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Conception, Développement et Optimisation de Pipelines de Données sur GCP : ○ Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants de collecte, transformation et chargement de données à partir de diverses sources (Oracle, fichiers, APIs, etc.) vers BigQuery et d'autres destinations. ○ Utiliser et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) pour construire des architectures de données scalables et fiables. ○ Assurer l'automatisation des traitements, la gestion des dépendances et l'ordonnancement des jobs de données. ○ Optimiser les performances des pipelines et la consommation des ressources GCP. Modélisation et Gestion des Données : ○ Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en collaboration avec les Data Analysts et les équipes métier. ○ Assurer la qualité, la cohérence et l'intégrité des données stockées et mises à disposition. ○ Mettre en place et gérer des stratégies de versioning des schémas de données et de cycle de vie des données. Run Opérationnel, Maintenance et Support N2/N3 : ○ Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 du produit Topase dans ensemble (GCP + Solution éditeur). ○ Développer et maintenir des scripts Bash pour l'automatisation des tâches opérationnelles, la supervision des flux, l'extraction/transformation de données et les tâches de maintenance système. ○ Écrire, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes pour l'analyse, la qualification, le diagnostic d'incidents, la manipulation et la restitution de données dans BigQuery et Oracle. ○ Gérer les incidents en collaboration avec l'éditeur et les équipes internes. ○ Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. ○ Gérer les incidents éditeur sur son CRM et participer aux ateliers de suivi.

Nous recherchons un Data Scientist BI / Data Engineer BI Senior pour intervenir auprès de notre client basé à Nantes, dans le cadre de projets data complexes. Vous intégrerez un environnement data exigeant, en collaboration avec les équipes Data Analytics, Data Infrastructure, les métiers et les équipes techniques fournisseurs de données. Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions data exploitables. Recueillir, traiter, modéliser et valoriser des données complexes. Développer et optimiser des traitements en Python / PySpark. Concevoir, créer et optimiser des tables, vues et modèles SQL. Produire des rapports et développements Power BI / DAX. Participer à l’industrialisation des traitements, flux, collectes et restitutions de données. Contribuer à la supervision, à l’optimisation et à la migration de la plateforme data. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts, Ops et fournisseurs de données. Documenter l’ensemble des traitements, modèles, lineages et rapports dans les outils dédiés. Participer à la formalisation des bonnes pratiques data et assurer le transfert de compétences. Les livrables attendus incluent notamment des rapports Power BI, développements DAX, scripts Python, spécifications techniques détaillées, optimisations de traitements data, documentation des modèles SQL et des flux, ainsi que la définition des besoins techniques liés aux sujets de migration de plateforme.

