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Notre client dans le secteur Culture et tourisme recherche un/une Lead Data Engineer H/F Description de la mission : Contexte Au sein d'un pôle Data, le Lead Data Engineer garantit la cohérence entre les besoins métiers, la stratégie Data et la capacité de la plateforme à fournir des données fiables et exploitables. Le rôle combine une forte implication technique avec la responsabilité du delivery de l'équipe et de ses standards d'ingénierie. La mission s'inscrit dans un environnement où la qualité, l'observabilité, la sécurité, la maîtrise des coûts cloud et la conformité RGPD sont des enjeux structurants. Le poste implique des échanges étroits avec les responsables Data, les équipes techniques et la squad Infrastructure. Mission Piloter le delivery de l'équipe et contribuer opérationnellement à la conception, au développement, à la maintenance et à l'évolution d'une plateforme Data fiable, robuste, scalable et efficiente. Accompagner la montée en compétence de l'équipe et garantir l'application de standards d'ingénierie adaptés. Principales responsabilités Construire le contenu des sprints avec les responsables Data, en fonction des priorités métier, des besoins techniques et de la capacité de l'équipe. Prioriser le backlog entre demandes métiers, dette technique et incidents, et arbitrer les compromis. Organiser les refinements, cadrer les spécifications techniques et garantir des tickets Jira clairs, estimés et actionnables. Suivre la roadmap, anticiper les blocages, fluidifier les échanges entre parties prenantes et communiquer sur les livrables. Concevoir et faire évoluer une plateforme Data fiable, robuste, scalable et efficiente. Développer l'adoption des bonnes pratiques : revue de code, tests, couverture, CI/CD et usage raisonné de l'IA générative. Arbitrer entre vitesse de delivery et réduction de la dette technique, et expliciter les choix effectués. Piloter l'infrastructure Data avec la squad Infrastructure, notamment concernant le cloud, les coûts, la sécurité et la disponibilité. Coordonner les prestataires, accompagner les profils juniors, contribuer au recrutement et animer la veille technique. Concevoir des pipelines de collecte, de transformation et de diffusion des données. Garantir l'observabilité, la qualité et la sécurité des données, notamment au regard du RGPD. Traduire les besoins métiers en solutions techniques et anticiper les évolutions du produit avec les équipes techniques. Gérer les incidents, coordonner les investigations et prioriser les correctifs ; assurer le maintien en conditions opérationnelles de l'infrastructure Data. Contribuer à l'alimentation et à la fiabilisation du catalogue de données. Structurer la documentation utile au run, à la transmission et à la montée en compétence de l'équipe. Environnement technique Développement et data : Python, SQL avancé, Spark, dbt Orchestration : Airflow Cloud et plateforme : Azure, Snowflake, Fabric Infrastructure : Kubernetes, SQL Server Engineering : CI/CD, tests, revue de code, observabilité Gouvernance : qualité, sécurité, RGPD, catalogue Data Outils et méthodes : Jira, Scrum, Kanban, User Stories Livrables attendus Une roadmap Data priorisée et alignée avec les enjeux métiers. Des pipelines fiables, testés, observables et documentés. Des standards d'ingénierie partagés et appliqués par l'équipe. Une infrastructure Data maîtrisée sur les dimensions des coûts, de la sécurité et de la disponibilité. Une gestion structurée des incidents et de la dette technique. Une progression visible de l'autonomie et des compétences des membres de l'équipe. Profil recherché Expérience Au moins 2 années sur un poste similaire, avec des responsabilités de leadership et/ou de management. Compétences techniques Maîtrise de Python et du SQL avancé, avec une expérience des environnements Data modernes et des pratiques CI/CD. Capacité à définir, arbitrer et mettre en place une stratégie d'infrastructure tenant compte des coûts, de la sécurité et de la scalabilité. Pratique de Scrum et/ou Kanban, animation de cérémonies et rédaction de User Stories. Compétences personnelles Animation d'équipe technique, capacité à prioriser et arbitrer, pédagogie et exigence bienveillante. Communication claire avec des interlocuteurs techniques et non techniques, sens du produit, autonomie et goût pour la veille. Langues Aucune exigence linguistique n'est précisée. Compétences / Qualités indispensables : Data Engineering et conception de pipelines, Python et SQL avancé, Leadership et animation d'équipe technique, Pilotage du delivery Agile (Scrum/Kanban), Infrastructure Data, sécurité et scalabilité Compétences / Qualités qui seraient un + : RASInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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.

