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Vos missions : Développer et maintenir des pipelines de données sur Databricks (Spark, notebooks, Delta Lake). Concevoir des modèles de données et des rapports interactifs sur Power BI. Ecrire et optimiser des requêtes SQL complexes pour l'analyse et la transformation des données. Automatiser des traitements et scripts en Python pour répondre à des besoins spécifiques (nettoyage, calculs, API…). Participer à la mise en place de bonnes pratiques de gouvernance des données (documentation, qualité, sécurité). Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. Assurer la maintenance évolutive et corrective des outils BI existants.

Vos missions principales : Déploiement et exploitation avancée de Splunk : Mise en place, configuration et optimisation de l’architecture Splunk (indexers, search heads, forwarders). Intégration de nouvelles sources de données, normalisation via CIM (Common Information Model), et gestion de la scalabilité et des performances. Création de règles de détection et automatisation : Conception et implémentation de règles de détection adaptées aux cas d’usage métiers ou de sécurité. Mise en œuvre de scheduled searches , alertes corrélées, adaptive response actions et drilldowns interactifs. Gestion des droits via RBA (Risk-Based Alerting) : Définition et application de modèles de Risk-Based Alerting pour une gestion fine des alertes selon le niveau de risque métier. Association de scores de risque à des entités pour prioriser les incidents et réduire le bruit d’alerte. Conception de dashboards dynamiques et pertinents : Création de tableaux de bord interactifs pour la visualisation temps réel ou historique des données. Utilisation des meilleures pratiques UX pour favoriser une lecture intuitive et efficace des indicateurs clés (KPI, KRI, etc.). Exploitation du Splunk Machine Learning Toolkit (MLTK) : Application de modèles prédictifs ou de détection d’anomalies à l’aide du MLTK. Développement de notebooks pour analyser les données, entraîner des modèles supervisés/non-supervisés, et déployer des alertes basées sur les résultats. Pilotage de projets de bout en bout : Suivi complet du cycle de vie des projets Splunk, de la phase de cadrage et collecte de besoins, à la mise en production et au support post-déploiement. Coordination avec les équipes métiers, sécurité, infrastructure, et développement.