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Contexte : Les modalités Lieu : Paris Télétravail : 50%. Démarrage : 01/01/2027. Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie. Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées. Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes). Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning. Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark. Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude. Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers. Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.

Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Engineer SAP AI capable d'intervenir sur la conception, l'intégration et l'exploitation de données issues de SAP S/4HANA, afin d'alimenter des cas d'usage Data & AI à forte valeur métier. La mission nécessite une présence sur site à Paris 3 jours par semaine. Missions principalesConcevoir et développer des pipelines de données à partir de SAP S/4HANA. Extraire, transformer et intégrer les données SAP vers des plateformes Data. Participer à la mise en œuvre de cas d'usage IA / GenAI exploitant les données SAP. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Collaborer avec les équipes métiers, Data Scientists, Data Engineers et Architectes Data. Optimiser les performances des flux de données et traitements analytiques. Préparer et mettre à disposition les données pour les modèles IA. Compétences recherchéesSAP Expertise SAP S/4HANA Bonne compréhension des données et processus métiers SAP Expérience en intégration et extraction de données SAP Data Engineering SQL avancé Python Spark ETL / ELT Data Lake / Data Warehouse APIs et traitements de données AI / Analytics Connaissance des architectures IA et GenAI Préparation des données pour les modèles IA Compréhension des enjeux RAG, LLM et gouvernance des données appréciée Cloud Azure, AWS ou GCP apprécié ModalitésType de mission : Assistance technique / Expertise Data Localisation : Paris Présence : 3 jours/semaine sur site Démarrage : ASAP Durée : à confirmer

Pour notre client basé à Paris , nous sommes à la recherche d'un profil Data Engineer-BI Garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Compétences SQL - Expert - Impératif .. .. XDI Semarchy - Confirmé - Important .. .. .. .. Cloudbees - Confirmé - Important .. .. .. .. ..