Notre client, acteur majeur du secteur de l'énergie, renforce son équipe Data afin d'accompagner la transformation et la modernisation de son écosystème de données. Au sein d'une équipe d'expertise Data, vous interviendrez sur la conception, l'évolution et l'automatisation de chaînes de traitement de données, dans un contexte de migration progressive vers une nouvelle Data Platform. L'objectif est notamment de reprendre des traitements existants, de migrer les flux historiques vers la plateforme cible et de développer de nouveaux besoins Data exprimés par les métiers. La mission nécessite une opérationnalité immédiate : vous serez amené(e) à reprendre des chaînes de traitement existantes et à intervenir directement sur des sujets métier en cours. Missions : Concevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données complexes et/ou volumineuses ; Construire les tables et modèles de données destinés aux utilisateurs de la Self-BI ; Développer principalement en SQL sur Snowflake et dbt ; Utiliser Python pour certains traitements spécifiques ; Mettre en place et maintenir l'orchestration des traitements avec Airflow ; Optimiser les traitements afin de garantir leur performance sur de très gros volumes de données ; Respecter les principes d'urbanisation et les standards de la Data Platform. Les données traitées peuvent représenter des volumétries très importantes, jusqu'à plusieurs dizaines de milliards de lignes. Modélisation et valorisation des données Une partie importante de la mission consiste à accompagner la migration de traitements historiques vers la nouvelle Data Platform. À ce titre, vous serez amené(e) à : Lire, comprendre et reprendre des flows Dataiku DSS existants ; Analyser les traitements historiques développés sur Oracle Exadata ; Participer à leur migration vers Snowflake / dbt ; Garantir la continuité et la cohérence fonctionnelle des traitements migrés ; Documenter les travaux de migration ; Identifier les éventuels écarts ou adaptations nécessaires. La plateforme cible repose principalement sur Snowflake, dbt et Airflow, tandis que certains traitements historiques doivent encore être repris depuis Dataiku DSS et Oracle Exadata.

Nous recherchons un Data Engineer pour contribuer à la modernisation d'une plateforme data dans le secteur financier. Vous participerez à la conception et au développement de pipelines de données, à l'intégration de données dans Snowflake via DBT, à la modélisation des données et aux contrôles de qualité. Vous travaillerez également sur les flux batch/streaming, le SQL, les tests, la CI/CD, l'optimisation des performances ainsi que la gouvernance et la sécurité des données dans un environnement international.

Contexte Je recherche pour l'un de mes clients, entreprise industrielle française en pleine transformation digitale, un(e) Ingénieur(e) Data en CDI à Marseille. Cette opportunité est à pourvoir au sein de la DSI (100 collaborateurs), dans un environnement stimulant et innovant. Vous intégrerez le pôle Data et interviendrez sur des projets stratégiques de modernisation des architectures de données. Missions Rattaché(e) au Responsable de Production, vous aurez un rôle clé dans la conception, l'optimisation et la fiabilité des bases de données transactionnelles et décisionnelles. À ce titre, vos missions incluront : Concevoir et modéliser les bases de données en lien avec les chefs de projet, architectes, consultants ERP et experts décisionnels Participer à la mise en place et à l'évolution de l'entrepôt de données (Data Warehouse) et de la "Modern Data Stack" Développer et maintenir les flux de synchronisation entre systèmes (Airbyte, DBT, Airflow, Snowflake...) Assurer l'optimisation des performances des requêtes SQL/noSQL et le support aux équipes de développement Contribuer à l'adaptation du modèle de données dans le cadre du déploiement d'architectures microservices Participer au support technique de niveau 3 et à la veille technologique

Nous recherchons un Data Engineer confirmé ou senior pour intervenir sur une plateforme data moderne reposant sur Snowflake et dbt, avec une forte exigence en modélisation Data Vault. Contexte de la mission : Vous rejoindrez une équipe Data en charge de structurer et faire évoluer une architecture analytique robuste et scalable. La mission s'inscrit dans une logique d'industrialisation, de qualité et de standardisation des flux. Missions principales Concevoir et implémenter des modèles Data Vault (obligatoire). Développer et optimiser les transformations via dbt. Modéliser et structurer les données dans Snowflake. Participer à la définition des standards d'architecture et des bonnes pratiques. Assurer la qualité, la performance et la traçabilité des données. Collaborer avec les équipes BI (notamment Power BI) et métiers.

