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Concevoir, construire, déployer et exploiter la plateforme Data Mesh du Groupe (appelée Group Data Platform – GDP) comme un produit interne, en garantissant : Sa livraison technique Son adoption à l’échelle de l’entreprise Son excellence opérationnelle Son amélioration continue RESPONSABILITÉS CLÉSConstruction et Livraison de la Plateforme (Responsabilité principale)1. Responsabilités Concevoir et implémenter l’architecture de la plateforme Data Self-Service Définir les capacités de la plateforme (data products, pipelines, gouvernance, observabilité, accès self-service) Définir et faire respecter les standards techniques et les patterns d’architecture Garantir la scalabilité, la performance et la sécurité Prendre des décisions techniques hands-on et valider les solutions 2. Livrables attendus Architecture Decision Records (ADR) Patterns d’architecture de référence et templates réutilisables Roadmap des capacités de la plateforme Standards techniques de la plateforme Architecture Cloud et Infrastructure3. Responsabilités Piloter la conception et l’exploitation d’architectures cloud et hybrides avec le Group Data Architect Coordonner avec l’équipe Group Data Delivery l’implémentation sur AWS et Microsoft Azure Piloter l’intégration des systèmes on-premise Piloter l’automatisation et l’Infrastructure as Code Garantir les exigences de sécurité et de conformité 4. Livrables attendus Blueprint d’architecture cloud (avec le Group Data Architect) Framework de sécurité et de gestion des accès Pilotage Delivery & Exécution5. Responsabilités Être responsable du cycle de vie de livraison de la plateforme Définir le backlog et le processus de priorisation Gérer les releases et les déploiements en production Suivre la performance et la fiabilité Gérer les risques et incidents techniques 6. Livrables attendus Roadmap plateforme (court / moyen / long terme) Backlog produit et framework de priorisation Plan de release et gestion des versions Dashboards de suivi delivery Indicateurs SLA / métriques de fiabilité Déploiement & Adoption par les Domaines7. Responsabilités Déployer la plateforme dans les différents domaines métiers Permettre aux équipes domaine de construire leurs data products Déployer le modèle opérationnel Data Mesh Accompagner l’onboarding et l’adoption Résoudre les problématiques d’adoption opérationnelle 8. Livrables attendus Framework et processus d’onboarding des domaines Guidelines du cycle de vie des data products Playbooks d’accompagnement des domaines Indicateurs d’adoption et d’usage Supports de formation et documentation d’onboarding Product Management (orienté usage) & Amélioration Continue9. Responsabilités Recueillir les besoins utilisateurs et exigences plateforme Définir la vision produit et la roadmap Mesurer l’usage et la création de valeur Améliorer l’expérience développeur et utilisateur 10. Livrables attendus Vision produit et proposition de valeur KPIs plateforme et métriques d’adoption Boucles de feedback utilisateur et backlog d’amélioration Roadmap d’évolution de la plateforme Documentation, Standardisation & Gouvernance11. Responsabilités Documenter les capacités et processus de la plateforme Garantir la conformité avec la gouvernance fédérée des données du Groupe 12. Livrables attendus Référentiel documentaire de la plateforme Standards techniques et guides d’implémentation Framework de gouvernance et conformité Playbooks de bonnes pratiques Communication Opérationnelle & Reporting Exécutif13. Responsabilités Communiquer sur l’avancement et l’impact de la plateforme Fournir un reporting de niveau exécutif Assurer l’alignement des parties prenantes 14. Livrables attendus Dashboard exécutif du projet Dashboards de performance plateforme Présentations en comité de pilotage Suivi des décisions, risques et incidents Promotion Interne & Évangélisation15. Responsabilités Promouvoir la valeur de la plateforme dans l’organisation Soutenir les initiatives d’adoption interne Construire une communauté plateforme 16. Livrables attendus Supports de communication interne Stratégie d’adoption et plan de déploiement Démonstrations plateforme et portfolio de cas d’usage Expérience requise Minimum 15 ans d’expérience en data platform, data engineering ou architecture Expérience prouvée dans la construction et livraison de plateformes data en production Forte expérience hands-on en delivery technique Expérience en platform engineering ou data engineering avancé Expérience en environnement grand groupe ou multi-entités Expérience pratique du Data Mesh obligatoire Compétences techniquesArchitecture & Engineering Architecture data distribuée Conception de systèmes distribués Infrastructure as Code Pratiques DevOps / DataOps / CI/CD Ingénierie performance et scalabilité Cloud & Infrastructure Expertise avancée AWS et Azure Architectures hybrides et on-premise Sécurité et gouvernance cloud Plateforme Data Data products & gestion du cycle de vie Pipelines et orchestration Gestion des métadonnées et catalogues Frameworks de gouvernance data Observabilité data Product & Delivery Approche produit appliquée aux plateformes techniques Gestion roadmap & backlog Méthodologies Agile Développement orienté valeur Soft Skills critiques Leadership technique et opérationnel fort Orientation exécution et delivery Capacité à intervenir de manière hands-on dans des environnements complexes Excellente communication transverse Sens fort de la responsabilité Esprit analytique et pragmatique Capacité d’influence sans autorité hiérarchique directe Vision stratégique avec focus opérationnel Gestion des parties prenantes au niveau exécutif et opérationnel Anglais courant obligatoire (écrit et oral) Indicateurs de succès Plateforme livrée et opérationnelle en production Adoption par les domaines métiers Nombre et qualité des data products déployés Fiabilité et performance de la plateforme Satisfaction et usage des utilisateurs Réduction du time-to-market des cas d’usage data

