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FnacDarty est le leader européen du retail spécialisé omnicanal, avec des marques iconiques telles que Fnac, Darty, Nature et Découverte, WeFix, engagé pour un choix éclairé et une consommation durable. Vous êtes passionné par les outils BI et la data ? Rejoignez la Data & AI Factory de FnacDarty, entité qui regroupe les compétences fonctionnelles et techniques qui contribue au développement de l’activité grâce à la richesse de nos données et aux technologies avancées d’exploitation. L’entreprise recherche un TechLead Data pour intervenir au sein de la squad Exploitation (Améliorer le pilotage opérationnel des magasins, optimiser les processus et soutenir les décision terrain) Description La mission nécessite un profil capable d’assurer à la fois : • un rôle de leadership technique, garant de la cohérence des choix d’architecture, de la qualité des développements et de l’industrialisation des solutions • un rôle opérationnel de développeur, pleinement impliqué dans la conception et la réalisation des pipelines, modèles et orchestrations. Vous interviendrez principalement sur les technologies GCP (BigQuery, Dataform, Cloud Composer,…) et contribuerez également, dans une moindre mesure, à la maintenance et à l’évolution de flux existants sous Talend. En binôme avec le PO, vous participerez au cadrage des besoins, à la structuration du backlog, à la définition des solutions techniques et à la sécurisation de la delivery.  Missions principales • Participer au cadrage fonctionnel avec le PO et les parties prenantes métier pour comprendre les impacts business des données et ceux afin de réaliser des conceptions pertinentes et alignées avec les objectifs stratégiques. • Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables en utilisant les services de Google Cloud Platform (BigQuery, DataForm, Dataflow, Pub/Sub, CloudComposer). Vous serez au cœur de la construction d’une infrastructure de données moderne et performante. • Contribuer ponctuellement aux flux existants sous Talend. • Assure la maintenance corrective ou évolutive • Améliorer la performance et la scalabilité des solutions existantes pour répondre aux besoins stratégiques de l’entreprise. • Maintenir une documentation technique précise et complète sur les processus et les solutions implémentés. • Mettre en place des bonnes pratiques de développement : tests, documentation, revue de code, versioning. • Réalise la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Mettre en place et gérer des systèmes de monitoring et d’alerting pour assurer une supervision proactive des pipelines et systèmes de données, garantissant leur fiabilité et leur disponibilité. • Support au déploiement • S’assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l’équipe • Assurer une veille technologique sur les outils GCP et les frameworks data. Livrables • Conceptions techniques des modèles, pipelines et orchestrations GCP. • Développements et industrialisation des traitements (BigQuery, Dataform, Cloud Composer). • Documentation technique à jour (architecture, transformations, procédures). • Contributions au cadrage et à la structuration du backlog avec le PO. • Mise en place ou renforcement des bonnes pratiques DataOps (tests, CI/CD, monitoring). • Assurer la TMA des pipelines existants (maintenance corrective et évolutive, résolution d’incidents, mises à jour techniques). Compétences  Compétences techniques requises : • Langages : Maîtrise de SQL et connaissance de langages comme Python ou Java pour les traitements de données. • GCP : Expérience sur les outils BigQuery, DataForm, CoudComposer/AirFlow, Pub/Sub, Dataflow et d’autres services GCP liés aux données. • Talend : Connaissances et pratiques dans la conception et la gestion des workflows • Outils : Familiarité avec des outils de CI/CD comme Git, Jenkins  Compétences transversales : • Esprit analytique et rigueur. • Leadership technique, pédagogie, capacité à embarquer. • Approche orientée résolution de problèmes et fiabilité opérationnelle. • Capacité à gérer des priorités multiples dans un environnement dynamique. • Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec des parties prenantes variées. • Autonomie et force de proposition sur les solutions techniques. • Bonne communication et pédagogie pour expliquer les concepts techniques aux non-spécialistes. • Capacité à comprendre les besoins pour proposer aux métiers les solutions leur permettant d’utiliser efficacement les données et de prendre les bonnes décisions

