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Notre client dans le secteur Aérospatial et défense recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Dans le cadre d'un programme de transformation Data au sein d'un acteur majeur de l'aéronautique, nous recherchons un Data Engineer GCP en freelance afin de renforcer une équipe en charge d'un projet décisionnel stratégique dédié aux opérations au sol. La mission s'inscrit dans un contexte de migration et d'optimisation d'une plateforme Data Warehouse sur Google Cloud Platform. L'objectif est d'améliorer les performances des traitements, la qualité du code et l'organisation des référentiels Git tout en réduisant la dette technique. Missions principalesParticiper à l'évolution et à l'optimisation d'une plateforme Data Warehouse sur GCP Améliorer les performances des traitements et requêtes BigQuery Optimiser la structure, l'organisation et la maintenabilité des dépôts Git Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et de déploiement Participer à la mise en place et à l'amélioration des chaînes CI/CD Accompagner la migration des solutions BI vers l'environnement GCP Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre et valoriser les données opérationnelles Participer à la réduction de la dette technique et à la définition des bonnes pratiques de développement Environnement techniqueCompétences indispensablesGoogle Cloud Platform (GCP) BigQuery Git / GitHub CI/CD GitHub Actions ou outils équivalents Connaissances appréciéesData Warehouse / BI Optimisation de performances Data Méthodologies Agile (Kanban) Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering Excellent esprit d'équipe Forte capacité d'intégration dans un environnement existant Sens de l'écoute Bonnes qualités de communication Autonomie et capacité à être rapidement opérationnel Challenges de la missionPrendre en main un projet comportant plusieurs dizaines de modules Optimiser les performances des traitements BigQuery à grande échelle Structurer durablement les pratiques de développement et les dépôts Git Poser des bases solides pour l'exploitation de la plateforme Data sur GCP Réduire la dette technique tout en accompagnant les évolutions fonctionnelles Compétences / Qualités indispensables : Java, Spark, GCP, Big Query Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience dans l'optimisation de plateformes Data à fort volume, Appétence pour les environnements métiers opérationnels complexes Informations concernant le télétravail : Oui — 4 jours/semaine