4. Description de la prestation et des missions attendues Le/La Data Engineer sera intégré(e) à l'équipe produit TOPASE NLS et interviendra sur les missions suivantes : 🔹 Conception, développement et optimisation des pipelines de données (GCP) Concevoir, développer et maintenir des pipelines robustes et performants pour la collecte, la transformation et le chargement des données depuis diverses sources (Oracle, fichiers, API, etc.) vers BigQuery et autres cibles. Exploiter et orchestrer les services Google Cloud Platform (Dataflow, Dataproc, Cloud Composer/Airflow, Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery) afin de construire des architectures data scalables et fiables. Automatiser les traitements, gérer les dépendances et orchestrer les jobs de données. Optimiser les performances des pipelines ainsi que la consommation des ressources GCP. 🔹 Modélisation et gestion des données Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données dans BigQuery, en lien avec les Data Analysts et les équipes métiers. Garantir la qualité, la cohérence et l'intégrité des données. Mettre en œuvre des stratégies de versioning des schémas et de gestion du cycle de vie des données. 🔹 Run opérationnel, maintenance et support N2/N3 Assurer le support opérationnel de niveau 2/3 de la solution TOPASE (environnement GCP + solution éditeur). Développer et maintenir des scripts Bash pour automatiser les tâches récurrentes (supervision, traitement de données, maintenance). Rédiger, optimiser et exécuter des requêtes SQL complexes (BigQuery et Oracle) pour l'analyse, le diagnostic d'incidents et la restitution de données. Gérer les incidents en collaboration avec les équipes internes et l'éditeur. Participer à la qualification des livraisons de patchs éditeur impactant les flux de données. Suivre les incidents via le CRM éditeur et contribuer aux comités de suivi. 🔹 Monitoring, logging et alerting Mettre en place et maintenir des dispositifs de supervision des flux de données, de la qualité, des performances et de l'utilisation des ressources (Stackdriver, Grafana, Looker Studio). Définir et implémenter des alertes permettant la détection proactive des anomalies. Concevoir des tableaux de bord pour le suivi des KPI opérationnels et métier. 🔹 Infrastructure as Code (IaC) Contribuer à la définition et à l'implémentation de l'infrastructure data via Terraform. Garantir la reproductibilité et la traçabilité des environnements (Dev, Recette, Pré-prod, Prod). 🔹 Collaboration et conseil Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data (Data Scientists, Data Analysts), les Product Owners et les métiers. Proposer des solutions techniques adaptées et conseiller sur les bonnes pratiques en Data Engineering. Participer aux rituels Agile/Kanban de l'équipe produit. 5. Compétences et expériences requises5.1 Expertise technique Cloud GCP : Expertise confirmée des services data (BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub, Composer/Airflow, Stackdriver, Data Catalog). Bases de données : Maîtrise avancée SQL (optimisation, requêtes complexes), expérience sur BigQuery et Oracle 19 (MySQL/PostgreSQL appréciés). Scripting : Excellente maîtrise de Bash (indispensable pour le run). Systèmes : Bonne maîtrise des environnements Linux (RedHat). IaC : Solide expérience avec Terraform. CI/CD : Maîtrise d'un outil comme GitLab CI. Monitoring/Logging : Stackdriver, Grafana, ELK, Looker Studio. Versioning : Git (GitLab). Réseaux : Connaissances solides (TCP/IP, HTTP/S, DNS, load balancing, firewall). Data Engineering : Maîtrise des concepts ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake et streaming. 5.2 Environnement technique TOPASE NLS OS : RedHat Enterprise 9.4 Cloud : Azure (solution éditeur) & GCP (data, monitoring, pipelines) CI/CD : GitLab CI IaC : Terraform Monitoring : Looker Studio, GANTI, Grafana, ELK Bases : Oracle, BigQuery Langage : Bash 5.3 Méthodologies et soft skills Expérience en environnement Agile (Scrum, Kanban). Excellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes, notamment en situation d'incident. Autonomie, proactivité et sens de l'amélioration continue. Bonnes compétences de communication (français courant, anglais technique). Esprit d'équipe et partage des connaissances. Sens des responsabilités, notamment en environnement de production. 5.4 Expérience Minimum 3 ans d'expérience en tant que Data Engineer, idéalement sur GCP. Expérience sur des environnements à forte volumétrie, avec des enjeux de performance, fiabilité et disponibilité.

A l'écoute de nos clients, vous comprenez leurs attentes techniques et vous faites évoluer les process, outils, codes, plateformes permettant de répondre au mieux à leurs besoins. Vous serez notamment chargé de : •⁠ ⁠Effectuer des alimentations de données, •⁠ ⁠Travailler en binome avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. •⁠ ⁠Travailler autour d'agent IA pour du requetage SQL en langage naturelle •⁠ ⁠Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , •⁠ ⁠Faire une veille technologique autour des architectures data,

Vous serez responsable de la conception et de la mise en œuvre d'architectures optimisées et scalables au sein d'une plateforme data, analytique et IA basée hébergée en hybride Cloud/On Premises. Ce poste nécessite une compréhension approfondie de l’écosystème Data en terme de technologies et de pratiques à l’état de l’art (i.e. Hybridation, Datamesh etc…) Les principales activités sont les suivantes : - Collaborer avec les équipes data (Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, Business Analyst, Product Owner, Chef de projet, etc.) pour comprendre les exigences en matière de données, d'usages et de capacités et concevoir et formaliser l’architecture adaptée - Accompagner les équipes data dans la mise en œuvre des architectures définies - Assurer la qualité, l'intégrité et la sécurité des données dans l'environnement de la plateforme data, analytique et IA - Optimiser les processus d'ingestion de données et contribuer à la définition et la mise en œuvre des politiques de gouvernance des données - Évaluer et préconiser les technologies et outils appropriés pour le stockage, le traitement et l'analyse des données - Proposer des optimisations pour résoudre les problèmes d’architecture liés au stockage, à l’accès et à l’exploitation de la plateforme data - Une expérience sur l’accompagnement de projet en lien avec des migrations de plateforme data On premises vers le Cloud (idéalement GCP). Compétences techniques ou métier recherchées : - Vous avez une expérience minimale de 6 ans sur un poste d'architecte data et vous avez une expérience de mise en œuvre d'une plateforme basée sur une technologie Cloud. - Vous avez obtenu un diplôme dans le domaine IT et êtes spécialisé dans la Data. - Vous avez une expérience similaire sur la modélisation des données. - Concepts et technologies liés au Big Data (par exemple, Apache Spark, Hadoop) et aux bases de données SQL/NoSQL. Compétences comportementales recherchées : - Coopérer et fonctionner en transversal - Interagir facilement avec les autres - Négocier et convaincre - Proposer des initiatives ou des solutions - S'adapter aux changements. Compétence complémentaire : - Maitrise des Plateformes Data GCP, Spark, Python, SQL, Kafka, MongoDB Excellente connaissance des concepts et technologies des datalake, datawarehouse / entrepôts de données, lakehouse, des plateformes cloud telles que Google Cloud.