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour intervenir au sein d’une plateforme Data stratégique dans un environnement numérique à forte volumétrie. Vous intégrerez une équipe composée d’un Product Owner, d’un Data Steward et de Data Engineers, au cœur d’une architecture cloud moderne orientée scalabilité, gouvernance et performance. Vos missions : Participer aux phases de conception et de planification des développements data Concevoir et maintenir des pipelines data robustes et scalables Collecter et centraliser des sources de données hétérogènes Structurer et optimiser le stockage des données Mettre en place des infrastructures scalables sur Google Cloud Platform Construire et maintenir les workflows CI/CD Garantir la sécurité, la conformité et la stabilité des environnements Contribuer aux initiatives de gouvernance des données Documenter les développements et partager les bonnes pratiques Accompagner les équipes internes dans l’exploitation des données Environnement technique : Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, PubSub, Cloud Storage) Dataplex Universal Catalog Python SQL Spark Airflow Delta Lake Terraform / Terragrunt Gitlab / Gitlab CI/CD Méthodologies Agile (Scrum ou Kanban) Mission en environnement structuré avec forte exigence de qualité, de performance et de conformité réglementaire.

Contexte Dans le cadre de la modernisation d’une plateforme data, vous concevez et mettez en œuvre des architectures cloud-native orientées événements sur AWS. L’objectif est de remplacer les traitements batch par des pipelines distribués, temps réel ou quasi temps réel, robustes et scalables. Missions principales Vous définissez des architectures data serverless event-driven, concevez des pipelines d’ingestion et de transformation distribués et mettez en place des systèmes découplés basés sur la messagerie en garantissant la scalabilité, la résilience et l’optimisation des coûts. Vous transformez les flux ETL batch en pipelines cloud-native, implémentez les patterns asynchrones (retry, DLQ, idempotence, gestion des timeouts) et industrialisez les déploiements via l’Infrastructure as Code et la CI/CD. Vous déployez le monitoring, le logging et le tracing afin de suivre la performance, la latence et la qualité des flux. Compétences clés Solide expérience des architectures event-driven et des systèmes distribués, de l’event sourcing et du message brokering, de la gestion du backpressure et de la latence ainsi que de la transformation distribuée et du traitement de gros volumes. Ce poste n’est pas orienté BI, reporting ou data engineering batch classique Positionnement Rôle transverse avec une forte interaction avec les équipes data, cloud, DevOps et applicatives, impliquant une responsabilité importante sur les choix techniques et les bonnes pratiques. Synthèse Profil d’architecte data AWS spécialisé en serverless et en architectures orientées événements, capable de concevoir des pipelines distribués scalables et résilients.

Le Datahub est la plateforme centrale du système d’information d’un acteur majeur de l'épargne. Il centralise, normalise et expose l’ensemble des données pour des usages métiers critiques : calcul des commissions, génération de documents clients, finance, marketing et écosystème partenaires. En tant que Data Engineer (Renfort) , vous rejoignez une équipe de 3 personnes pour accélérer le développement, l’industrialisation et la fiabilisation des pipelines de données dans un environnement en pleine transformation. 🛠️ Stack Technique Cloud & Stockage : Azure (Azure SQL, Cosmos DB). Orchestration & ETL : Azure Data Factory (ADF). Langages : SQL (Expertise requise), Python (Azure Functions). DevOps / IaC : Terraform, Azure DevOps, SonarCloud, Snyk. Évolution : Migration vers Airflow prévue prochainement. 🎯 Vos Missions Développement de Pipelines : Concevoir, maintenir et optimiser les flux d'intégration (ingestion, transformation, normalisation) via Azure Data Factory. Expertise Data : Réaliser des transformations et agrégations de données complexes en SQL, avec un focus sur la performance et la qualité. Industrialisation : Automatiser les processus via Python (Azure Functions) et gérer l'infrastructure via Terraform. Collaboration Métier : Travailler en direct avec les équipes Finance, Marketing et Relation Client pour traduire leurs besoins en solutions techniques robustes. Qualité & Sécurité : Garantir la fiabilité des données et la propreté du code (CI/CD, tests, revues de code). 👤 Profil Recherché Expérience : Data Engineer confirmé (3 à 5 ans d'expérience minimum). Maîtrise SQL : Capacité à gérer des traitements de données volumineux et complexes. Expertise Azure : Expérience solide sur ADF et l'écosystème Cloud Microsoft. Culture Dev : Bonne connaissance de Python et des principes DevOps (Git, CI/CD, Terraform). Soft Skills : Force de proposition, capacité d’adaptation et aisance pour échanger avec des interlocuteurs non techniques. Langue : Anglais professionnel (un vrai plus pour l'environnement international). 💼 Modalités Pratiques Démarrage : Sous 1 mois (disponibilité immédiate ou courte). Durée : Visibilité sur l'année 2026. Lieu : Paris (Locaux haut de gamme). Rythme : 3 jours de présence sur site / 2 jours de télétravail (pas de full remote).

