Description détaillée Appel d'Offre – Consultant Data Analytics Engineer – Intégration/Modélisation/Restitution de données - Domaine Corporate Contexte de la mission Dans le cadre de l'optimisation et de l'unification de ses capacités analytiques transversales, le client recherche un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint.
Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ces sujets d'intégration et contribuer à la stabilité et à la qualité des flux data. Contexte : Dans le cadre de ses activités, notre client souhaite renforcer ses capacités en intégration de données afin d'accompagner la mise en place de nouveaux flux et l'évolution des flux existants. Le besoin porte sur : • L'intégration de nouvelles sources de données • L'évolution et la fiabilisation des flux existants • La mise en place de traitements de données robustes et industrialisés Missions : Intégration de données • Analyser les besoins d'intégration de nouvelles sources • Concevoir et développer les flux d'ingestion de données • Assurer la transformation et l'intégration des données dans les systèmes cibles Mise en place / évolution des flux • Développer et faire évoluer les flux existants • Assurer la cohérence et la traçabilité des données • Participer à l'optimisation des traitements Fiabilisation & qualité • Mettre en place des contrôles de qualité de données • Identifier et corriger les anomalies sur les flux • Garantir la robustesse et la continuité de service Industrialisation & exploitation • Automatiser et industrialiser les traitements • Participer au monitoring et à la supervision des flux • Contribuer à la documentation technique
Contexte de la consultation Dans le cadre de l'exploitation, de la sécurisation et de l'amélioration continue de sa plateforme Data, l'entreprise souhaite s'appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l'exécution de traitements de données, l'orchestration de chaînes applicatives, l'exposition de services analytiques et l'interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l'usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d'exploitation, de tuning et d'industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s'inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance. __________ 2. expertise technique et opérationnelle plateforme Data reposant notamment sur : • Kubernetes pour l'orchestration des composants ; • Apache Spark pour le traitement distribué de données ; • Apache Airflow pour l'orchestration des workflows ; • Starburst / Trino pour l'interrogation distribuée des données ; • les outils associés de supervision, logs, alerting, sécurité et déploiement. Le consultant interviendra en appui des équipes de production, d'infrastructure, de Data Engineering, d'architecture et des métiers afin d'assurer le maintien en conditions opérationnelles, l'analyse des incidents, l'optimisation des traitements et l'amélioration continue de la plateforme. __________ 3. Objectifs de la prestation La mission devra permettre d'atteindre les objectifs suivants : • assurer un support de niveau expert sur les incidents liés à Spark, Airflow, Starburst/Trino et Kubernetes ; • améliorer la stabilité opérationnelle des workloads Data ; • diagnostiquer et corriger les problèmes de performance, de consommation de ressources ou de fiabilité ; • accompagner les équipes projets dans la mise en production de nouveaux traitements ; • assister les métiers dans l'usage optimisé de la plateforme ; • définir et formaliser des bonnes pratiques techniques ; • optimiser le dimensionnement et l'allocation des ressources Kubernetes ; • contribuer à la réduction des coûts d'exploitation liés à une mauvaise consommation CPU, mémoire, stockage ou I/O ; • renforcer l'observabilité, le monitoring et les procédures d'exploitation ;
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, un acteur majeur du secteur financier recherche un Data Scientist expérimenté pour rejoindre une équipe Data Science à dimension internationale. Vous intégrerez une équipe transverse intervenant sur des projets innovants autour de la Data, de l'IA et de la gouvernance des données, avec des interlocuteurs répartis dans plusieurs pays. 📋 Vos missions • Réduire les efforts manuels liés à la documentation du Data Lineage • Améliorer la productivité des équipes métier et Data • Produire des livrables réutilisables en vue d'une industrialisation de la solution • Concevoir des approches d'extraction et d'analyse des métadonnées • Analyser des sources techniques hétérogènes • Développer des composants permettant la reconstruction des liens entre les données • Évaluer et comparer les résultats obtenus • Produire une documentation claire et exploitable par les équipes Data Science, Data Governance et les métiers 🛠️ Environnement BigQuery · Cloud Composer/Airflow · IA/GenAI
Introduction & RésuméCe poste a pour but d'optimiser et d'unifier les capacités analytiques. Un consultant Data Analytics Engineer autonome est recherché pour intégrer, modéliser et restituer les données stratégiques du groupe. L'objectif principal est de fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés pour la prise de décision. ResponsabilitésÉtablir des connexions techniques sécurisées avec les systèmes sources (ERP, Finances, RH, etc.). Extraire et charger des données issues de différents domaines fonctionnels. Concevoir des pipelines d'ingestion automatisés fiables. Structurer et modéliser les données dans un Data Warehouse (Snowflake). Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données. Développer des vues et agrégats spécifiques pour l'analyse. Documenter les pipelines d'ingestion et les modèles de données. Exigences clésExpérience en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation dans un environnement cloud (idéalement Snowflake). Compétences solides en data modeling analytique. Expérience en orchestration de pipelines de données. Capacité à travailler en méthodologie Agile (Scrum). Autonomie et bonnes compétences en communication. Atouts supplémentairesConnaissance des processus métiers dans l'hôtellerie ou secteur similaire. Autres DétailsSituation : Projet d'intégration dans un environnement technique varié. Outils : Snowflake, Airflow, DBT, SQL, Python, Git, Confluence, Jira.