Poste stratégique au sein d’une équipe Data centrale visant à renforcer l’autonomie des Data Analysts et à améliorer l’exploitation des données dans une organisation décentralisée. La mission consiste à piloter l’évolution d’une plateforme analytics basée sur des technologies modernes (GCP, BigQuery, DBT, BI), assurer la qualité et la modélisation des données, développer des solutions de self-service analytics et accompagner la communauté Data à travers des bonnes pratiques et du management d’équipe. Le rôle inclut également la gestion de la roadmap analytics, l’industrialisation des pipelines de données, l’optimisation des modèles DBT et l’accompagnement des équipes dans un contexte de transition managériale.

• Recueillir et analyser les besoins métiers, • Apporter le conseil nécessaire aux direction Métier sur l’exploitation de la donnée, • Participer au cadrage des projets Data (études d’impacts, faisabilité) • Contribuer aux études d’opportunité et de faisabilité sur le volet Data, • Garantir la cohérence fonctionnelle et technique du SI • Réaliser les recettes fonctionnelles, qualifier les anomalies et suivre les corrections • Produire des livrables fonctionnels (modélisations de données, SFG, SFD), • Tenir à jour la base documentaire du patrimoine, • Garantir la bonne satisfaction métier Data (qualité, engagement, cout, délai).

Votre Objectif : -Piloter la conception, le déploiement et l'évolution du framework data global en assurant sa cohérence, sa standardisation et son adoption par les différentes entités internationales. Vos Missions Principales : -Déploiement & Accompagnement : Piloter le déploiement de la plateforme (build ou modernisation) au sein des filiales, évaluer leur maturité data et adapter la solution dans le respect des standards du groupe. -Pilotage Transverse : Coordonner les initiatives data multi-entités, identifier les synergies ou les risques, et fournir une vision consolidée de l'avancement du programme. -Architecture & Plateforme : Concevoir et faire évoluer l'architecture (ingestion, stockage, orchestration, sécurité, observabilité, FinOps). Définir les standards et évaluer les solutions technologiques (Cloud / Open Source). -Ingénierie & Delivery (Hands-on) : Prototyper et développer des composants clés (Python, SQL), réaliser les revues de code et garantir la qualité, la performance et la scalabilité des assets mutualisés. -Leadership Technique : Être le/la référent(e) ultime auprès des entités, encadrer les équipes data (engineers, analysts) et diffuser les meilleures pratiques (CI/CD, IaC, tests, observabilité). Localisation : Paris La Défense (avec déplacements ponctuels à prévoir à Bruxelles).

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data / SI Décisionnel , nous recherchons un Business Analyst Data / AMOA pour intervenir sur des sujets de valorisation de la donnée. 📍 Localisation : Niort (présence hebdomadaire sur site) 📅 Démarrage : ASAP 🎯 Vos missions : • Accompagner les métiers dans leurs usages de la donnée • Recueillir et analyser les besoins métiers • Apporter du conseil sur l’exploitation et la valorisation des données • Participer au cadrage des projets Data (études d’impact, faisabilité) • Réaliser les recettes fonctionnelles et suivre les anomalies • Produire les livrables fonctionnels (SFG, SFD, modélisation de données) • Contribuer à la qualité, la cohérence et la gouvernance des données 🛠 Environnement technique : • SI Décisionnel : Oracle / Informatica • Big Data : Cloudera ✅ Profil recherché : • Expérience sur des projets Data (BI / Big Data) • Bonne compréhension des enjeux de gouvernance et qualité des données • Capacité à interagir avec les métiers et à apporter du conseil • Une expérience dans le secteur assurance est un plus