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Data Engineer H/F Description de la mission : Intermédiation SOURCING – Data Engineer Contexte et objectif de la mission Au sein de la Direction des Systèmes d'Information, le domaine Data Fabric porte les sujets liés à la donnée. Le pôle BI Management est responsable des projets DATA de l'entreprise : cadrage des besoins métiers de pilotage et de décision, conception générale des projets DATA et DATAVIZ, développement des produits data métiers, alimentation des objets métiers, du data warehouse et des modèles sémantiques via DBT et Snowflake, développement des modèles sémantiques Power BI, déploiement des services Power BI, sécurisation des accès à la donnée, recette, mise en service, conformité avec la gouvernance data et les référentiels, application des règles de construction définies par la plateforme data, et maintien en conditions opérationnelles. La mission s'inscrit dans un projet BI dédié à la prévention, santé et sécurité, visant à industrialiser la production et le suivi d'indicateurs de performance dans un environnement gouverné, sur une plateforme Data Analytics et avec Power BI. Missions principales Le Data Engineer rejoindra l'équipe BI Management pour la phase de réalisation du projet et interviendra au sein d'une squad dédiée, en collaboration étroite avec le Proxy Product Owner, le responsable maîtrise d'œuvre / chef de projet, le Delivery Lead et les référents métiers. Responsabilités principales : 1. Conception détaillée • Documenter les règles de gestion technique • Documenter les schémas d'architecture data • Documenter les structures data cibles et objets métiers construits à partir des objets d'échange de la plateforme data 2. Développement data et alimentation des couches de la plateforme • Développer les pipelines ELT avec DBT • Développer les chargements Bronze vers Silver puis Gold • Réaliser les transformations dans Snowflake via DBT • Développer l'ordonnancement et l'orchestration des flux avec Airflow • Concevoir les modèles de staging pour la normalisation des données sources • Concevoir les marts Gold orientés métier BI 3. Orchestration Airflow • Créer et maintenir les DAGs Airflow pour orchestrer les chaînes Silver vers Gold puis le rafraîchissement Power BI • Gérer les dépendances inter-pipelines, les reprises sur erreur et l'alerting 4. Développement sur Snowflake • Développer les produits de données conformes aux règles de la Data Fabric • Créer des vues, tables et autres objets optimisés sur Snowflake 5. Data visualisation et sémantique Power BI • Développer les modèles sémantiques et les rapports sur Power BI Services • Utiliser DAX, le langage M et les pipelines de déploiement • Mettre en œuvre les fonctionnalités Power BI Services : abonnements, alertes par mail ou Teams sur valeur ou rapport 6. Bonnes pratiques de développement • Mettre en place le versioning Git via GitLab • Participer aux revues de code • Assurer la modularité, le lineage et le CI/CD 7. Catalogue et traçabilité • Documenter les modèles via dbt docs • Assurer la traçabilité et le lineage 8. Industrialisation et DevOps data • Mettre en place le CI/CD des pipelines dbt • Gérer les environnements DEV / REC / PROD sur la plateforme Data Analytics • Assurer le déploiement automatisé 9. Performance • Optimiser les requêtes SQL • Choisir les matérialisations adaptées (incremental vs full) • Gérer le partitionnement / clustering éventuel • Gérer des volumes importants • Optimiser les coûts Snowflake 10. Gestion des ressources plateforme • Créer les schémas YAML et plateforme • Créer et gérer les bons de souscription 11. Collaboration et delivery • Collaborer avec les Tech Leads et architectes du pôle transverse Data Fabric pour respecter les cadres d'architecture et de sécurité • Respecter les bonnes pratiques de développement du pôle • Estimer la charge des développements lors de la préparation des sprints et alerter sur les complexités identifiées • Vulgariser les sujets techniques auprès des métiers et des parties prenantes Référentiel synthétique du poste • Ingestion : demande et suivi de mise en place des flux vers Snowflake • Transformation : développement des modèles dbt en SQL • Modélisation : conception Bronze vers Gold • Qualité : tests, monitoring, gouvernance • Industrialisation : CI/CD, orchestrations • Performance : optimisation Snowflake • Documentation : lineage et catalogue • Collaboration : interface BI / MOA / plateforme Profil recherché Compétences techniques et fonctionnelles obligatoires : • DBT : développement de modèles staging et marts, gestion du DAG de transformations, macros, Jinja templating, matérialisations view / table / incremental • Snowflake : conception de schémas Bronze / Gold, gestion de tables volumineuses, optimisation des coûts compute / storage, clustering, partitionnement logique • Airflow • Conception et modélisation data : tables de faits / dimensions, marts métier Gold, historisation, granularité, normalisation vs dénormalisation • Maîtrise de l'architecture médaillon et de la modélisation data 3NF • Power BI • SQL avancé et Python • Rédaction de spécifications techniques générales et détaillées, contrats d'interface et gestion de modes dégradés • Connaissance des systèmes décisionnels : conception, modélisation objet métier, MCD, MPD • Pilotage : planification, animation d'ateliers, reporting Qualités relationnelles et personnelles : • Fort esprit d'analyse et de synthèse • Aisance et qualité de communication écrite et orale en français • Proactivité et force de proposition • Capacité d'adaptation, rigueur et autonomie Livrables attendus • Spécifications techniques détaillées • Architecture data cible et modèle de données cible • Environnement de recette configuré • Cahier de recette (Squash) • Automatisation des tests • Recette technique et fonctionnelle • Rapport de tests techniques • Planning des développements, recette technique et déploiement • Spécifications techniques générales / détaillées • Développements Conditions de mission • Temps plein : 18 jours par mois • Travail à distance autorisé dans la limite de 10 jours par mois, avec planning à partager et faire valider chaque mois • Télétravail autorisé uniquement depuis la France métropolitaine • Localisation : Saint-Denis, proche Stade de France • Déplacements : non • Heures non ouvrées : non • Période ferme : du 08/09/2026 au 25/09/2026 • Période optionnelle 1 : du 28/09/2026 au 24/12/2026 • Période optionnelle 2 : du 28/12/2026 au 26/03/2027 • Maximum contractuel mentionné : 36 mois • Validation du CRA obligatoire • Propriété intellectuelle transférée intégralement au client final • Signature d'un NDA si nécessaire Compétences / Qualités indispensables : DBT, Snowflake, Airflow, Power BI, SQL avancé et Python, Modélisation data médaillon / 3NF Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance de l'écosystème SI interne et du secteur de l'énergie Informations concernant le télétravail : Travail à distance autorisé jusqu'à 10 jours par mois, planning à partager et faire valider par le prescripteur chaque mois, uniquement depuis la France métropolitaine.