Nous recherchons un consultant Data Analytics Engineer autonome pour une mission d'intégration, de modélisation et de restitution des données Corporate stratégiques du groupe. Cette initiative vise à fournir une vision consolidée et exploitable des indicateurs clés provenant de diverses sources internes, essentielles à la prise de décision stratégique et opérationnelle. Objectifs de la mission Établir et sécuriser des connexions techniques robustes et évolutives avec les systèmes sources Corporate identifiés (ERP, Plateformes Financières, RH, ITSM etc.). Extraire et charger les données des domaines fonctionnels Corporate clés : finance, ressources humaines, référentiels, achats, etc. Concevoir et implémenter des pipelines d'ingestion automatisés fiables et performants, garantissant l'intégrité et la fraîcheur des données. Structurer et modéliser les données dans un entrepôt de données (Data Warehouse Snowflake) de manière logique, modulaire, réutilisable et optimisée pour l'analyse et la restitution. Mettre en place des mécanismes de gouvernance des données : gestion des métadonnées, logiques de rafraîchissement, suivi de la qualité des données et gestion des erreurs. Développer des vues et agrégats de données spécifiques aux besoins de restitution et d'analyse des différents départements Corporate. Documenter de manière exhaustive les pipelines d'ingestion, les modèles de données (logique et physique), les règles de transformation et les points de reprise pour assurer la maintenabilité et la transférabilité. Environnement technique (exemples, à confirmer selon l'architecture existante ou cible)** Sources : Multiples systèmes Corporate (Systèmes Financiers, Plateformes Achats, Outils ITSM. - via APIs, exports ou connecteurs natifs). Destination : Snowflake(Data Warehouse Cloud). Orchestration : Airflow. Transformation : DBT Core / SQL, Python (Pandas/PySpark) ou équivalent. Modélisation : DrawIO, Lucidchart ou autre support outil libre. Visualisation / Restitution : Tableau. CI/CD / versioning : GitLab, GitHub. Documentation : Confluence, Jira, SharePoint. Profil recherché Expérience confirmée en intégration de données depuis des systèmes d'entreprise complexes (ERP, CRM, finance, RH). Maîtrise des techniques d'ingestion et de transformation de données dans un environnement cloud (idéalement Snowflake ou équivalent). Solides compétences en data modeling analytique (modèles dimensionnels, Data Vault, médaillon ou autres architectures d'entrepôt de données). Excellentes pratiques en matière d'orchestration de pipelines de données, de versioning de code, de documentation technique et fonctionnelle. Capacité à travailler efficacement au sein d'une équipe Agile, suivant la méthodologie Scrum. Forte capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à interagir efficacement avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers. Capacité à comprendre et traduire les besoins métiers complexes en solutions techniques de données. ! Bonus important ! : Connaissance des structures de données et des processus métier typiques d'un grand groupe international dans l'hôtellerie ou un secteur similaire.
