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Contexte Dans le cadre du développement du DataLab, le Data Office souhaite renforcer ses équipes afin d’accélérer les projets BI, Data Analytics et Data Management et soutenir les initiatives de valorisation des données métiers. Besoin consultant Talend pour T… Objectifs de la mission Concevoir et développer des pipelines de données performants et évolutifs Participer à l’industrialisation et à l’optimisation des flux data Contribuer à la qualité, la fiabilité et la valorisation des données Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des flux de données sous Talend Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts et Data Architects pour traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Garantir la qualité et la performance des traitements de données Mettre en place des processus de validation, nettoyage et fiabilisation des données Participer aux revues de code et au partage de compétences avec l’équipe Data Engineering Proposer des améliorations continues des outils, méthodes et processus Compétences requises Maîtrise de Talend (développement de pipelines, intégration de données) Bonne compréhension des architectures Data et des bonnes pratiques de traitement des données Expérience en collaboration avec équipes data et métiers Sens de la qualité de données, performance et industrialisation des flux Contraintes spécifiques Mission basée à Vélizy avec déplacements ponctuels Nationalité française requise (accès site)

La l'équipe RAD-LAD (Reconnaissance Automatique de Documents et Lecture Automatique de Documents) a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. L'équipe souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment). * Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) * Préparer les jeux de données * Définir les conditions de succès et d’échec et paramétrer les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendus * Faire des développements sur les produits de la squaq (Java / Python)

la data est au cœur de notre stratégie, elle guide chaque décision, de la conception du produit à l'expérience client. Notre équipe Managed tools au coeur de la Data Factory est une brique essentielle de cette mission. Organisée autour des outils de compute, orchestration et expostion, l'équipe Managed tools est chargée de mettre à disposition la stack data pour l'ensemble du groupe Decathlon et d'en assurer sa robustesse et scalabilité. Au sein de la squad Compute 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.

Développement et optimisation de pipelines d’ingestion multi‑sources (API, fichiers, bases, cloud). Mise en place et maintenance des pipelines CI/CD , automatisations et gestion des artefacts. Développement d’outils et scripts internes (.NET, PowerShell, Python) et contribution au framework d’alimentation. Modélisation et optimisation sur Snowflake , SQL Server et Azure SQL. Création de modèles Power BI (DAX, M) et support technique niveau 3. Monitoring des flux , revue de code, analyse d’incidents critiques et la gestion des modèles de sécurité. Vous jouerez un rôle de référent technique auprès des développeurs et des métiers, avec une forte exigence en cybersécurité, documentation, qualité et alignement sur les standards de la plateforme.

Nous recherchons un data engineer H/F en charge de l’alimentation des datamarts. Missions : Compréhension de l’activité et des besoins en dialogue avec la MOA Compréhension du SI de production, en dialogue avec les équipes MOE Modélisation du Système d’Information Décisionnel Conception et réalisation des traitements d’alimentation des datamarts Diagnostic des dysfonctionnements rencontrés Maintenances correctives et évolutives Support auprès des différents métiers Documentation technique Suivi des traitements

Missions : Animation du processus (Coordination des correspondants, Suivi des données d’entrée nécessaires à l’exécution, reporting…) Administration et exploitation de l'application métier (Paramétrage, Exécution des traitements…) Support utilisateur & MCO (Assistance fonctionnelle niveau 1 & 2, Diagnostic, résolution d’incidents, escalade si nécessaire...) Planification et organisation des recettes, Formalisation des PV Création/mise à jour de fiches d’assistance, manuels utilisateurs, procédures d’ingénierie

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform, un acteur majeur de la gestion d’actifs quantitatifs recherche un Senior Data Engineer très opérationnel pour accompagner et faire monter en compétence une communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Le rôle est central : interface entre les feature teams et les équipes plateforme, avec une forte dimension technique et stratégique. MissionsSupport technique hands-on Accompagnement direct des équipes sur leurs problématiques data Développement et optimisation de pipelines end-to-end Identification et réduction de la dette technique Mise en place d’outillage (tests, automation, AI agents…) Amélioration de la Developer Experience Data Platform Evangelism Promotion et adoption quotidienne de la plateforme Partage des best practices et des standards Veille technologique et diffusion interne Animation de communauté de pratique Upskilling & Transmission Évaluation du niveau des équipes Mise en place de formations, workshops, contenus techniques Création de documentation et supports techniques Feedback & Amélioration continue Collecte des besoins utilisateurs Collaboration étroite avec les équipes plateforme Validation technique des assets produits Stack TechniqueCloud AWS (S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation) CloudFormation / CDK Lambda, Fargate Data Engineering Python avancé Spark / Pandas Airflow Parquet Apache Iceberg DevOps CI/CD Jenkins SonarQube Conda Infra-as-Code (idéalement CDK en Python)