Nous recherchons actuellement un(e) Data Engineer Senior pour accompagner une équipe Data sur des sujets à forts enjeux autour de la Data Engineering, du Big Data et des architectures Lakehouse. 🔎 1 Data Engineer Senior 🎯 Missions principales : · Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données à grande échelle · Mettre en œuvre des flux batch, streaming et ingestion via API · Structurer les transformations selon le modèle Médaillon (Bronze / Silver / Gold) · Développer et industrialiser les pipelines avec DBT, Spark et Iceberg · Contribuer à l'évolution et à l'optimisation de l'architecture Lakehouse · Déployer et maintenir les pipelines dans un environnement Cloud AWS · Orchestrer les workflows ETL / ELT avec Airflow · Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform · Travailler sur des environnements conteneurisés avec Docker / Kubernetes · Garantir la disponibilité, la supervision et l'observabilité des traitements · Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue · Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : tests, validations et contrôles automatisés · Documenter les architectures, pipelines et règles métier · Garantir la conformité des flux, notamment dans le respect des exigences RGPD ⚙️ Environnement technique : · DBT / Data Catalog · Apache Spark · Apache Iceberg · AWS : Glue, EMR, S3… · Terraform · Airflow · Python · Trino / Starburst · Datadog · Docker / Kubernetes · Architectures Big Data / Lakehouse · Modélisation et collecte de données 🧑‍💻 Profil recherché : · Minimum 8 ans d'expérience en Data Engineering · Expertise confirmée des architectures Big Data et Lakehouse · Très bonne maîtrise de DBT, Spark, Iceberg, AWS et Terraform · Solide expérience sur les services AWS, notamment Glue, EMR et S3 · Connaissance de Trino / Starburst et Datadog · Bon niveau en Python · Forte capacité d'analyse et de compréhension des enjeux métiers · Expérience dans l'accompagnement et l'encadrement de profils juniors · Autonomie, rigueur et forte culture de l'amélioration continue 🌍 Contexte : · Environnement Data à grande échelle · Projets autour de la modernisation et de l'industrialisation des plateformes Data · Forts enjeux Lakehouse, Data Quality, Observabilité et Cloud · Collaboration avec des équipes Data, IT et métiers 📍 Localisation : Île-de-France – Hybride 🏠 Télétravail : 3 jours par semaine 📅 Démarrage : fin août 2026 💼 Mission longue durée Si vous êtes intéressé(e) ou connaissez un(e) Data Engineer Senior correspondant à ce profil, n'hésitez pas à me contacter en MP ou directement par téléphone. Cordialement,

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : • ETL: Talend • Analyse de données (PowerBI, Tableau) • Base de données (SQL, GCP) • Langages: Python, SQL

Vos missions ? Intégré(e) à nos équipes ou chez nos clients, vous contribuez à développer et valoriser l'ensemble des données en résolvant des problématiques business concrètes via les technologies liées à la Data A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et mettre en place des architectures de données en choisissant les technologies adaptées aux besoins. - Gestion des bases de données en garantissant la performance et la scalabilité des solutions de stockage. - Analyser et explorer les données avec les différents outils. - Mettre en place des tableaux de bord avec Power BI ou Tableau en exploitant les données transformées via Talend. - Interagir avec les équipes métier pour comprendre et les besoins. - Utiliser TALEND pour extraire des données depuis plusieurs sources (SQL, API, Excel ...). - Automatiser les processus ETL pour centraliser les données dans un Data Wrehouse (Snowflake). - Participation aux projets IA. Compétences requises : - Snowflake, Talend - Analyse de données (PowerBI, Tableau) - Base de données (SQL, GCP) - Langages: Python, SQL

Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, … QUALIFICATION ET GESTION DES DONNÉES : • Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité • Intègre les éléments • Structure la donnée (sémantique, etc.) • Cartographie les éléments à disposition • Nettoie la donnée (élimination des doublons, …) • Valide la donnée • Éventuellement, il crée le référentiel de données Résultat attendu Le prestataire devra développer un outil dans databricks qui permet de filtrer les clients selon des critères définis par le client. Il devra livrer une interface permettant d'activer ou désactiver les filtres et produire des rapports sur les clients sélectionnés ce jour. Il devra développer un ETL en utilisant les services AWS les plus adaptés: notamment AWS Step Functions pour l'orchestration / moteur de workflow AWS lambda pour des traitements légers AWS Aurora ou RDS comme BDD relationnelle transactionnelle Eventuellement Databricks si besoin d'offload pour des charges de traitements / transformations lourdes Les données entrantes seront récupérés via des API ou des fichiers plats Les données sélectionnées et transformées seront envoyées dans une 20aine d'API