HN Services recrute un.e Data Engineer expérimenté à sénior pour intervenir sur un projet Data pour l’un de nos clients situé à Aix-en-Provence. Contexte et mission : Dans le cadre du renforcement de l’équipe Data, vous serez intégré.e à une squad dédiée à la création d’une infrastructure robuste pour le produit DATA. Vous participerez à la conception et au développement de processus d’ingestion, de transformation et d’exposition des données sur la plateforme Google Cloud Platform (GCP). Vous collaborerez étroitement avec d’autres équipes pour : Mettre en place les jobs d’ingestion et de préparation des données. Développer des pipelines de données performants et maintenables. Exploiter les outils de l’écosystème cloud : Composer, dbt, BigQuery. Contribuer à l’amélioration continue des capacités de livraison du produit DATA. Environnement technique : GCP BigQuery, Linux, Python, SQL, dbt, Composer.

Vous êtes un architecte de la donnée passionné par la haute précision ? Rejoignez le programme stratégique de mon client pour façonner l'avenir de la Data au sein de cette marque Iconic. Votre Mission Une fois la Data Factory opérationnelle, vous deviendrez le garant de l'intelligence structurelle de nos données. Votre rôle sera central pour : Architecturer le futur : Concevoir et piloter la modélisation au sein d'une architecture Médaillon (Bronze, Silver, Gold). Innover en réseau : Déployer des modèles de données dans un environnement Data Mesh complexe. Standardiser l'excellence : Définir le modèle de données canonique , les spécifications techniques et l'intégrité des relations (clés, tables, jointures). Votre Profil Expertise : +7 ans d'expérience en Data Architecture Orion. Technique : Maîtrise avancée d' Oracle et de la modélisation complexe. Méthodologie : Vous évoluez avec aisance dans des environnements Agile et SaFe . Soft Skills : Esprit de synthèse, rigueur analytique et capacité à traduire des besoins métiers en structures de données performantes. Prêt à relever ce défi au sein d'une société de légende ?

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Contexte de la mission Dans le cadre d'une phase de transformation visant à adopter un modèle axé sur les données (Data Centric) et de définition d'une stratégie Data, le client met en œuvre une nouvelle plateforme Data Régime pour répondre à ses besoins. Un programme dédié à cette plateforme a été lancé fin 2025. Au premier trimestre 2026, des Proofs of Concept (POC) sont en cours afin de sélectionner la future plateforme Data. Le client recherche une prestation en architecture Data pour l’accompagner dans la définition de l’architecture cible et la mise en œuvre de cette nouvelle plateforme au sein d’un écosystème existant. Objectifs et livrables Le consultant intervenant aura pour mission de définir, concevoir et accompagner la construction de l’architecture cible Data. Ses principales responsabilités seront : Définir l’architecture cible Data : Concevoir une architecture alignée avec la stratégie globale Data et les principes Data-Centric, en déterminant les patterns d’intégration ainsi que les couches fonctionnelles de la plateforme (inclusion, traitement, stockage, exposition). Concevoir l’architecture de la nouvelle plateforme Data : Élaborer l’architecture technique globale en intégrant l’écosystème existant (tels que Teradata, Hadoop) et en tenant compte des stratégies d’évolution (cloud ou on-premise, gouvernance, scalabilité). Proposer une trajectoire d’évolution permettant la transition vers cette nouvelle plateforme, incluant stratégie de migration, coexistence et déploiement par phases. Modélisation et harmonisation des données : Définir des modèles de données harmonisés (modèle cible, datamarts, vues métiers, glossaire). Établir les principes de modélisation adaptés aux usages, qu'ils soient analytiques, opérationnels ou liés à des data products. Data Products & accompagnement métier : Soutenir les équipes métiers dans la conception et la structuration des data products, en veillant à leur cohérence avec les modèles de données, les standards d’intégration et l’architecture cible. Définition et formalisation des standards Data : Élaborer les standards d’intégration, de transformation, de stockage et d’exposition des données. Formaliser les bonnes pratiques concernant les outils de l’écosystème, notamment ceux liés à l’ingestion, à la qualité, à l’orchestration, au catalogage et à la gouvernance.

