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La mission consiste à intervenir en tant qu’Ingénieur Data dans le cadre d’un programme majeur de transformation du système d’information pour un acteur du secteur bancaire. Le programme inclut la modernisation de la plateforme data existante, la migration vers une nouvelle cible décisionnelle basée sur Snowflake et l’industrialisation de nouveaux usages data à forte valeur métier. Le consultant participera à la conception, au développement, au pilotage et à la livraison de datamarts décisionnels, à la migration des usages Talend vers DBT, ainsi qu’à l’alimentation des données brutes vers Snowflake. Il interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des usages, depuis l’analyse des besoins métier jusqu’aux développements, tests, mise en production, documentation et suivi post-déploiement.
Candidate profile
Le profil recherché est un ingénieur Data / BI confirmé, disposant d’une solide expérience sur les environnements décisionnels, les architectures data et les projets de migration vers Snowflake. Une bonne maîtrise de Snowflake, SQL, Talend et DBT est attendue, ainsi qu’une capacité à concevoir des pipelines, industrialiser des usages data, définir des patterns d’architecture, identifier les dépendances sources et garantir la qualité, la performance, la sécurité et la maintenabilité des solutions. Des connaissances sur Kafka, API REST, Control-M, Dynatrace, Git, SVN, Maven, Jenkins, Sonar ou Eclipse seraient appréciées. Le consultant devra également être capable de dialoguer avec les métiers, challenger les besoins, formaliser des solutions pragmatiques, estimer les charges, identifier les risques et encadrer certains développements réalisés par un centre de services.
Working environment
La mission s’inscrit dans un environnement bancaire, data et décisionnel en pleine transformation, avec coexistence entre une plateforme Big Data / Datalake existante et une cible Snowflake en cours de déploiement. Le consultant travaillera avec plusieurs parties prenantes : chef de projet, équipes IT, infrastructures, centre de services, Data Management Office et directions métiers telles que marketing ou réglementaire. Le contexte nécessite une bonne compréhension des enjeux BI, de la gouvernance des données, des architectures cloud public, des processus de livraison en cycle en V ou agile, ainsi qu’une capacité à produire des spécifications fonctionnelles et techniques, dossiers d’architecture, documentation d’exploitation, code versionné et livrables de qualité.
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