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Ton quotidien chez Komeet sera rythmé par : - Animation des ateliers afin d’étudier et cadrer les besoins clients en collaboration avec le Data Platform Architect - Analyser et conseiller pour améliorer l’efficacité des solutions Snowflake chez nos clients. - Participer à la rédaction des dossiers d’architecture et des spécifications techniques. - Mettre en œuvre des stratégies d’exploitation de la plateforme Snowflake. - Développer et superviser des flux d’intégration (batch ou streaming) pour des volumes importants de données. - Surveiller les jobs ETL/ELT, logs et alertes, et optimiser les temps de traitement. - Administrer Snowflake chez ton client (gestion des rôles, permissions, warehouses). - Optimiser les requêtes SQL (à l’aide du Query Profile). - Contrôler la qualité des données (Data Quality) et la consommation des ressources (FinOps). - Tester, valider et documenter les développements. - Réaliser des audits et projets d’optimisation.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de nos activités Data & IA , Winside recherche un Data Steward pour intervenir en régie chez un grand acteur national du secteur des services publics (nom volontairement anonymisé). Rattaché au Responsable Data du client, le Data Steward jouera un rôle clé dans l’ opérationnalisation de la gouvernance, de la qualité et de la valorisation des données , en collaboration avec les équipes IT et les équipes métiers. Le projet prioritaire du client en 2026 est la migration de son système d’information métier . L’enjeu consiste à capitaliser sur les travaux réalisés dans le cadre de cette migration pour structurer et documenter les données, tout en minimisant l’effort demandé aux équipes métiers. Les périmètres de données concernés sont : Les objets métiers impactés par les nouvelles fonctionnalités du SI cible. L’objet métier Client (référentiel client). Missions principales 1. Mise en place d’un Data Catalog & Glossaire métier Définir l’outil et la structure du data catalog dans une approche « juste nécessaire » (Excel, Notion… pas de solution outillée prévue en 2026). Rédiger les définitions fonctionnelles des données (glossaire). Formaliser le cycle de vie des données. Structurer, harmoniser et animer la documentation fonctionnelle et technique des données. 2. Mise en place d’un cadre de Data Quality Management Définir les principes, règles et contrôles de qualité des données. Concevoir les workflows de gestion entre acteurs IT et métiers. Participer à la conception des tableaux de bord de qualité et de l’alerting associé. 3. Appui à la conception du modèle de gouvernance des données Définir processus, rôles, responsabilités et instances de gouvernance. Accompagner la structuration du modèle opérationnel.