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

Dans le cadre de notre besoin, nous recherchons un profil hybride associant : Une expertise confirmée en développement mobile React Native, et une compétence en Data Engineering sur Azure / Databricks. La mission repose principalement sur la maintenance évolutive et corrective d’une application mobile développée en React Native. En fonction de la charge de travail sur la partie front, le consultant pourra également intervenir sur les traitements back/data, notamment sur les pipelines et notebooks Databricks sur le cloud Azure. Informations complémentaires : - Démarrage souhaité : ASAP - Conscients que ce type de profil hybride est rare, nous vous remercions de ne proposer que des candidats répondant strictement aux critères décrits dans la fiche de mission. - 3 jours obligatoire sur site ANALYSE : Participe à l'analyse fonctionnelle détaillée des besoins utilisateurs et peut être sollicité pour des ateliers de définition des spécifications générales Étudie les opportunités et la faisabilité technologique de l'application, réalise l'analyse technique, l'étude détaillée et contribue à l'estimation des charges CONCEPTION ET DÉVELOPPEMENT : Contribue au design du logiciel et des frameworks utilisés dans le cadre du projet Adapte et applique les paramètres techniques des progiciels ou des middlewares Réalise le prototypage Analyse et développe les composants en utilisant les langages appropriés Participe à la structuration des Bases de Données Participe à la revue croisée des développements de ses pairs Initialise le dossier d'exploitation Assemble les composants unitaires dans un package applicatif cohérent destiné au déploiement de la solution et l'intègre à la gestion de configuration Documente les applications pour les développements ultérieurs et la Mise en Production (MEP) Harmonise et industrialise l'ensemble des composants et applications Utilise les composants logiciels réutilisables et met à jour la nomenclature RECETTE UNITAIRE ET TESTS D'INTÉGRATION : Responsable des tests unitaires : élaboration des jeux d'essais et réalisation Teste, identifie et traite les dysfonctionnements éventuels du logiciel développé Vérifie la conformité de l'ouvrage avec la demande formulée Contribue à la préparation et à la réalisation des tests d'intégration Analyse les résultats et rédige le rapport de tests MAINTENANCE : Réalise les développements nécessaires à la maintenance corrective et évolutive Participe à l'analyse et à la résolution des incidents de production Compétences techniques : React Native - Expert - Impératif Databricks - Confirmé - Impératif Spark - Confirmé - Impératif SQL - Confirmé - Impératif

Développeur Mobile React Native / Data Engineer (H/F) Localisation : Île-de-France Télétravail : 2 jours remote / 3 jours sur site Type de contrat : Mission longue durée Démarrage : ASAP Description du poste Dans le cadre d’un projet stratégique au sein d’un grand groupe, nous recherchons un profil hybride capable d’intervenir à la fois sur une application mobile existante et sur des traitements de données en environnement cloud. Missions principales • Assurer la maintenance et l’évolution d’une application mobile développée en React Native • Concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités • Corriger les anomalies et optimiser les performances • Participer aux phases de tests et aux mises en production • Intervenir sur des pipelines de données • Développer et maintenir des notebooks Databricks • Manipuler et transformer des données via Spark • Rédiger et optimiser des requêtes SQL • Travailler dans un environnement Microsoft Azure Environnement technique React Native, Databricks, Spark, SQL, Azure

Nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la fiabilité, l’automatisation et la scalabilité d’un Lakehouse data. Vous interviendrez sur la conception et l’orchestration de pipelines, l’optimisation des traitements et l’évolution de l’architecture data dans un environnement moderne basé sur AWS. Vos missions : Conception & orchestration Concevoir, développer et maintenir des pipelines Airflow pour l’ingestion et la transformation des données Mettre en place des frameworks et mécanismes d’automatisation Garantir la robustesse, la modularité et la résilience des workflows Traitement & gestion des flux Développer des composants pour le traitement de fichiers plats (CSV, JSON, Parquet…) et leur exposition via API Consommer et transformer des flux Kafka avec Spark Optimiser la performance et le partitionnement des traitements sur de gros volumes Collaboration analytique Collaborer avec les Data Analysts pour concevoir des agrégats métiers Créer et maintenir des vues Athena utilisées dans Tableau Garantir la cohérence, la fraîcheur et la traçabilité des données Évolution du Lakehouse Participer à la conception et à l’amélioration continue de l’architecture Créer et maintenir des tables de référentiel (clients, contacts, événements, interactions…) Implémenter ces référentiels avec Iceberg / Hudi Supervision & DataOps Assurer la supervision quotidienne des pipelines Mettre en place alerting et monitoring Produire et maintenir la documentation technique

Mission En qualité de développeur python / Data Engineer, votre rôle et vos missions consistent à : * Participer à la conception/développement sur le projet Portfolio Clarity pour NIM (python sur lambdas AWS) * Réaliser les tests unitaires et d'intégration * Revue du code et amélioration de l'architecture applicative existante * Documenter les réalisations * Intégrer les développements à la chaine de CI/CD La bonne réalisation de la prestation exige les compétences suivantes : * Maitrise des développements et lntégration python * Connaissance et utilisation des outils de développements (Visual Studio Code ou autre IDE) * Connaissance et utilisation des outils d'intégration et de tests continus (Bitucket/git, Jenkins, junit, XLDeploy, XLRelease) * Connaissance et utilisation des outils collaboratifs (Confluence, Jira) Compétences personnelles : • Appétence technique • Structuré, bon esprit d’équipe, autonomie, curiosité • Capacité d’écoute, de synthèse. * Anglais professionnel

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour rejoindre une équipe Data stratégique au sein d’un acteur international, avec des enjeux forts autour de la performance financière et de la fiabilité des données RH & Finance . 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe Core Data Product composée d’un Product Manager et de plusieurs Data Engineers. La Data est au cœur des décisions stratégiques. L’équipe est actuellement engagée dans une revue globale de son architecture et de sa modélisation , avec un objectif clair : moderniser la plateforme et transformer la stack legacy vers les nouveaux standards Data Platform. ⚙️ Missions principales Concevoir, construire et maintenir des pipelines et infrastructures data robustes et performantes . Optimiser l’architecture et la modélisation des flux. Participer à la transformation vers les nouveaux standards de la Data Platform. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données (Finance & HR). Assurer un RUN de qualité selon le principe “You build it, you run it”. Promouvoir les bonnes pratiques : CI/CD, revue de code, qualité du code . Garantir la sécurité et la conformité des données (RGPD). Évoluer en environnement Agile au sein d’une équipe internationale (anglais quotidien).

