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L’objectif principal est la conception et la mise en œuvre d’un Data Lake moderne sur GCP , basé sur une architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) et s’appuyant sur Apache Iceberg , avec la capacité de détacher une brique autonome pour certains clients manipulant des données sensibles. Missions principalesArchitecture & Data Platform Concevoir et mettre en place un Data Lake sur GCP basé sur Apache Iceberg Définir et implémenter une architecture Médaillon (ingestion, transformation, exposition) Participer aux choix d’architecture pour une brique data autonome dédiée aux données sensibles Contribuer à l’ internalisation de la plateforme data (design, outillage, bonnes pratiques) Data Engineering Développer des pipelines d’ingestion pour : Données capteurs issues de drones Données tabulaires associées Gérer des pics de charge importants (jusqu’à 10 Go ingérés simultanément) Garantir la disponibilité rapide des données après les vols d’essai Mettre en place des contrôles de qualité, traçabilité et gouvernance des données Data & Analytics Préparer les données pour des cas d’usage de maintenance prédictive Optimiser les performances de lecture et d’écriture (partitionnement, schéma, versioning) Collaborer avec les équipes data science / métier Sécurité & conformité Travailler dans un contexte habilitable (données sensibles, clients spécifiques) Appliquer les contraintes de sécurité et de cloisonnement des données

La mission s’inscrit dans un environnement SI complexe et structuré , où les données de référence jouent un rôle central dans les processus métiers. Les équipes travaillent sur des référentiels critiques , alimentés par des sources multiples, et exposés à d’autres systèmes via des couches d’intégration Java. Le contexte est Agile à l’échelle , avec des équipes pluridisciplinaires (PO, BA, développeurs, tech leads), des rituels réguliers et une organisation claire des responsabilités (RUN, build, CI/CD). 🔹 MDM / Tibco EBX Développement et évolution de référentiels de données sous Tibco EBX Modélisation de données de référence à forte volumétrie Mise en place et optimisation de règles de qualité de données Conception et évolution de workflows EBX (création, modification, validation) Gestion de l’ historisation , de la traçabilité et des audits Contribution aux sujets de performance EBX (volumes importants, workflows, temps de réponse) Participation aux réflexions autour des montées de version EBX 🔹 Couche d’intégration Java Développement et maintenance de services Java / Spring Boot Implémentation de logiques d’arbitrage métier autour des données de référence Exposition de données via API REST Intégration avec d’autres systèmes via flux asynchrones (JMS ou équivalent) Contribution à l’optimisation des performances et de la robustesse applicative 🔹 RUN & qualité Participation au RUN applicatif : analyse et résolution d’incidents Amélioration continue de la stabilité et de la qualité des traitements Travail en lien avec les équipes dédiées CI/CD et exploitation