Dans le cadre de projets d'évolution et de transformation des Systèmes d'Information, nous recherchons un(e) Data Engineer Confirmé(e) H/F pour intervenir auprès de l'un de nos clients Grands Comptes du secteur bancaire. Intégré(e) à une équipe Data / IT, vous participerez à la conception, au développement et à l'industrialisation des solutions permettant de collecter, transformer, stocker et exploiter les données. Vous interviendrez notamment sur des environnements Data complexes, en collaboration avec les équipes techniques, les métiers, les Data Analysts, Data Scientists et responsables de projets. Vos principales missions seront : - Concevoir et développer des pipelines de données fiables et performants ; - Participer à la collecte, l'intégration et la transformation des données ; - Développer et maintenir les traitements ETL / ELT ; - Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données ; - Participer à la modélisation et à l'optimisation des données ; - Identifier et résoudre les problématiques liées aux traitements et aux flux de données ; - Participer à l'industrialisation et à l'automatisation des traitements ; - Contribuer à la documentation technique et au suivi des projets Data ; - Travailler en collaboration avec les équipes Data, IT et métiers ; - Participer aux pratiques Agile et à l'amélioration continue des solutions. Vous disposez d'une expérience confirmée en Data Engineering, idéalement acquise dans un environnement Data / SI complexe, et souhaitez intervenir sur des projets à forts enjeux auprès d'un Grand Compte. Vous êtes à l'aise dans la conception de flux de données, le développement de traitements et l'exploitation de données et savez travailler en collaboration avec des équipes techniques et fonctionnelles. Compétences recherchées : - Expérience confirmée en Data Engineering ; - Maîtrise d'un langage de programmation, idéalement Python ; - Bonne connaissance des environnements SQL / bases de données ; - Expérience sur les architectures et traitements Data ; - Maîtrise des concepts ETL / ELT ; - Expérience sur des environnements Cloud / Data Platform ; - Connaissance des outils d'industrialisation et de CI/CD ; - Bonne compréhension des problématiques de qualité et gouvernance des données ; - Expérience des environnements Agile / Scrum. Point indispensable : une expérience significative en Data Engineering dans un environnement SI / Data est requise. Une expérience préalable dans le secteur bancaire constitue un réel plus. Une connaissance de Spark, Databricks, Azure, AWS, GCP, Kafka ou Airflow constituera également un plus selon l'environnement technique de la mission. Environnement technique L'environnement technique pourra notamment s'articuler autour de : Python - SQL - ETL / ELT - Cloud - Data Lake / Data Warehouse - Spark - Databricks - Kafka - Airflow - Git - CI/CD