Prestation : Prestation d'expertise Data Platform Technique : Kubernetes — Spark — Airflow — Starburst Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de la sécurisation et de l'amélioration continue de sa plateforme Data, l'entreprise souhaite s'appuyer sur une expertise externe spécialisée autour des technologies Apache Spark, Apache Airflow et Starburst/Trino, déployées et opérées sur une infrastructure Kubernetes. Cette plateforme constitue un socle critique pour l'exécution de traitements de données, l'orchestration de chaînes applicatives, l'exposition de services analytiques et l'interrogation distribuée de données par les équipes métiers, projets et Data. Les enjeux principaux sont les suivants : • garantir la stabilité et la disponibilité de la plateforme ; • améliorer la qualité du support production ; • réduire les incidents récurrents ; • optimiser l'usage des ressources Kubernetes ; • accompagner les équipes métiers et techniques dans leurs usages ; • renforcer les bonnes pratiques d'exploitation, de tuning et d'industrialisation ; • améliorer la performance des traitements Spark, des DAG Airflow et des requêtes Starburst/Trino. La prestation attendue s'inscrit dans un contexte de production, avec des exigences fortes en matière de disponibilité, de maîtrise des incidents, de sécurité, de traçabilité et de performance.
ContexteDans le cadre du développement de l'IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d'une équipe composée d'experts dans le domaine de l'IT et fort de vos expériences d'administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : MissionsConcevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées, avec les capacités CLOUD, intégrées à SNOWFLAKE ou sur AWS Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l'international pour qu'ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE Participer à l'évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) Participer aux choix technologiques de l'offre à mettre en place Analyser les documents d'architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l'offre proposée Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU Accompagner à la prise en main de la plateforme Data
Nous recherchons pour le compte de notre client Grand-compte en finance un Data Engineer confirmé. Missions : • Travailler au sein de notre équipe d'ingénierie des données pour identifier et mettre en œuvre les solutions de données (cloud) les plus optimales pour nos clients et/ou nos projets internes • Gérer les environnements et être responsable de la fourniture d'un support et d'un service proactifs et de haute qualité • Si nécessaire : résoudre les incidents, identifier leur cause première, corriger et documenter les problèmes, et mettre en œuvre des mesures préventives Vous accompagnez les membres de l'équipe moins expérimentés dans leur développement, en les aidant à relever les défis en leur présentant les meilleures pratiques et en leur montrant comment mettre en œuvre et exploiter une solution de manière efficace • Vous formez les équipes à la mise en œuvre de nouvelles initiatives, en dispensant les formations associées selon les besoins Votre profil : • Un état d'esprit « Agile » ; vous êtes un fervent défenseur de la méthodologie DevOps et avez déjà travaillé avec la chaîne d'outils DevOps. Cela inclut l'infrastructure en tant que code, la gestion des artefacts, la gestion des vulnérabilités, la gestion de Git et le pipeline CI/CD ; • Passionné(e) de technologie et d'open source, vous aimez explorer et découvrir en permanence de nouvelles solutions cloud natives ; • Autonome tout en ayant l'esprit d'équipe, vous vous épanouissez dans un rôle exigeant où un haut niveau de compétence est nécessaire • Bonnes compétences en communication et capacité à interagir efficacement avec les clients • Capacité avérée à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires composées d'analystes métier, de développeurs, d'analystes de données et d'experts fonctionnels • Passionné(e) par l'excellence dans le travail et soucieux(se) du détail • Maîtrise de l'anglais (à l'oral et à l'écrit) et du français • Capacité à anticiper et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent la productivité de nos clients • Souhaitable : expérience dans la mise en œuvre et l'exploitation d'applications basées sur des conteneurs (Docker) ;