Mission Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps/MLOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension IA/MLOPS consiste à industrialiser le déploiement et l'exploitation en production des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, agents conversationnels, IA générative, solutions agentiques, …) du point de vue de l'infrastructure et des opérations. Attention : Je ne recherche pas de Data Scientists ou d'ingénieur IA, mais un ITOPS (IT Operations) possédant de l'expérience dans le déploiement/industrialisation de solutions d'IA Responsabilités principales • Participer à la conception des solutions en intégrant les exigences de production, sécurité, supervision et résilience, • Promouvoir la réutilisation de services existants, anticiper les contraintes de conformité, de sécurité et d'architecture • Assurer la mise à disposition et l'exploitation des environnements techniques (Production et Hors Production), • Définir et mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, supervision et observabilité. • Garantir l'exploitabilité des plateformes (performances, sauvegardes, restauration, capacité, sécurité). • Participer à la gestion des incidents majeurs, problèmes et plans d'amélioration continue. • Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations. • Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. Compétences clés - Techniques • OS (RHEL, Windows), Docker, Kubernetes / OpenShift • Automatisation & IaC Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform, ArgoCD, Digitalai • Scripting: Python, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Supervision / Scheduling : Control‑M • Cloud: IBM Cloud • Connaissances avancées côté infra/archi/middleware : IA Générative, agentique, entrainement des modèles … - Métier & Soft skills • Capacité à traduire les exigences de production, de sécurité et d'infrastructure en actions concrètes pour les équipes projet. • Sens du service et de la documentation, aptitude à travailler en mode projet et à rendre compte de l'avancement et des risques • Esprit d'initiative et capacité à proposer des améliorations continues. • Excellente communication et aptitude à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, PO, responsables sécurité). • Rigueur, autonomie et sens de l'organisation. • Aptitude à gérer les priorités et à travailler sous pression lors d'incidents de production. Profil recherché • Expérience en ITOps/MLOps ou exploitation en production. • Expériences sur le déploiement (infra/middleware) de solutions IA (attention nous ne cherchons pas de Data Scientists mais un ITOPS) • Solide maitrise des compétences techniques recherchés • Maîtrise opérationnelle appréciée sur ces outils ou équivalent : Domino AI (entrainement des modèles et collaboration pour Data Scientist), RASA (IA Agentique), AI Factory CPU/GPU, LLMaaS … • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 7 ans minimum Nous recherchons actuellement un.e Lead Tech DevOps / SRE pour intervenir chez l'un de nos clients sur IndusML, une plateforme autour de laquelle vous travaillerez à la fois sur les enjeux d'exploitation, d'industrialisation, de fiabilité et d'évolution technique. Votre rôle : Vous rejoindrez une équipe de 5 DevOps avec un double rôle : contribuer directement aux sujets techniques de la plateforme et accompagner l'équipe sur les problématiques les plus complexes. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? 1/ Fiabilité et exploitation de la plateforme Vous assurerez le maintien en conditions opérationnelles d'IndusML, avec une attention particulière portée à sa disponibilité, ses performances, sa sécurité et sa supervision. Vous interviendrez notamment pour : - concevoir, exploiter et faire évoluer les infrastructures et les chaînes CI/CD - automatiser les déploiements et les opérations d'exploitation via l'Infrastructure as Code - développer l'observabilité de la plateforme - définir et suivre les SLI/SLO - intervenir dans la gestion des incidents et contribuer à l'amélioration continue de la fiabilité - renforcer la résilience et la continuité de service. 2/ Lead technique et accompagnement de l'équipe Votre rôle ne se limitera pas à l'exploitation de la plateforme. Vous serez un référent technique pour les 5 DevOps de l'équipe : accompagnement sur les cas complexes, partage des bonnes pratiques, résolution de problèmes et formalisation de standards techniques. Vous veillerez également à la cohérence des évolutions réalisées avec les orientations définies dans la roadmap. 3/ Appui au Product Owner et évolution de la plateforme Vous apporterez au Product Owner l'éclairage technique nécessaire pour évaluer et prioriser les évolutions de la plateforme : impacts techniques, risques, opportunités et dette technique. Vous contribuerez ainsi aux choix technologiques et aux évolutions d'architecture permettant d'accompagner la roadmap produit. Vous travaillerez également avec les Data Scientists pour faciliter l'industrialisation et l'exploitation de leurs solutions. Enfin, vous pourrez contribuer aux projets transverses et communautés techniques de la DSI, assurer une veille sur les pratiques DevOps, SRE, Cloud et MLOps et participer à l'optimisation des coûts d'infrastructure et des ressources.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 7 ans minimum Nous recherchons actuellement un.e Lead Tech DevOps / SRE pour intervenir chez l'un de nos clients sur IndusML, une plateforme autour de laquelle vous travaillerez à la fois sur les enjeux d'exploitation, d'industrialisation, de fiabilité et d'évolution technique. Votre rôle : Vous rejoindrez une équipe de 5 DevOps avec un double rôle : contribuer directement aux sujets techniques de la plateforme et accompagner l'équipe sur les problématiques les plus complexes. Concrètement, sur quoi allez-vous travailler ? 1/ Fiabilité et exploitation de la plateforme Vous assurerez le maintien en conditions opérationnelles d'IndusML, avec une attention particulière portée à sa disponibilité, ses performances, sa sécurité et sa supervision. Vous interviendrez notamment pour : - concevoir, exploiter et faire évoluer les infrastructures et les chaînes CI/CD - automatiser les déploiements et les opérations d'exploitation via l'Infrastructure as Code - développer l'observabilité de la plateforme - définir et suivre les SLI/SLO - intervenir dans la gestion des incidents et contribuer à l'amélioration continue de la fiabilité - renforcer la résilience et la continuité de service. 2/ Lead technique et accompagnement de l'équipe Votre rôle ne se limitera pas à l'exploitation de la plateforme. Vous serez un référent technique pour les 5 DevOps de l'équipe : accompagnement sur les cas complexes, partage des bonnes pratiques, résolution de problèmes et formalisation de standards techniques. Vous veillerez également à la cohérence des évolutions réalisées avec les orientations définies dans la roadmap. 3/ Appui au Product Owner et évolution de la plateforme Vous apporterez au Product Owner l'éclairage technique nécessaire pour évaluer et prioriser les évolutions de la plateforme : impacts techniques, risques, opportunités et dette technique. Vous contribuerez ainsi aux choix technologiques et aux évolutions d'architecture permettant d'accompagner la roadmap produit. Vous travaillerez également avec les Data Scientists pour faciliter l'industrialisation et l'exploitation de leurs solutions. Enfin, vous pourrez contribuer aux projets transverses et communautés techniques de la DSI, assurer une veille sur les pratiques DevOps, SRE, Cloud et MLOps et participer à l'optimisation des coûts d'infrastructure et des ressources.