Mission au Luxembourg. Il est impératif et obligatoire de résider proche frontière LUXEMBOURG Nous recherchons un(e) consultant(e) expérimenté(e) pour administrer et faire évoluer une plateforme Dataiku DSS au sein d’une équipe Data Science & AI. Vous contribuerez également à des projets techniques transverses (OpenShift, DevOps, MLOps, LLMOps). Missions : Administration, maintenance et optimisation de la plateforme Dataiku DSS Automatisation des opérations via Python (monitoring, upgrades, gestion utilisateurs) Support aux utilisateurs (data scientists, analystes, métiers) Collaboration avec les équipes infrastructure (OpenShift / Kubernetes) Développement de composants réutilisables (plugins, recettes, indicateurs) Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation à des projets DevOps, MLOps, LLMOps Profil recherché : Bac+3 à Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent Expérience >6 ans en administration de Dataiku DSS en environnement de production Maîtrise de Python, scripting, CI/CD Connaissances en OpenShift, Kubernetes, Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) Autonomie, rigueur, esprit analytique Expérience dans le secteur bancaire appréciée

Dans le cadre d'un renforcement stratégique de la cellule fiabilisation d'un site industriel d'envergure spécialisé dans la métallurgie lourde, nous recherchons un Consultant en Informatique Industrielle / Data Analyst Process. Rattaché directement au département maintenance et amélioration continue, votre mission principale consiste à structurer et à fiabiliser les outils d'aide à la décision et de suivi opérationnel. Face à des processus de transformation de l’acier à très haute température, la gestion des arrêts de production (planifiés et imprévus) est un enjeu critique. Vous interviendrez pour concevoir et mettre en place des outils structurants, notamment la création de templates d'analyse, l'optimisation des fichiers existants et l'automatisation des flux de données. En étroite collaboration avec les équipes de terrain, vous collectez les données de production (notamment issues de SAP), concevez des tableaux de bord dynamiques pour piloter les indicateurs de performance (KPI) et facilitez la communication interne sur l'état d'avancement des projets clés de fiabilité.

Dans le cadre de ses projets data et décisionnels, nous recherchons actuellement un.e Pilote de recette / Recetteur Data pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur assurance / mutualité. Vous intégrerez la Direction Data, au cœur des projets de transformation et d’industrialisation des pratiques de recette et de qualité des données. L’objectif de la mission est double : fiabiliser les mises en production et renforcer la confiance des métiers dans les indicateurs et tableaux de bord produits. Vous évoluerez dans un environnement transverse, en interaction avec les équipes métiers, MOA, MOE, Data Engineers, Data Analysts et modélisateurs. 🎯 Votre rôle En tant que Pilote de recette / Recetteur Data, vous intervenez à la fois sur la structuration des pratiques de recette et sur leur mise en œuvre opérationnelle sur les projets data. Vous contribuez à sécuriser la qualité des données livrées et à mettre en place un cadre de recette robuste, industrialisé et partagé par l’ensemble des équipes. Votre rôle combine cadrage méthodologique, audit des pratiques existantes et exécution des campagnes de recette sur des projets à fort enjeu décisionnel. 🚀 Vos missions 📊 Audit, cadrage et structuration des pratiques de recette Vous intervenez en amont des projets afin de structurer et améliorer les pratiques existantes : Réaliser un état des lieux des pratiques de recette en place Analyser les stratégies, rôles, outils et livrables existants Identifier les écarts, risques et bonnes pratiques à capitaliser Évaluer la couverture des tests (fonctionnels, data, non-régression, performance) Proposer un cadre méthodologique cible et des standards de recette Définir une feuille de route d’amélioration avec priorisation des actions 🧪 Recette opérationnelle des projets data Vous prenez en charge l’ensemble des activités de recette sur les projets data et décisionnels : Définir les stratégies de recette adaptées aux projets Concevoir les cahiers de recette (cas de tests, jeux de données, critères d’acceptation) Organiser et piloter les campagnes de recette (UAT, non-régression, validation data) Exécuter les tests sur environnements data, notamment via requêtes SQL Contrôler la qualité, la cohérence et la réconciliation des données entre systèmes Identifier, qualifier et suivre les anomalies jusqu’à leur résolution Produire les bilans de recette et les PV de validation 📈 Pilotage, qualité et amélioration continue Vous contribuez également à la structuration du pilotage de la qualité : Mettre en place des indicateurs de suivi (couverture, qualité, charge, délais) Assurer le reporting des campagnes de recette Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques Participer à l’industrialisation des pratiques de recette Contribuer à la capitalisation des méthodes et outils 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Data & décisionnel Reporting et indicateurs métiers Qualité de données Data Warehouse / Data Lake Systèmes d’information groupe Assurance / mutualité 🛠 Technologies & outils SQL (requêtes de contrôle et de validation) Data Warehouse / Data Lake Modélisation décisionnelle (étoile, flocon, datamarts) ETL / ELT Jira, HP ALM / Quality Center, ServiceNow (ou équivalents) Power BI, Qlik, Tableau (apprécié)

