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Nous sommes à la recherche d'un profil technico - fonctionnel : Chef de projet Data / Data Analyst BIM. Les différentes phases du projet sont : Mise en place de l’outil de croisement et analyse de données : Tables d'échanges inter-métier et inter-projets ; Gestion de configuration (réseau, installations) ; SLI (exploitation & maintenance) ; Maquettes numériques (BIM) et IFC. Qualification & cohérence des données avant la mise en service : Détection d’incohérences, doublons ou informations manquantes ; Recommandations méthodologiques pour aligner les sources ; Mise en place de process de nettoyage et harmonisation. Appui au PMO et au transfert technique vers l’exploitant : Reporting structuré, interface avec parties prenantes (exploitation, maintenance) ; Organisation des tests de cohérence & validation finale. Formation des équipes internes : Guide utilisateurs, documentation, ateliers, montée en compétences.

Nous recherchons un Data Engineer | DevOps AWS (H/F) pour contribuer à la construction , à l’évolution et à la fiabilité d’un Data Lake stratégique , au cœur des projets liés à l’analyse de l ’expérience utilisateur. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de traitement des données (ingestion, transformation, restitution) au sein d’un environnement AWS moderne, dans une logique d’ industrialisation , de performance et de qualité de service . Vos principales missions : • Maintenir et faire évoluer une architecture data scalable sur AWS , adaptée à des volumes importants de données hétérogènes ( logs, fichiers, API …). • Concevoir et structurer les différentes couches du Data Lake ( Landing, Bronze, Silver ) en lien avec les besoins métiers et les bonnes pratiques data. • Développer des pipelines de traitement de données robustes et automatisés ( ETL/ELT ), en batch ou quasi temps réel , via des services AWS : Glue, Lambda, EMR, Redshift, S3… • Orchestrer les flux de données et automatiser les traitements entre les différentes couches du Data Lake. • Assurer le MCO : surveillance, détection et résolution des incidents, fiabilisation des flux, documentation technique. • Intégrer de nouvelles sources de données aux formats variés ( API REST, fichiers plats, logs applicatifs …) tout en assurant sécurité et performance . • Mettre en place des mécanismes de gestion des rejets et de réconciliation pour garantir la qualité et la cohérence des données. • Participer à l’ amélioration continue de la plateforme (veille, refonte, optimisation) , dans une logique DataOps (CI/CD, qualité, tests, versioning). • Collaborer avec les équipes projet, data analysts, data scientists et métiers pour aligner les solutions techniques avec les usages attendus . • Documenter l’architecture, les traitements et les processus pour assurer la traçabilité, la maintenabilité et la capitalisation.