Des experts qui construisent les fondations data. De la collecte à la mise à disposition des données, ils conçoivent et opèrent les pipelines, architectures et plateformes sur lesquels repose toute la chaîne analytique.
Ces profils interviennent sur
Des missions techniques à fort impact, qui structurent la capacité data de toute l'organisation.
Ingestion & pipelines de données
Conception et développement de pipelines ETL/ELT robustes et scalables pour collecter, transformer et charger les données depuis les sources vers les zones de stockage analytiques.
Architecture & Data Platform
Conception de l'architecture data cible : choix des couches de stockage, orchestration, sécurité, gestion des accès. Mise en place de plateformes Data Lakehouse sur les grands clouds.
Migration & modernisation
Migration d'entrepôts legacy (Oracle, Teradata, SQL Server) vers des plateformes cloud modernes (Snowflake, BigQuery, Databricks). Refonte des modèles et rationalisation des flux existants.
DataOps & automatisation
Mise en place de pratiques DataOps : CI/CD des pipelines, tests automatisés, monitoring des flux, alertes sur la qualité des données, documentation as code.
Modélisation & transformation des données
Modélisation des couches de données (Raw, Staging, Mart), implémentation via dbt, mise en place de tests de qualité, documentation du modèle et gestion du lineage.
Streaming & données temps réel
Mise en place d'architectures de traitement de flux en temps réel (Kafka, Flink, Spark Streaming) pour les cas d'usage nécessitant une faible latence : détection de fraude, monitoring, IoT.
Un profil technique de haut niveau, maîtrisant l'ensemble de la stack data moderne — des sources jusqu'aux couches de consommation.
Langages & frameworks
Plateformes cloud & entrepôts
Streaming & temps réel
Stockage & formats
DevOps & DataOps
Architecture & patterns
Nos ingénieurs data ne cherchent pas la complexité pour la complexité. Ils construisent des architectures robustes, maintenables et adaptées à la maturité réelle de l'organisation.
01
L'architecture au service du besoin
Nos ingénieurs commencent par comprendre les cas d'usage avant de choisir la stack. Une architecture sur-dimensionnée est aussi un problème qu'une architecture sous-dimensionnée.
02
Des livrables industrialisés
Code versionné, pipelines testés, documentation à jour, monitoring en place. Nos ingénieurs livrent des solutions qui tiennent en production — pas des POC qu'il faut refaire à zéro six mois plus tard.
03
Une vision end-to-end
Nos profils techniques comprennent aussi les enjeux de gouvernance, de qualité et d'usage analytique. Ils construisent des fondations data qui servent réellement les équipes qui consomment les données.
Décrivez-nous votre projet et le profil que vous recherchez — nous vous proposons un expert adapté à votre stack et disponible rapidement.
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