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Contexte de la mission Le programme, piloté par le Chief Data Officer (CDO) et sous sponsoring de la Direction Générale, comporte plusieurs objectifs, dont celui de la mise en place de la plateforme Data & IA, qui a vocation à devenir le coeur du SI. En parallèle, le chantier de transformation Cloud en cours induit d'importantes adhérences avec les travaux d'industrialisation de la plateforme Data & IA. Le Domaine Data Hub, au sein de la Direction Data dont l'objectif est d'assurer la disponibilité, l'accessibilité et la centralisation des données structurées, semi-structurées et non structurées de la société ainsi que les données provenant de l'extérieur. Ce domaine à vocation à démocratiser l'accès pour et par les métiers à l'exhaustivité des données, à travers les produits Comptoirs Data & Référentiels des données. Le périmètre d'intervention sera les Référentiels de données. Les Référentiels sont le point de vérité unique de la donnée d'entreprise, ils sont centraux à toute l'entreprise et font face à de forts enjeux : continuité de la mise en place du référentiel OPS continuité de la mise en place du référentiel documentation comptables continuité de la mise en place du référentiel nomenclatures décommissionnement des systèmes legacy mise en place de parcours utilisateurs et des fronts Objectifs et livrables Analyse des données en masse (python, excel, SQL autre) Recueil des besoins métiers et communication à l'équipe techniques Cadrage de nouveaux sujets sur le plan fonctionnel et technique Réalisation de la documentation projet détaillée (confluence, jira...) Mise place de contrôles qualité tout au long du cycle de vie de la donnée sur Informatica Data Quality et disponible sur dashboard Qlik Identification et analyse des données en non qualité et remédiation de celles-ci Rôle de PPO pour aider le PO dans la gestion du backlog (création d'US, planning...) Mise à jour du dictionnaire de données Datalink (datagalaxy) Modélisation dans le référentiel (Power Designer) Gestion de la recette des nouvelles fonctionnalités (automatisation, TNR...) Mise en place de la stratégie de gestion du support aux utilisateurs Accompagnement des métiers au changement A déjà travaillé sur des projets de référentiels de données, un référentiel Produit ou Nomenclature implémenté sur un MDM serait un plus, Très bonne communication et esprit de synthèse Connait les règlementations en vigueur : BCBS239, RGPD..., A de fortes compétences en modélisation, Capacité à analyser, exploiter et interpréter la donnée, Capacité à définir les processus de stratégie d'accès, de gestion des données, de contrôles et de cohérence de la donnée Bonne connaissance des processus Data Design, Participer à l'élaboration de la stratégie de recette, Définir, rédiger les cas de tests et élaborer les jeux d'essais, Exécuter la recette, Suivre les anomalies et leurs corrections, Être garant de la qualité des livrables depuis la base de DEV, jusqu'à la PROD, Connaissance sur les environnements et les problématiques Data, Connaissance de Jira, Connaissance des environnements Power Designer, Aws, MDM (EBX)... Connaissance de Data Galaxy Connaissance de Informatica Data Quality Connaissance de Qliksense Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Requête SQL Expert Angular (hors dev) Expert Informatica Data Quality (hors dev) Expert Maîtrise de Power Designer et du data design (MCD/MPD) serait un très gros + Expert Python avancé Expert Excel fonctions avancées Expert EBX (éditeur TIBCO) Expert Transformation ETL Expert Data Galaxy Expert Qlik Expert

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand environnement bancaire, nous recherchons un Data Engineer / Data Lake Developer expérimenté pour renforcer une équipe IT Data et accompagner le déploiement d'une nouvelle plateforme Databricks. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation des composants nécessaires à l'alimentation et à l'exploitation du Data Lake, au sein d'un environnement Agile et international. MissionsConcevoir et développer des pipelines d'ingestion et de transformation de données robustes et scalables, en batch et temps réel. Développer et maintenir les flux ETL Talend alimentant le Data Lake et les systèmes consommateurs. Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks. Mettre en œuvre et optimiser les modèles de données cibles. Automatiser les transformations, la documentation et les tests avec dbt. Développer et configurer des flux CDC (Change Data Capture). Mettre en place les bonnes pratiques de Data Quality, monitoring, alerting et logging. Développer des composants réutilisables : templates de pipelines, librairies partagées et frameworks CI/CD. Réaliser les développements et tests associés. Participer aux mises en production et à l'industrialisation des solutions. Compétences techniques recherchéesForte expertise sur Talend ETL : développement, debugging et industrialisation. Bonne maîtrise de Python et PySpark. Expérience significative sur Databricks : Jobs, Workflows, Delta Lake, Notebooks et optimisation. Excellente maîtrise de SQL, notamment sur les requêtes complexes et l'optimisation des performances. Expérience pratique de dbt pour la transformation et la modélisation des données. Bonne connaissance des problématiques CDC / Change Data Capture. Une expérience sur Qlik Replicate / Attunity est fortement appréciée. Connaissance de Kafka appréciée. Connaissances en Java. Expérience DevOps : Git, CI/CD, automatisation des tests et des déploiements. Utilisation d'outils d'IA générative pour accélérer les développements Python, PySpark et SQL, le refactoring et les tests. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 3 ans d'expérience en Data Engineering / Data Lake. Vous êtes autonome, rigoureux, proactif et disposez de solides capacités d'analyse. Vous êtes également à l'aise dans des environnements exigeants et possédez un bon relationnel client. Anglais courant obligatoire.