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Wavo, fintech qui construit le futur du financement de stocks pour les PME (achat et financement de stocks en amont, sans dette ni garantie personnelle), recrute un Data Engineer. La donnée est au coeur de leur modèle : elle alimente les décisions de financement, les modèles de risque et l'évaluation de la valeur et de la qualité des stocks financés. Le Data Engineer joue un rôle central dans la construction et l'évolution de la plateforme data, sur toute la chaîne de valeur : ingestion de sources externes, modélisation de datasets fiables, mise en production de pipelines et publication des données qui alimentent le produit et les opérations. C'est un rôle d'ingénierie à fort impact métier. Au quotidien, la personne travaille avec David (Founding Data Engineer) et en collaboration étroite avec les équipes Product, Software et Ops, dans une petite équipe avec beaucoup d'ownership, des boucles de feedback rapides et un périmètre technique large (conception, infrastructure, DevOps, sujets proches du produit). Les missions incluent aussi des sujets à forte valeur métier comme l'orchestration d'agents IA pour l'ingestion de données, l'analyse de documents et l'évaluation de la santé financière des clients.

Nous recherchons un Data Engineer H/F pour une mission à Nantes. Missions : Recueil et analyse des problématiques liées aux données afin d'identifier les besoins des utilisateurs Cartographie des différentes sources et compréhension des flux de données existants Participation à la définition de l'architecture et de la structuration des données Développement des flux d'intégration et d'alimentation des datamarts à l'aide d'outils ELT Surveillance des traitements et analyse des erreurs ou anomalies rencontrées Mise en œuvre des corrections et des améliorations sur les pipelines Vérification de la fiabilité et de la qualité des données produites Rédaction des documents techniques et formalisation des procédures Contrôle quotidien de l'exécution des flux et suivi des traitements en production

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data au sein du secteur numérique, nous recherchons un(e) Data Engineer expérimenté(e) spécialisé(e) sur DBT. Vous interviendrez sur des projets de transformation et de modélisation de données en contribuant à la conception, à l'industrialisation et à l'optimisation des traitements Data. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir et développer des modèles de données avec DBT. Mettre en œuvre les tests de qualité, la documentation et les processus de déploiement. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes. Participer à la structuration des architectures Data en couches (staging, intermediate et marts). Intervenir sur des environnements Data Cloud tels que Snowflake, BigQuery, Redshift ou équivalent. Contribuer aux processus de versionning et d'intégration continue à l'aide de Git et des pipelines CI/CD. Collaborer avec les équipes Data existantes dans un environnement technique exigeant et structuré.

Contexte de la mission : Viveris pilote les chantiers de transformation métier et IT qui contribuent à la performance des entreprises bancaires. Dans ce cadre, nous recherchons notre Data Engineer qui contribuera à un programme important d'évolution de la plateforme Data. Vos missions et responsabilités : - Analyser les besoins métiers et les traduire en solutions BI pertinentes et durables ; - Modéliser les données en cohérence avec les objectifs fonctionnels et les bonnes pratiques décisionnelles ; - Créer et maintenir les flux de données via des outils ETL, en assurant leur qualité, robustesse et performance ; - Participer à la recette et au suivi de production des chaînes décisionnelles, en lien étroit avec les utilisateurs ; - Assurer un rôle transverse sur les projets décisionnels : échange avec les MOA, rédaction de spécifications fonctionnelles, accompagnement des utilisateurs.

Pour un client défense, nous recherchons 2 consultants data bilingues anglais de minimum 7 ans d'expérience. Contrôle élémentaire (FICE) à prévoir. PROFIL HABILITABLE OBLIGATOIRE La mission est à Malakoff, avec des déplacements à prévoir, notamment à Massy. Démarrage tout début septembre. Le programme termine le 31.07.2027. Le calendrier du process étant très serré, merci d'envoyer les profils jeudi au plus tard. Tâches : - Qlik Replicate: Replication tasks (Source: SAP, Destination: Snowflake) - Snowflake: Medallion structure (Bronze: Raw, Silver: Core, Gold: Published) - Matillion: Data transformation tasks between Snowflake layers - Other data tools (Alteryx, Tableau, SAP Business Objects): Alteryx flows reading snowflake to publish Alteryx yxdb and Tableau data sets SAP Business Objects / BW reports distributed directly to end users via email. Répartition estimée des tâches : - Snowflake: 50% - Qlik Replicate: 15% - Matillion: 25% - Other data tools: 10% Mandatory skills - Qlik, Snowflake,Matillion Desired - SAP BO Bonus - Alteryx, Tableau

Tâches : Développer et réaliser de nouvelles fonctionnalités/usages définis et priorisés (user stories) au sein de la Squad, tout en respectant les règles de gestion et les critères d'acceptation associés. Aider et conseiller les autres membres de la squad sur les pratiques de développement et de qualité. Attendus : Contribuer au sein d'une équipe agile à répondre aux besoins : Définir les architectures des solutions avec le reste de l'équipe Fabriquer et tester les solutions en mettant l'accent sur l'automatisation des tests Déployer dans les différents environnements Garantir le bon fonctionnement en production Accompagner l'évolution des pratiques de l'équipe dans une logique d'amélioration continue de la qualité du code