• Concevoir et proposer des solutions de données utilisant les technologies Azure Cloud dans le respect de notre cadre de référence • Concevoir et proposer des solutions basées sur Snowflake • Appliquer la stratégie « Data as a Service » en respectant les meilleures pratiques architecturales • Concevoir et développer des API/microservices pour enrichir notre catalogue de solutions • Soutenir la stratégie d'architecture événementielle (EDA) basée sur Azure Event Hub et Azure IoT Hub • Contribuer à notre catalogue de services pour l'enrichissement en libre-service (self-service) • Contribuer à la modernisation et à la veille technologique au sein de l'équipe « Data Capture » et de l'organisation « Data & Analytics » • Agir en tant que référent de l'équipe pour tous les sujets liés au Cloud • Animer des ateliers et faciliter le recueil des besoins • Accompagner les Data Engineers sur les sujets liés au Cloud • Soutenir l'équipe Sécurité sur les sujets connexes • Contribuer à la feuille de route et à l'évolution de la solution « Data Capture » • Challenge et accompagnement des prestataires externes

Dans le cadre de projets de transformation et de modernisation des plateformes Data, nous recherchons un Consultant Senior Data Lakehouse orienté gestion de projet, disposant d'au moins 10 ans d'expérience dans le domaine de la Data. Vous intervenez sur des programmes de transformation Data complexes, de la phase de cadrage et de recueil des besoins jusqu'au déploiement des solutions, en assurant la coordination des équipes métiers, fonctionnelles et techniques. Vos missionsPilotage et gestion de projet DataPiloter des projets de transformation et de modernisation des plateformes Data. Coordonner les différents acteurs métiers, fonctionnels, techniques et IT. Définir et suivre les planning, jalons, livrables, risques, dépendances et actions. Préparer et animer les comités projet, comités de pilotage et instances de gouvernance. Assurer le suivi des décisions, arbitrages et plans d'actions. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des trajectoires Data définies. Garantir l'alignement entre les objectifs métiers, les enjeux Data et les contraintes techniques. Cadrage et expression des besoinsRecueillir, analyser et formaliser les besoins métiers. Animer des ateliers de cadrage et de conception avec les différentes parties prenantes. Challenger les besoins et exigences afin d'identifier les solutions les plus pertinentes. Rédiger les cas d'usage, Expressions de Besoin (EDB), spécifications fonctionnelles et technico-fonctionnelles. Assurer la traduction des besoins métiers en solutions Data concrètes et industrialisables. Transformation Data & LakehouseAccompagner les projets de migration de plateformes Data Legacy vers des architectures modernes, notamment de type Data Lakehouse. Participer à la définition et à la mise en œuvre de Data Products et plateformes Data modernes. Posséder une expertise confirmée sur au moins une des technologies suivantes : Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric. Être capable d'évaluer et de comparer les solutions technologiques afin d'orienter les choix d'architecture en fonction des besoins métiers et techniques. Participer aux arbitrages fonctionnels, techniques et applicatifs. Contribuer à la définition des trajectoires et feuilles de route Data. Gouvernance et qualité des donnéesMaîtriser les enjeux liés au Data Lineage, à la gouvernance et à la qualité des données. Comprendre et cartographier des flux de données complexes impliquant de multiples systèmes sources et applications. Veiller à la cohérence, à la traçabilité et à la qualité des données tout au long des projets. Accompagner la mise en place de pratiques permettant une meilleure valorisation et structuration de la donnée.

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) à La Ciotat, France. Contexte : Nous recherchons un Cloud Data Engineer disposant d'une solide expérience sur les environnements Snowflake et AWS, afin d'intervenir sur des sujets de modernisation et d'automatisation des plateformes de données dans un contexte industriel. Les missions attendues par le Cloud Data Engineer / AWS DevOps (H/F) : Répartition des activités • 60 % Data Engineering / Snowflake • 40 % Cloud & DevOps AWS Compétences attendues Data Engineering (60%) • Snowflake • SQL avancé • Modélisation de données • ETL / ELT • Data Quality & Data Governance • Pipelines de données • AWS Glue, S3, DMS, Kinesis • Automatisation des traitements de données Cloud & DevOps AWS (40%) • AWS • Terraform (Infrastructure as Code) • CI/CD (GitLab, GitHub, Jenkins) • Python / Bash • Docker, Kubernetes • AWS Lambda • DevOps / DevSecOps • Sécurisation et automatisation des environnements Cloud Localisation : La ciotat (13) Télétravail : 2 à 3 jours par semaine Anglais : obligatoire (environnement international) Expérience attendue : 3 à 5 ans