Objectif de la mission Objectif global : Construire et maintenir les produits DATA Loyalty Présentiel 2j / semaine au siège SQL / Snowflake - Confirmé - Impératif DBT / Airflow / Astronomer - Confirmé - Impératif Data modeling / Data Quality - Confirmé - Important Tableau / Data Viz - Junior - Souhaitable Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Prestations demandées Sous la responsabilité du Tech Lead, vous êtes l'acteur clé en charge des chaînes d'approvisionnement, de transformation et de mise en valeur des données, participant à la conception et modélisation des produits, assurant la conformité et la maintenabilité des solutions développées, et relevant les défis techniques liés à la volumétrie et à la qualité du patrimoine de données. Au quotidien, vos missions sont de : - Concevoir, développer et déployer les solutions de gestion des données "Cloud-Native" - Assurer la conformité et la maintenabilité du code (TDD, commentaires, etc.) - Détecter, analyser et résoudre les incidents ou anomalies survenant sur les produits de l'équipe - Contribuer aux chantiers transverses (usine logicielle-CI/CD, supervision, catalogue, etc.) - Comprendre la finalité métiers des produits, et surtout la complexité fonctionnelle des données manipulées - Assurer la cohérence de la modélisation des données du patrimoine avec l'aide des Data Managers - Accompagner les profils Produit ou Data Science dans le cadrage des besoins de données métiers (disponibilité, qualité, etc.) - Participer à l'animation de la communauté "Data Tech" (diffusion bonnes pratiques, capitalisation code, veille techno, etc.) - Sensibiliser nos différents interlocuteurs aux enjeux et bénéfices 'data' Qualifications Compétences Data & Analytics requises : - Utilisation de la « Modern Data Stack » (Snowflake, dbt, Tableau, Airflow, etc.) - Intégration & manipulation de données massives (SQL, Python, etc.) - Connaissances des architectures « Data » opérationnelles ou analytiques - Mise en place de supervision de données (contrôle qualité, rejets, alertes) - Connaissances des réglementations sur les données, notamment personnelles (ex : RGPD) Compétences générales attendues : - Connaissances et mise en œuvre des méthodologies Agile : Scrum & Kanban - Culture & techniques DevOps - Collaboration et travail en équipe - Bonne communication orale et écrite - Autonomie et proactivité - Gestion des priorités, risques et alertes - La connaissance du monde de l’hôtellerie est un plus. - Anglais opérationnel requis.

Contexte : Accompagnement d’un projet stratégique de migration SAS vers Dataiku , dans le cadre du décommissionnement de SAS et de la transition vers le cloud. Missions : Piloter la conduite du changement et l’adoption de Dataiku par les équipes métiers et IT. Valoriser Dataiku face à SAS : ateliers, démonstrations et argumentaires orientés valeur métier. Administrer la plateforme : licences, utilisateurs, monitoring, mises à jour. Développer des plugins et automatisations : conversion SAS → Parquet, exports, traitements conditionnels. Définir et diffuser les bonnes pratiques sur stockage, moteurs de calcul et fonctionnalités Dataiku. Coacher les équipes SAS pour une adoption progressive et sereine . localisation : ile de france 2jours de TT/semaine

Démarrage : Avril 2026 Localisation : Lille (59800), modèle hybride Durée : mission longue (extensions prévues 2026–2027) 🎯 Contexte de la mission Un acteur majeur du secteur Retail recherche un Data Engineer très senior pour renforcer son pôle Data & IA. Le consultant interviendra sur des projets stratégiques mêlant architecture data , modélisation avancée , Databricks , et développement d’agents IA . 🚀 Missions principales Concevoir et modéliser des MCP (Modèles Conceptuels de Données). Participer activement à la rédaction des spécifications , au cadrage et à la conception avant développement. Développer sur Databricks (Python / SQL / Notebooks). Construire et optimiser des pipelines Data sur Azure (ouvert à d’autres environnements mais Azure apprécié). Contribuer au développement d’ agents IA et solutions basées sur l’IA générative. Accompagner les équipes métier et techniques, documenter et sécuriser les modèles de données. Intervenir sur des problématiques analytiques liées à Power BI . 🧠 Compétences techniques recherchées Expert Databricks . Maîtrise avancée : Python , SQL , Notebooks Databricks . Azure Data (Data Lake, Data Factory, Synapse, Delta Lake) — appréciée mais non obligatoire. Power BI (structuration, modèles, alimentation). Solide expérience en modélisation : MCP, MLD, MPD. Intérêt affirmé ou expérience sur des cas d’usage IA / agents IA . 🧩 Profil recherché Senior (8–10 ans d’expérience minimum). Expérience significative en environnement Retail . Capacité à cadrer, structurer et concevoir avant de développer. Autonomie, leadership technique, prise d’initiative. Habitué aux contextes de transformation data et à la montée en charge rapide.