Dans le cadre d’un projet Data sous environnement Microsoft Azure, nous recherchons un Data Engineer disposant d’une expérience significative sur Azure Databricks (Python). Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’optimisation de traitements data au sein d’une plateforme moderne. Il participera à la mise en place de pipelines de transformation et à l’intégration des flux dans l’écosystème Azure. Les principales responsabilités incluent: Développement de notebooks Azure Databricks en Python / PySpark Conception et optimisation de pipelines de transformation Intégration avec Azure Data Factory Contribution aux sujets de gouvernance via Unity Catalog Participation aux déploiements et bonnes pratiques d’industrialisation (Terraform)

On cherche un(e) Data Engineer pour renforcer une équipe qui fait tourner la plateforme data au quotidien. Le sujet est très concret : ramener des données qui viennent de partout , les centraliser proprement , les rendre fiables , et garder une plateforme qui tient la charge (et qui ne casse pas en prod au premier pic). Vous travaillerez avec un Product Owner, un Data Steward et d’autres data engineers. On est sur une logique : ingestion, standardisation, stockage, et tout ce qui va avec côté run (monitoring, reprise, sécurité, doc). Vos missions : Collecter et centraliser des sources hétérogènes (API, fichiers, bases, événements). Construire des pipelines robustes : gestion des erreurs, reprises, backfills, alerting, qualité. Développer les traitements en Python / SQL / Spark (volumes en hausse, donc on fait attention à la perf et aux coûts). Orchestrer les flux avec Airflow . Structurer le stockage sur Cloud Storage avec une approche Delta Lake (évolution de schémas, merge/upsert, partitionnement, rétention). Industrialiser l’ensemble : Terraform / Terragrunt , GitLab CI/CD , environnements propres (dev/staging/prod). Contribuer à la gouvernance et à la conformité : catalogage et métadonnées via Dataplex + documentation utile (pas un wiki fantôme). Environnement technique : Python, SQL, Spark Airflow (orchestration) GCP : BigQuery, Dataproc, Pub/Sub, Cloud Storage Delta Lake Terraform + Terragrunt GitLab + GitLab CI/CD Méthodes : Agile (Scrum/Kanban)

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

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

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data Engineering / Data Platform au sein d’un environnement international exigeant, nous recherchons un Senior Data Platform Engineer expert Databricks / Snowflake. Vous interviendrez sur la structuration, l’optimisation et l’industrialisation d’une plateforme data cloud moderne, au cœur d’enjeux stratégiques liés à la qualité, la performance et la fiabilité des données. Vos missions principales : Conception et optimisation de pipelines data sous Azure Data Factory et Databricks Modélisation, optimisation et sécurisation d’environnements Snowflake Structuration de modèles de données complexes (multi-sources, multi-réglementations) Industrialisation des workflows via GitHub Enterprise Cloud (CI/CD) Mise en place de bonnes pratiques de qualité et monitoring des données Contribution aux choix d’architecture et à l’amélioration continue de la Data Platform Collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers Vous évoluerez dans un environnement à fort niveau d’exigence technique et organisationnelle, où la robustesse, la performance et la rigueur sont essentielles.

Objectifs de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement pour assurer le MCO des Infrastructures HDP et CDP, administration des Clusters, Prestations demandées Les missions sont: Les consultants retenus auront pour mission : • Administration et optimisation de clusters HDP/CDP • Installation, configuration et maintenance des clusters. • Gestion des mises à jour et des patchs de sécurité. • Surveillance des performances et optimisation des ressources. • gestion/administration de clusters Kubernetes • Automatisation des déploiements avec Operators…, etc. • Sécurisation et monitoring des environnements conteneurisés. • Orchestration des workflows avec Apache Airflow : • Développement et optimisation des DAGs pour la gestion des pipelines de données. • Gestion des dépendances et optimisation des temps d’exécution. • Intégration avec les autres outils de l’écosystème. • Traitement et analyse des données avec Apache Spark : • Développement et optimisation des jobs Spark (batch et streaming). • Gestion des performances et tuning des jobs. • Intégration avec les systèmes de stockage distribués. • Optimisation des requêtes et accès aux données avec Starburst : • Configuration et administration de Starburst. • Optimisation des requêtes SQL distribuées. • Sécurisation et gestion des accès aux différentes sources de données. Français/Anglais