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🎯 MISSIONS : Intégré(e) aux équipes d'un de nos clients grands comptes, vos missions seront les suivantes : Définition des spécificités techniques avec l'ensemble des parties prenantes Définition de l'architecture des applications Rédaction de la documentation technique Optimisation des applications existantes Développement de nouvelles fonctionnalités. Mise en place de la méthodologie de développement (TDD, BDD) et des processus d'intégration continue pour chaque projet : du développement jusqu'à la livraison Mise en place se l'environnement de développement et du socle technique Être le référent technique sur les projets de développement : suivi du projet, cohérence des technos et des méthodes utilisées, qualité du code,... Détecter, analyser et corriger les éventuels problèmes (sécurité, performances, etc.) Sensibiliser l'équipe aux bonnes pratiques de développement : transfert de compétences, méthodologie, sécurité,... Réaliser de la veille technologique pour améliorer en continue les pratiques Participation aux différentes instances de suivi de projet Technos : Backend : Java, Spring Boot, Oracle DB JUnit, PostgreSQL, DBT, Spring Batch... Frontend : JavaScript, Angular, ReactJS, TypeScript DevOps : Sonar, Git, Gitlab, Jira, Docker / Kubernetes, ELK, Grafana, Maven,...

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un QA Big Data pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines et produits data. Vous analyserez les architectures et flux existants, identifierez les risques qualité et proposerez des stratégies de test adaptées aux environnements Big Data et analytiques. Vous concevrez et mettrez en œuvre des tests automatisés sur les traitements batch et streaming (qualité des données, complétude, fraîcheur, cohérence, non-régression), en utilisant des frameworks et outils adaptés (Great Expectations, dbt tests, Python, SQL ou équivalent). Vous serez responsable de la définition des critères d’acceptance data, de la mise en place de contrôles qualité et de la surveillance des anomalies en production. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et DevOps pour intégrer la qualité dans les pipelines CI/CD et les processus de delivery. Vous participerez également à l’analyse des incidents data, à l’amélioration continue des pratiques de test et à la documentation des standards qualité au sein de la plateforme.

DATA ENGINEER AZURE (KPI, DBT, MÉTIER) Intitulé Data Engineer Azure – KPI, dbt (Data Build Tool) & compréhension métier __________ Contexte Dans le cadre du renforcement de son équipe data, le client recherche un Data Engineer capable d’intervenir à la fois sur la technique et sur la compréhension de l’usage de la donnée. L’équipe data est déjà en place. Le besoin porte sur un profil capable de : • dialoguer avec les équipes métier, • établir des KPI, • et maîtriser dbt (Data Build Tool), outil central permettant de modéliser la donnée et de définir clairement comment elle doit être utilisée et exploitée. __________ Attentes principales du client Le client attend un consultant qui : • Sait établir des KPI à partir des besoins métier, • Comprend la logique métier derrière les indicateurs, • Maîtrise dbt (Data Build Tool) pour transformer et modéliser la donnée, • Est capable d’expliquer et de justifier les règles de calcul des KPI. dbt est utilisé comme un outil de structuration et de compréhension de la donnée, et non uniquement comme un outil technique. __________ Rôle du consultant • Être un interlocuteur data privilégié des équipes métier • Comprendre les processus et enjeux business • Traduire les besoins métier en KPI clairs et cohérents • Utiliser dbt (Data Build Tool) pour modéliser la donnée et formaliser les règles de calcul • Travailler en complément et en accompagnement de l’équipe data existante __________ Missions principales Métier & KPI • Échanger avec les équipes métier • Comprendre leurs objectifs et problématiques • Établir et formaliser des KPI • Clarifier les définitions et règles de calcul des indicateurs • S’assurer que la donnée produite correspond à un usage concret Data & technique • Intervenir sur un environnement Microsoft Azure • Travailler sur Microsoft Fabric • Transformer et modéliser la donnée avec dbt (Data Build Tool) • Exploiter la donnée via SQL et Python • Garantir la cohérence, la lisibilité et la compréhension des modèles de données • Participer à la mise en production et à l’industrialisation • Documenter les modèles, transformations et KPI __________ Environnement technique • Cloud : Microsoft Azure • Plateforme data : Microsoft Fabric • Transformation & modélisation : dbt (Data Build Tool) • Langages : SQL, Python • Collaboration étroite avec équipes data et métier __________ Profil recherché • Data Engineer confirmé • À l’aise dans les échanges avec des interlocuteurs métier • Capable d’établir des KPI • Bonne compréhension de l’usage et de la valorisation de la donnée • Expérience concrète sur dbt (Data Build Tool) • Expérience sur Microsoft Fabric • Solide niveau en SQL • Esprit collaboratif, pédagogue et pragmatique __________ Qualités attendues • Bon communicant • Capacité à vulgariser la donnée • Sens du service et du collectif • Approche orientée valeur métier • Capacité à s’intégrer dans une équipe existante