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data européenne, nous recherchons un(e) Data Engineer Senior pour concevoir, développer et maintenir des plateformes et produits de données évolutifs, destinés à répondre aux besoins métiers en matière de pilotage, de reporting et d'analyse. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data, de l'ingestion des données jusqu'à leur mise à disposition pour les équipes métiers et BI. Vos principales responsabilitésArchitecture & Plateforme Data Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données robustes et évolutives (Raw / Curated / Consumption). Développer des solutions alignées avec les standards d'architecture Data modernes. Garantir la maintenabilité, la réutilisabilité et la scalabilité des développements. Data Engineering Concevoir, développer et optimiser des pipelines ETL/ELT. Mettre en place des traitements de données performants et industrialisés. Développer des modèles de transformation avec dbt. Orchestrer les traitements via Apache Airflow. Modélisation des données Concevoir des modèles dimensionnels (Star Schema, Data Marts). Produire des jeux de données fiables et prêts à l'exploitation (KPI-ready datasets). Qualité, Gouvernance & Sécurité Garantir la qualité, la fiabilité et l'intégrité des données. Mettre en œuvre les règles de gouvernance, de sécurité et de gestion des accès (RBAC). Participer à la documentation du lineage et des standards de développement. Performance & Industrialisation Optimiser les performances des pipelines et des traitements Snowflake. Améliorer les coûts d'exécution et de stockage. Mettre en place le monitoring, la supervision et les alertes. Collaboration Collaborer avec les équipes métiers, les Business Analysts, Product Owners et équipes BI. Participer aux ateliers fonctionnels et techniques. Assurer le transfert de connaissances et la documentation des solutions. Environnement techniqueSnowflake AWS dbt Apache Airflow SQL Git CI/CD Jira Confluence Lucid
Nous recherchons un Data Engineer Senior pour accompagner la mise en place d'un Data Warehouse moderne sur Snowflake au sein d'un environnement cloud AWS. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir et industrialiser une plateforme analytique moderne reposant sur Snowflake, dbt et AWS. L'objectif principal sera de participer à la construction du Data Warehouse, à la modélisation des données et à l'industrialisation des pipelines de traitement. Missions principalesConcevoir et développer le Data Warehouse sur Snowflake. Développer et maintenir les transformations de données avec dbt. Concevoir et orchestrer les pipelines de données avec Airflow. Développer des traitements en Python (Pandas, PySpark). Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Mettre en œuvre les processus CI/CD et les standards de qualité. Contribuer aux choix d'architecture et à l'amélioration continue de la plateforme. Environnement techniqueCloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Langages : Python (Pandas, PySpark), SQL CI/CD : GitLab Git / DevOps
Dans le cadre du renforcement d'une plateforme stratégique de gestion et de diffusion de données de marché, nous recherchons un Data Engineer / Tech Lead expérimenté pour rejoindre une équipe en charge de la collecte, de la transformation et de l'exposition de données à forte valeur ajoutée. Vous jouerez un rôle clé dans la définition des standards techniques, l'accompagnement des équipes et l'évolution d'une plateforme Data moderne basée sur les technologies Cloud AWS. Vos missionsConcevoir, structurer et optimiser des pipelines de données robustes, performants et scalables. Définir les standards d'architecture et les bonnes pratiques de développement. Garantir la qualité technique, la sécurité et la maintenabilité des applications. Collaborer avec les Product Managers, Product Owners et Business Analysts afin de transformer les besoins métiers en solutions techniques. Encadrer et accompagner les Data Engineers et développeurs dans leur montée en compétences. Participer aux choix d'architecture et aux décisions techniques de la plateforme. Superviser les applications en production et contribuer à leur amélioration continue. Participer aux revues de code, aux bonnes pratiques DevOps et à l'automatisation des déploiements.
Responsabilités principales : • Administrer les environnements Databricks et Dataiku : gestion des clusters, sécurité et gouvernance (Databricks Azure, Dataiku on prem) • Déployer et maintenir les pipelines de données (ETL/ELT) en production (MCO) • Automatiser le déploiement et la configuration IaC • Administrer des environnements Airflow, Starburst … • Assurer la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production. • Définir et suivre les SLO/SLI ; rétablir le service en cas d'incident. • Participer à la conception d'architectures data end-to-end (ingestion, stockage, transformation, exposition) et anticiper les impacts sur la production. Compétences clés : - Techniques : • Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift • Databricks, Dataiku (connaissances avancées) • Airflow, Starburst, Domino AI (un plus) • Automatisation & IaC Git, Ansible, Terraform, Helm, DigitalAI, ArgoCD • Scripting : Python, SQL, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Cloud : IBM Cloud (Cloud Principal), Azure (pour la solution Databricks) - Métier & Soft skills : • Analyse, diagnostic, résolution de problèmes et définir des indicateurs pertinents (SLI/SLO) • Orientation fiabilité, performance et expérience utilisateur • Autonomie, sens des priorités et proactivité • Capacité à anticiper les besoins futurs en matière de Data & AI et à proposer des solutions innovantes pour améliorer la fiabilité et la performance des services. Profil recherché : • Expérience en DataOps, DevOps/IAOps/Architecture Data ou exploitation en production. • Maîtrise opérationnelle de Databricks et Dataiku sur des projets réels en production • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien
Métiers Fonctions Pilotage de projet ou de programme Product owner Spécialités technologiquesBI Infrastructure & Cloud Devops Conduite du changement Gouvernance des données Type de facturation Assistance Technique (Facturation avec un taux journalier) Compétences Technologies et Outils Python (7 ans)Airflow (7 ans)Apache (7 ans)AWS (7 ans)Databricks (7 ans)SQL (7 ans)Power BI (7 ans)Méthodes / NormesAgileSAFeSoft skillsLeadership Description et livrables de la prestation Contexte de la mission : Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme Data & Analytics dédiée au pilotage d'actifs industriels, notre client recherche un Product Owner Data & Analytics Senior pour accompagner le développement et l'adoption de nouveaux services data à destination des métiers. La plateforme a pour objectif de fournir des données fiables, industrialisées et accessibles afin de faciliter la prise de décision et l'amélioration de la performance opérationnelle. Le consultant évoluera au sein d'un environnement agile et collaborera étroitement avec les équipes métiers, data, BI, architecture et développement. Le poste s'inscrit dans une organisation produit structurée, en interaction directe avec un Product Manager garant de la vision produit, de la roadmap stratégique et de l'alignement avec les enjeux business. Missions : 1. Pilotage Produit - Recueillir, analyser et challenger les besoins des parties prenantes métiers. - Traduire les besoins en Epics, Features et User Stories. - Construire, maintenir et prioriser le backlog produit. - Garantir la cohérence fonctionnelle des évolutions développées. - Définir les critères d'acceptation et valider les livrables. 2. Coordination Agile - Animer les cérémonies Agile / SAFe : - Sprint Planning - Backlog Refinement - Sprint Review - Sprint Retrospective - Assurer la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques. - Suivre l'avancement des développements et identifier les risques. 3. Data & Analytics - Contribuer à la conception et à l'évolution de produits Data, Analytics et BI. - Participer à la définition des indicateurs de performance et des usages analytiques. - Accompagner les sujets liés à la qualité, la gouvernance et l'accessibilité des données. - Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data Science. 4. Adoption et Accompagnement - Favoriser l'adoption des nouveaux services data auprès des utilisateurs. - Recueillir les retours d'expérience et identifier les opportunités d'amélioration. - Accompagner la conduite du changement et la montée en compétence des utilisateurs. 5. Gouvernance - Contribuer aux instances de gouvernance Data. - Participer aux arbitrages de priorisation en fonction de la valeur métier. - Assurer l'alignement entre les besoins opérationnels et les objectifs stratégiques. Expertise souhaitée Environnement technique : - Databricks - Apache Airflow - Power BI - SQL - Python - AWS Expérience : - Minimum 7 ans d'expérience en tant que Product Owner. - Au moins 5 ans d'expérience dans des environnements Data, BI ou Analytics. - Expérience significative sur des plateformes Data, produits Analytics ou solutions Self-Service BI. - Une expérience dans un environnement industriel est fortement appréciée. Compétences : - Gestion et priorisation de backlog produit. - Rédaction de User Stories et critères d'acceptation. - Maîtrise des méthodologies Agile et du framework SAFe. - Bonne compréhension des problématiques Data, Analytics et BI. - Sensibilité aux enjeux de qualité et gouvernance des données. - Forte orientation valeur métier et expérience utilisateur. Soft Skills : - Excellent relationnel. - Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers, techniques et managériaux. - Esprit de synthèse et capacité de vulgarisation. - Leadership transversal. - Excellentes capacités de communication et d'animation. Mobilité Non renseigné
Contexte : migration de On premise vers GCP En tant que Data Engineer, vous serez au cœur de notre stratégie data. Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes pour collecter, transformer et stocker nos données massives. Votre expertise technique sera essentielle pour les projets et offrir des insights précieux à nos équipes métiers. Vos missions : Conception et développement: Définir et mettre en œuvre des architectures de données robustes (data lakes, data warehouses). Concevoir et développer des pipelines de données automatisés (ETL). Optimiser les performances des traitements de données. Technologies: Maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, SQL. Expérience avec les outils de traitement de données : Spark, Hadoop, Kafka. Connaissance des bases de données relationnelles et NoSQL. Expérience avec les clouds (GCP) Collaboration: Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers. Participer à la définition de la roadmap data.