Mon client recherche un Data Engineer expert sur Snowflake et DBT pour rejoindre ses équipes basées à Paris , avec une présence impérative de 3 jours par semaine sur site . La mission débutera dès que possible pour une durée initiale allant jusqu’au 30 juin 2026 . Le taux journalier maximum est fixé à 500 euros . Dans un contexte de modernisation et d’optimisation de la plateforme data, l’expert interviendra pour structurer et organiser l’environnement Snowflake , définir et diffuser les bonnes pratiques de développement ainsi que mettre en place les standards de qualité et de performance . Il accompagnera les équipes techniques dans l’ adoption de ces standards et s’assurera de la cohérence des modèles de données et des pipelines existants. Le profil recherché dispose de plus de 6 ans d’expérience en ingénierie data et justifie d’une excellente maîtrise de Snowflake, DBT et SQL . Une aisance en anglais est indispensable pour évoluer dans un environnement international. Ce rôle stratégique allie vision technique, rigueur et pédagogie afin de garantir la robustesse et la scalabilité des solutions data au sein du groupe.

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.

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

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

Contexte de la mission Nous sommes à la recherche d’un(e) expert(e) en gestion de projets techniques, combinant compétences en ingénierie de données, SQL, ETL, et en outils de reporting, pour intervenir sur un secteur crucial lié à la gestion des données du cargo. La mission concerne principalement la manipulation, le chargement et la raffinage de données dans un datawarehouse dédié au domaine du cargo, en particulier pour les filiales d’Air France et KLM (AF&KL). Le(la) candidat(e) retenu(e) aura pour responsabilité d’assister l’équipe dans la maintenance des flux de données existants ainsi que dans le développement de nouvelles fonctionnalités. Il/elle participera activement aux projets en cours, apportant son expertise pour corriger d’éventuels dysfonctionnements et enrichir les solutions existantes. La mission nécessite une capacité à comprendre les enjeux métiers liés au transport de fret aérien et à traduire ces exigences en solutions techniques robustes et efficaces. L’équipe cible est composée de 8 professionnels, ce qui implique une forte collaboration et une communication fluide pour assurer la cohérence et la qualité du livrable dans un contexte dynamique et en constante évolution.

Contexte Dans le cadre de la structuration de la plateforme data, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, développer et industrialiser les pipelines de données au sein d’une architecture moderne de type Lakehouse sur Azure. Le rôle est orienté build & delivery, avec une forte dimension technique. Missions principales Concevoir et développer des pipelines ELT robustes et scalables Intégrer, transformer et fiabiliser des données issues de multiples sources Développer des traitements distribués en PySpark sur Databricks Orchestrer les flux via Azure Data Factory Optimiser les performances, la qualité et la maintenabilité des jobs Mettre en place des contrôles de data quality, monitoring et alerting Participer à la modélisation des datasets (modèle dimensionnel / star schema) Documenter les flux (lineage, métadonnées, bonnes pratiques) Collaborer avec les équipes BI / Data Analyst / métiers (Power BI) Stack technique Databricks (Spark / PySpark) Azure Data Factory SQL avancé Python Power BI (consommation et compréhension des besoins BI) Azure Data Lake / Lakehouse Compétences requises (must-have) Très bon niveau SQL Python / PySpark confirmé Expérience concrète sur Databricks Expérience Azure Data Factory Conception de pipelines ELT en production Modélisation dimensionnelle Bonne culture performance & fiabilité data Compétences appréciées (nice-to-have) Data quality / data governance / lineage Data Vault Azure Logic Apps Infrastructure as Code (Terraform, CI/CD) Expérience Snowflake ou autres plateformes cloud data Bonne compréhension des enjeux BI / Power BI Profil recherché 3 à 7+ ans d’expérience en Data Engineering À l’aise en environnement cloud Azure Capacité à coder proprement et à industrialiser Esprit produit / orienté valeur métier Autonome, force de proposition