METSYS est un intégrateur de solutions Cloud, Microsoft & Cybersécurité. Un de nos clients grands-comptes, de renommée nationale dans son secteur, nous recherchons un.e Quality Manager Support Digital Workplace F/H pour un démarrage de mission prévu début janvier 2027 dans le 92. Contexte de la mission : Le département dédié au Digital Workplace de notre Client accompagne la transformation numérique en fournissant un environnement de travail moderne, performant et centré sur l'expérience utilisateur. Organisé en équipes agiles, le département regroupe plusieurs expertises dédiées aux services de Digital Workplace. Vous intégrerez l'équipe en charge du pilotage de l'infogérance du support utilisateurs, de la qualité de service et des démarches d'amélioration continue. La recherche est donc centrée sur un.e Quality Manager Support capable d'assurer le pilotage du dispositif qualité, d'améliorer en continu la performance des services et de contribuer aux évolutions du support et des outils associés. Description des missions attendues : Pilotage du dispositif qualité Vous assurez le pilotage opérationnel de la qualité de service sur le périmètre consacré à l'accompagnement. Vous aurez ainsi pour tâches de : Identifier, analyser et prioriser les irritants récurrents, réclamations utilisateurs et situations nécessitant une investigation qualité ; Exploiter les données issues d'EasyVista, Snowflake, des tableaux de bord et des remontées terrain afin d'objectiver les dysfonctionnements ; Qualifier les causes des incidents récurrents et orienter les sujets vers les équipes concernées (infogérant, départements concernés ou autres entités de notre Client) ; Piloter les plans d'actions associés et mesurer l'efficacité des actions correctives mises en oeuvre. Représentation de l'expérience utilisateur En tant que porteur.euse de la voix des utilisateurs dans l'ensemble des instances qualité et de gouvernance, vous aurez également pour mission de : Représenter l'impact utilisateur lors des arbitrages, escalades et instances décisionnelles ; Identifier les irritants révélant des dysfonctionnements de processus, d'outillage, d'organisation, de communication ou d'accompagnement ; Porter et coordonner les sujets transverses nécessitant une prise en charge par les différentes équipes contributrices. Suivi des décisions et gouvernance qualité En tant que garant.e de la bonne exécution des décisions prises dans le cadre de la gouvernance qualité, vous devrez également : Assurer la traçabilité et le suivi des décisions prises en comité ; Veiller à ce que chaque action dispose d'un responsable identifié, d'une échéance, d'un objectif mesurable et de critères de clôture définis ; Alerter les parties prenantes en cas de blocage, de dérive ou d'absence de résultats ; Préparer les arbitrages nécessaires et contribuer à leur formalisation. Pilotage et valorisation de la donnée qualité Egalement en tant que garant.e de la qualité et de l'exploitation des données utilisées pour le pilotage du support, vous devrez : Exploiter les données issues d'EasyVista, de la plateforme Snowflake et des outils décisionnels associés ; Contrôler la cohérence et la fiabilité des données utilisées dans les reportings ; Identifier les anomalies de qualification, de référentiel ou de workflow impactant les indicateurs ; Produire des analyses et synthèses permettant une prise de décision éclairée au sein des instances de gouvernance. Contribution à la transformation et à l'amélioration continue du support Vous participerez activement à l'évolution des services et outils de support, et plus précisément par les tâches suivantes : Remonter auprès des personnes intéressées les enseignements issus de l'exploitation quotidienne du service ; Définir les besoins de mesure, les critères de qualité et les points de vigilance fonctionnels ; Contribuer aux évolutions du portail de services, des formulaires, du chatbot, des XLA, du reporting et des données de pilotage ; Participer aux recettes fonctionnelles des évolutions impactant les services, les processus, les données ou l'expérience utilisateur ; Piloter des micro-projets d'amélioration continue ainsi que la définition et le suivi de macro-plannings. Appui au Scrum Master Support En tant que backup du Scrum Master, vous interviendrez aussi dans le pilotage des activités récurrentes du support. Pilotage de l'infogérance bureautique Analyse et suivi des performances de l'infogérant ; Challenge des activités réalisées et identification des axes d'amélioration ; Proposition et suivi des actions visant à améliorer la performance opérationnelle, les processus, la gouvernance ou la gestion de l'incidentologie ; Participation à la revue de la comitologie contractuelle ; Contribution à la maîtrise et à l'amélioration du processus d'escalade des incidents.