[Client final] CDI – Administrateur Systèmes & Réseaux Windows H/F - Le Cannet-des-Maures (83) – 40/45K€ (négo possible) – ASAP Ici, l’infrastructure n’est pas un support. C’est le moteur. Je recrute ici pour un acteur majeur de la distribution, qui mène un vaste programme de modernisation IT. Dans un environnement logistique exigeant, chaque minute compte. Les équipes opérationnelles dépendent directement de la fiabilité du SI pour travailler. Ils recherchent donc un Administrateur Systèmes & Réseaux Windows H/F capable d’assumer cette responsabilité. Vous ne serez pas là simplement pour “faire tourner ”la machine. Vous serez là pour garantir la continuité, sécuriser, anticiper et améliorer. VOTRE POSTE Rattaché au Responsable Infrastructure, vous intervenez sur : En synthèse : - L’administration et l’exploitation des environnements systèmes et réseaux - Les évolutions techniques et projets d’optimisation - La gestion d’incidents complexes En détail : Exploitation & fiabilité - Administrer et maintenir les environnements - Garantir disponibilité, sécurité et performance - Participer aux astreintes (après formation) - Projets & amélioration continue - Contribuer aux choix technologiques - Participer aux projets d’évolution - Traiter des sujets en autonomie, en mode projet - Sécurité & collaboration - Appliquer les politiques de sécurité - Documenter, partager, structurer - Travailler en proximité avec les équipes IT

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Nous recherchons un(e) Data Engineer capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Participer à la conception et réalisation d'une solution Data depuis l'acquisition jusqu'à l'exploitation de la donnée en accompagnant la réflexion des directions métiers • Identifier, collecter et intégrer les données nécessaires à la résolution de problématiques métier et opérationnelles • Garantir la qualité des données en mettant en place les outils de mesure et de suivi adéquats en appliquant les règles de Data Gouvernance et de Data Management • Transcrire des besoins métier en règles de gestion data • Industrialiser le déploiement de vos réalisations à travers l'implémentation de tests unitaires, d'intégration et de non-régression Référence de l'offre : qojvej3era

Dans le cadre du renforcement d'une équipe infrastructure, nous recherchons un(e) Administrateur(trice) Systèmes expérimenté(e) pour accompagner l’évolution et la sécurisation des environnements techniques. Vos missions Optimiser la supervision de l’infrastructure globale en mettant en œuvre un système de monitoring robuste et pérenne afin de garantir la disponibilité et la performance des applications. Définir et implémenter des procédures de sauvegarde fiables, et rédiger un Plan de Reprise d’Activité (PRA). Réaliser régulièrement des tests de restauration en conditions proches de la production afin d’en garantir l’efficacité. Mettre en place des mécanismes de redondance pour assurer la haute disponibilité des applications critiques. Documenter l’infrastructure (serveurs, gestion des adresses IP, architecture) afin d’en assurer la maintenabilité et la traçabilité. Assurer la maintenance et l’évolution continue de scripts et d’applications internes. Fournir un support technique réactif et efficace aux utilisateurs. Administrer l’environnement Microsoft 365 (gestion des utilisateurs, groupes, droits et supervision des services). Contribuer à l’amélioration continue des infrastructures hybrides (cloud et on-premise/bare metal). Assurer un rôle de lead technique : animation, encadrement et montée en compétences de l’équipe. Accompagner les équipes projets dans leurs démarches d’intégration continue (CI) et de mise en production. Compétences techniques : Containerisation (Docker) et Virtualisation (Proxmox/QEMU) Scripting en BASH / Python / Ruby Langage procédural (Python) Maitrise l’outil Git Maitrise de Linux (Debian) avec les commandes et outils de base (htop, curl, nmcli, lsusb, dmesg) Linux (Kernel, InitramFS) Comprend la couche OSI et les principes fondamentaux du réseau Anglais