Contexte: Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour intervenir sur une plateforme Big Data dédiée à la collecte, au traitement et à l'exploitation de données à grande échelle. Vous intégrerez une équipe en charge de la mise à disposition de données fiables et exploitables pour les équipes Data et participerez activement à l'évolution d'une plateforme moderne reposant sur des architectures distribuées et des technologies Cloud Native. Vos missions: Concevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données avec PySpark / Spark. Préparer, nettoyer et mettre à disposition des jeux de données destinés aux équipes Data. Développer des indicateurs de performance (KPI) et des tableaux de bord sous Tableau. Superviser et maintenir une plateforme Big Data fonctionnant sur Kubernetes / OpenShift. Diagnostiquer et résoudre les incidents techniques liés aux traitements de données et aux applications. Participer à l'évolution des traitements Spark et des datasets. Déployer et maintenir les applications via Helm. Administrer les composants de la plateforme (Airflow, MinIO, MySQL, JupyterHub, etc.). Gérer les environnements de déploiement continu avec GitLab. Participer à l'administration du Data Lake (stockage, utilisateurs, règles de gestion). Contribuer à l'amélioration continue des performances, de la sécurité et de la disponibilité de la plateforme. Environnement technique : Python PySpark Apache Spark Scala Pandas Hadoop / HDFS Tableau Software Kubernetes OpenShift Helm GitLab Docker Airflow MinIO MySQL Data Lake Parquet

Nous recrutons un(e) Data Engineer / Data Scientist en CDI. Dans le cadre d'un projet de longue durée, nous recherchons un(e) Data Engineer / Data Scientist pour rejoindre une équipe en charge de la conception, du développement et de l'industrialisation de modèles prédictifs. Localisation : Région de Toulouse Contrat : CDI uniquement (pas de freelance) Vos principales missions : Recueillir les besoins auprès des équipes métiers. Concevoir des maquettes et des tableaux de bord. Développer, tester et industrialiser des modèles prédictifs. Développer et industrialiser des outils, des fonctionnalités et des librairies techniques. Profil recherché : Solide expérience en développement Python. Expérience en Data Engineering et/ou Data Science. Expérience dans le développement de modèles prédictifs et de dashboards. Bonne maîtrise de Databricks. Excellentes capacités de communication pour échanger avec les équipes techniques et métiers. Une connaissance de l'environnement avionique, notamment ATA21, est un atout. Ce poste est ouvert uniquement en CDI. Les candidatures de freelances ne seront pas étudiées. Nous recherchons idéalement une personne déjà installée dans la région de Toulouse.

Concevoir, développer et maintenir des Data Products batch et temps réel. Construire et optimiser des pipelines ETL/ELT. Garantir la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données. Collaborer avec les équipes métier, Produit et Data. Participer à la migration Cloud et à la réduction de la dette technique. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de testing, documentation et monitoring. Promouvoir l'utilisation responsable des outils d'IA (Copilot, Claude Code, etc.). Participer aux code reviews et au partage de connaissances.

Contexte :Dans le cadre d'un programme de transformation du patrimoine data et d'optimisation de la connaissance client, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data Engineering au sein d'une direction en charge des activités Marketing, Digital et Data. Vous évoluerez dans un environnement transverse et collaboratif, en interaction étroite avec les équipes d'architecture, IT, Data Science, pilotage de la donnée et métiers. Votre rôle consistera à valoriser de nouvelles sources de données et à contribuer à la mise à disposition d'actifs data fiables et exploitables pour des usages analytiques, opérationnels et décisionnels. Missions :Au sein de l'équipe Data Engineering, vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir et faire évoluer les modèles de données métiers. Exploiter et intégrer de nouvelles sources de données mises à disposition par les équipes IT. Développer et maintenir les datamarts destinés aux usages analytiques et opérationnels. Concevoir, développer et optimiser les pipelines de traitement des données. Réaliser les tests techniques et garantir la qualité des livrables. Participer à la mise en œuvre des standards d'architecture et des bonnes pratiques Data. Produire la documentation technique et fonctionnelle associée. Accompagner les équipes métiers dans la valorisation des données. Livrables :Modèles de données métiers. Datamarts et pipelines de données. Documents de mapping et de modélisation. Spécifications techniques. Documentation projet et d'exploitation.