Le poste Référent Technique – Dataiku & Braincube
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Langues : Français, Anglais (obligatoire – échanges avec l’Inde)
Séniorité : Senior (environnements data/ML/Cloud)
Plateforme Dataiku en environnement hybride :
Cloud AWS + On Premise pour données C3
Services : Design Node, Automation Node, API Node, Deployer Node
Intégration écosystème Data, stockage pérenne, déport compute EKS / Snowflake
Plateforme Braincube :
Déploiement Cloud AWS sur EKS
Architecture assurée par l’éditeur Braincube
Le client responsable du service, de la sécurité et du pilotage
Sécurité & Gouvernance :
RBAC, SSO/IAM, journalisation, conformité RGPD
Standards cybersécurité de client
Documentation & Outils :
VS Code, Git, frameworks internes
Confluence/SharePoint Data Factory
Gestion agile via Teams & backlog
Environnements :
Dev / Pré-production / Production
Processus d’industrialisation et de validation définis
Prestation Attendue :
Pilotage & gestion du service
Maintien des standards, gestion des licences, suivi des usages via KPIs
Gestion incidents, demandes, changements ; communication interne & client
Définition et suivi des SLAs
Optimisation de la performance opérationnelle
Architecture & Expertise technique
Rôle de référent technique & architectural pour la plateforme Data Groupe (Snowflake, Dataiku, Braincube)
Garantie de la résilience du service, gestion des obsolescences
Contrôle du niveau de sécurité
Roadmap & gouvernance
Construction de la roadmap d’évolution
Pilotage du plan de charge
Coordination France/Inde (prestataires, éditeur, interne)
Communication & coordination
Communication en cas d’incident, évolution ou maintenance
Interface avec DSIC (GCIS, Delivery cas d’usage, etc.)
Support & accompagnement
Accompagnement des équipes dans l’exploitation Dataiku/Braincube
Contribution à la montée en compétence des équipes
Profil recherché
Livrables :
Offre de service documentée, intégrée dans Service Now
Météo du service : KPIs incidents, demandes, faits marquants
Guide de bonnes pratiques Dataiku & Braincube (standards, modèles, FAQ)
Supports de formation et onboarding (slides, démos, exercices)
Plan de montée en compétence (par profil)
Cartographie des flux et modèles de données cibles
Business model défini et validé.
Environnement de travail
Expertises Techniques Attendues :
Très bonne connaissance des environnements Cloud AWS (S3, EC2, EKS)
Maîtrise de Dataiku (DSS, Automation, API, Deployer)
Connaissance du ML Ops, IA, Machine Learning et IA générative
Bases solides en architecture de données & systèmes d'information
Compréhension des modèles de gouvernance Data (RBAC, sécurité, RGPD)
Connaissance des problématiques d’exploitation data (flux, SLA, performance)
Capacité à structurer une offre de service, un plan de formation et une gouvernance
Excellente qualité rédactionnelle (docs d’archi, guides, supports de formation)
Capacité à concevoir un business model adapté
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