Nous recherchons un(e) Data Engineer pour rejoindre nos équipes et intervenir sur des projets Data & BI à fort enjeu. Tu travailleras au cœur de la stack data, de la transformation et modélisation des données jusqu'à leur valorisation dans Power BI, avec notamment dbt et Snowflake. Ton rôleEn tant que Data Engineer, tu seras amené(e) à : Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables Transformer, nettoyer et modéliser les données avec DBT Concevoir et optimiser des environnements data sur Snowflake Développer et maintenir des modèles de données fiables, performants et documentés Préparer et structurer les données pour les besoins de reporting et d'analyse Concevoir et développer des dashboards et reportings avec Power BI Créer des modèles sémantiques adaptés aux besoins métiers Optimiser les performances des datasets et rapports Power BI Mettre en place des tests et contrôles de qualité des données Automatiser et industrialiser les workflows data Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers et équipes métiers Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques Data & BI Contribuer à la documentation et à l'amélioration continue de la plateforme data La stackMust-have : Expérience en Data Engineering / BI Très bonne maîtrise de SQL Expérience significative avec dbt Expérience avec Snowflake Bonne maîtrise de Power BI Maîtrise de la modélisation de données et des concepts Data Warehouse / ELT Expérience dans la conception de pipelines de données Nice-to-have : Python DAX Power Query / M Airflow / Dagster Git CI/CD AWS / Azure / GCP Terraform Kafka ou technologies de streaming

Contexte La mission vient dans le contexte d'un projet de gestion (Build + Run) d'une plateforme data sur GCP pour les données de l'entreprise. Interlocuteurs : Directeur Data, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists, Product Owners, Équipe Métier. Missions Mise en place de pipelines d'ingestion des données cliniques depuis les systèmes on-premise vers GCP (Python, GCS, BigQuery, Argo Workflows, Docker, GKE). Transformation des données via dbt selon les modèles métiers définis. Gestion de l'infrastructure cloud de la plateforme data (création des ressources, gestion des accès) avec Terraform. Orchestration et automatisation des workflows de données sur GKE via Argo Workflows. Développement du backend d'un portail utilisateur pour l'accès aux services de la plateforme (Flask). Création d'un connecteur entre GCP et l'outil de dictionnaire des données pour la remontée et la restitution des métadonnées (Python, DataGalaxy). Développement, maintenance des chaînes CI/CD (Git, Gitlab CI/CD). Mise en place de la supervision et du monitoring des pipelines de données. Rédaction de la documentation technique liée aux développements réalisés.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Engineer Databricks & DBT sénior (H/F) Dans le cadre du développement de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Engineer passionné(e) par les technologies Cloud et les architectures modernes de traitement de données. Vous rejoindrez une équipe Data dynamique afin de concevoir, développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, en vous appuyant sur Databricks, dbt et les meilleures pratiques d'ingénierie Data. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données fiables et performants. Développer des transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser des traitements de données sur Databricks (Spark/PySpark). Participer à la modélisation des données (Data Warehouse, Data Lakehouse). Mettre en œuvre les bonnes pratiques de qualité, de tests et de documentation. Industrialiser les traitements via des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data Analysts, Data Scientists et métiers. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data.

Dans le cadre du développement et de la modernisation de notre plateforme Data, nous recherchons un(e) Tech Lead Data disposant d'une expertise forte sur Snowflake et dbt. Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir, développer et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, structurer et valoriser les données de l'entreprise. En tant que Tech Lead, vous serez à la fois référent(e) technique, contributeur(trice) sur les sujets complexes et garant(e) des bonnes pratiques d'architecture, de développement et de qualité des données. Vos principales responsabilités seront : Définir et faire évoluer l'architecture technique de la plateforme Data autour de Snowflake et dbt. Concevoir des modèles de données robustes, performants et maintenables. Développer et industrialiser les transformations de données avec dbt. Concevoir et optimiser les traitements et structures de données dans Snowflake. Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : Git, code review, CI/CD, tests automatisés, documentation et gestion des versions. Définir les standards de modélisation et de développement Data au sein de l'équipe. Garantir la qualité, la fiabilité, la traçabilité et la performance des données. Identifier les problématiques de performance et proposer des solutions d'optimisation, notamment sur Snowflake. Accompagner les développeurs Data dans la résolution des problématiques techniques complexes. Participer aux choix technologiques et aux décisions d'architecture. Contribuer à la mise en place d'une démarche DataOps / CI-CD. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Product Owners et métiers. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'écosystème Data Cloud.

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.