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’un produit de paiement fractionné (4x) , vous interviendrez au sein du domaine Risk Management B2C d’une direction produit. Vous intégrerez une équipe produit complète composée de : Product Managers Développeurs Data Analysts & Data Scientists L’objectif est de piloter un produit stratégique à fort enjeu business et réglementaire. 🎯 Vos missions Votre rôle sera de piloter et faire évoluer un produit de paiement fractionné , en maximisant la valeur client. À ce titre, vous serez amené(e) à : Piloter le bon fonctionnement du produit (technique & fonctionnel) Recueillir les besoins utilisateurs et les transformer en features Prioriser le backlog en fonction de la valeur business Piloter le delivery avec les équipes tech et data Assurer la communication produit et le partage des insights Suivre la performance via des KPI et une approche data-driven 🎯 Enjeux Améliorer l’expérience client sur le paiement fractionné Optimiser le delivery produit au quotidien Assurer la conformité réglementaire (Directive Crédit Conso – 2026) 🧩 Environnement🔧 Technique .NET Snowflake Jira / Confluence ⚙️ Organisation Méthodologie Agile Scrum Rituels : Daily, Sprint Planning, Refinement, Demo, Retro Collaboration étroite : Produit / Tech / Métier

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer orienté QA / Data Quality pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de sa Data Platform Cloud, notre client souhaite accélérer la mise en place de standards de qualité, de fiabilité et d’observabilité autour de ses traitements Data. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception, au développement et à la fiabilisation des pipelines de données au sein d’un environnement moderne basé sur Databricks et AWS. L’objectif : garantir des données fiables, cohérentes et exploitables pour les usages métiers, analytics et IA, tout en intégrant les bonnes pratiques QA directement dans les pipelines Data. Vous évoluerez dans un environnement Agile, international et fortement orienté qualité et amélioration continue. Vos missions : ✅ Data Quality & QA Définir et mettre en œuvre des règles de qualité de données : • complétude • cohérence • unicité • exactitude Mettre en place des frameworks de validation et de contrôle qualité des données Concevoir et intégrer des tests automatisés dans les pipelines ETL / ELT : • tests unitaires • tests d’intégration • tests de non-régression Garantir la conformité des transformations de données avec les règles métiers et les besoins fonctionnels 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir et faire évoluer des pipelines Data intégrant des mécanismes de contrôle qualité Participer au traitement et à la validation des données à grande échelle avec Spark et Databricks Analyser et corriger les anomalies de qualité de données en production Contribuer à la fiabilisation et à l’industrialisation des traitements Data ☁️ Observabilité & Cloud Mettre en place des solutions d’observabilité et de monitoring : • alerting • détection d’anomalies • détection de dérive des données Participer à la supervision des pipelines et à la gestion des incidents Contribuer à l’intégration des bonnes pratiques QA dans les pipelines CI/CD 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les Data Engineers • les Data Analysts • les équipes métiers • les Product Teams Participer à la définition des data contracts et des critères d’acceptance Accompagner les équipes dans l’adoption des bonnes pratiques Data Quality

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform en tant que Data Engineer . Vous serez responsable de la conception, de l’optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d’architectures de données, l’optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d’ingénierie, data science et produit afin d’assurer la qualité, la sécurité et l’intégration des données dans l’écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d’améliorer l’infrastructure et l’efficacité des workflows