rapports de tests. Participer à la résolution des incidents de production et mettre à jour les dossiers d'exploitation.

Contexte de la mission : Dans le cadre de la migration de BW vers Snowflake, les deux profils seront en charge de la migration des données SAP & BW vers Snowflake au sein d’une équipe d’une dizaine de personnes pour notre client. Tâches à réaliser : Concevoir et développer les pipelines d’ingestion et de transformation des données depuis SAP et BW vers la plateforme Snowflake. · Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données tout au long du processus de migration. · Collaborer étroitement avec les équipes fonctionnelles et techniques pour comprendre les besoins métiers et adapter les solutions data. · Optimiser les performances des flux de données et veillez à leur scalabilité dans l’environnement Snowflake. · Participer à la documentation technique et à la mise en place des bonnes pratiques autour des données. · Contribuer à la résolution des incidents et à l’amélioration continue des processus de migration.