Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Apache Spark à Lille

VOS RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Recueillir et évaluer les besoins en matière de qualité des données Accompagner et organiser des ateliers avec les data owners pour comprendre le cycle de vie des données et collecter les exigences en matière de qualité des données (règles, impacts de la non-qualité, parties prenantes, etc.) Interagir et se coordonner avec les autres parties prenantes du projet (Data Steward, Data Engineer,…) pour s’aligner sur les contrôles Vérifier et valider la pertinence des règles de qualité des données et leur faisabilité Documenter les règles de qualité dans le catalogue de données (Collibra) Mettre en oeuvre les normes et politique de qualité des données sur votre périmètre pour garantir l'opérabilité des données tout au long de leur cycle de vie dans l'entreprise Concevoir et mettre en œuvre des outils de contrôles et de visualisations de la qualité des données, y compris des alertes pour détecter les erreurs et les incohérences Mettre en œuvre et animer les processus de remédiation afin d’assurer l’amélioration continue du dispositif de qualité des données Développer et appliquer des stratégies pour l'amélioration continue de la qualité des données, en collaboration étroite avec les producteurs de données et les équipes techniques. Sensibiliser les parties prenantes internes à l'importance de la qualité des données, en les formant aux bonnes pratiques et en assurant un suivi régulier. Implémenter des outils pour automatiser les tâches de contrôle et de correction des données. Contribuer et participer activement à la communauté des Data Quality Manager

Pour le besoin de mon client , je suis à la recherche d'un TechLead Data Engineer avec compétence sur la stack technique Spark/PySpark, Kafka, Hadoop, Python Langues : français, l'anglais est un plus Date de démarrage : ASAP .... . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... . . . .... . .... . .... . .... . .... . .... .