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Snowflake pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes analytiques cloud modernes. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (migration vers Snowflake, optimisation des modèles de données, amélioration des pipelines ELT) et guiderez leur mise en œuvre avec Snowflake, dbt et les outils d’orchestration associés. Vous serez responsable de la structuration des modèles de données, de l’optimisation des performances des requêtes et de la mise en place de mécanismes de gouvernance et de traçabilité. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud, Data et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD fiables et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de data engineering moderne et d’usage avancé de Snowflake. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Data Engineer Streaming / Real-Time pour concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes de traitement de données en temps réel. Vous analyserez des architectures existantes, proposerez des trajectoires d’évolution (modernisation des pipelines événementiels, optimisation des traitements stream, passage vers des architectures plus scalables et résilientes) et guiderez leur mise en œuvre avec Kafka, Flink, Spark Streaming ou équivalents. Vous serez responsable de la conception et de la fiabilisation des pipelines d’ingestion et de transformation en temps réel, de l’amélioration des performances et de l’intégration de mécanismes de tolérance aux pannes et d’observabilité des flux. Vous travaillerez main dans la main avec les équipes Cloud et DevOps pour intégrer les traitements dans des pipelines CI/CD robustes et adaptés aux contraintes d’exploitation. Vous aurez également un rôle clé dans la transmission de connaissances, l’animation d’ateliers techniques et l’accompagnement des équipes client sur les meilleures pratiques de streaming et d’event-driven architecture. Votre mission combinera expertise technique, rigueur méthodologique et capacité à structurer des solutions scalables et pérennes.

Contexte : Nous recherchons un Data Architect / Data Migration Lead pour rejoindre l’équipe Data & AI d’un acteur majeur de l’industrie des boissons, reconnu pour la qualité de ses produits et sa présence internationale. Missions principales : Piloter et coordonner le stream Data Migration dans le cadre d’un projet SAP S/4HANA Greenfield. Définir la stratégie de migration de données et assurer son alignement avec les autres streams du programme. Planifier, suivre et assurer le reporting des activités de migration. Coordonner les différentes parties prenantes (équipes techniques, fonctionnelles, métiers) sur les phases d’extraction, transformation et chargement des données. Superviser la conception et le développement des programmes de migration. Organiser et suivre les mocks de migration (planning, exécution, reporting). Compétences recherchées : Expertise en migration de données SAP (S/4HANA, Greenfield) . Solides connaissances en Data Architecture, Data Access, Data Taxonomy . Expérience en pilotage transverse avec équipes techniques et métiers. Très bon niveau d’anglais. Modalités : Mission longue durée (21 mois). Localisation : Paris, avec 2 jours de télétravail par semaine. 📩 Si vous êtes intéressé(e), merci de me contacter en partageant votre CV actualisé et vos disponibilités. 📍 Lieu : Paris (2 jours de télétravail par semaine) 🌐 Langue : Anglais (obligatoire)

Dans le cadre d’un programme de transformation data d’envergure chez un acteur majeur du secteur de l’assurance, nous recherchons un Change Manager Data & Cloud afin d’accompagner les équipes métiers dans l’adoption des nouveaux usages liés à la donnée. Le programme vise à moderniser l’écosystème data, notamment via la migration d’applications vers des environnements cloud et SaaS , et à favoriser une culture data-driven au sein des différentes directions métiers. Vous interviendrez à l’interface entre les équipes data, IT et métiers , avec un rôle clé de vulgarisation et d’accompagnement au changement. Vos missionsAccompagnement à la transformation data Définir et déployer la stratégie de conduite du changement autour des nouveaux outils et usages data. Identifier les impacts organisationnels et métiers liés aux migrations vers des solutions cloud et SaaS . Mettre en place des plans d’adoption pour favoriser l’appropriation des solutions data. Acculturation et vulgarisation de la data Traduire les sujets techniques en messages accessibles pour les métiers . Promouvoir la culture data et les usages analytiques dans les différentes directions. Concevoir et animer des ateliers, démonstrations et formations utilisateurs . Produire des supports de communication et de pédagogie (guides, newsletters, webinars). Adoption des outils analytiques Accompagner les métiers dans l’utilisation des solutions data et BI : Business Objects Tableau Dataiku Objectif : démocratiser l’accès à la donnée et faciliter l’autonomie des métiers dans l’analyse. Coordination avec les équipes techniques Assurer le lien entre les équipes data, IT et les utilisateurs métiers . Contribuer à l’amélioration de l’expérience utilisateur autour des outils data. Participer à la structuration des bonnes pratiques et de la gouvernance data . Profil recherchéExpérience 5 ans ou plus d’expérience en conduite du changement, transformation digitale ou data . Expérience dans des environnements BI, analytics ou data platforms . Une connaissance du secteur assurance ou financier est appréciée. Compétences Capacité à vulgariser des sujets techniques complexes . Bonne compréhension des environnements cloud, SaaS et data analytics . Expérience avec des outils de data visualisation ou BI . Excellentes capacités de communication, animation d’ateliers et gestion des parties prenantes . Qualités attendues Sens du service et orientation métier. Leadership et capacité à embarquer les équipes. Autonomie et esprit d’initiative. Forte appétence pour les sujets data et transformation digitale . Environnement de la mission Secteur : Assurance Environnement : Transformation data et migration cloud Outils : Business Objects, Tableau, Dataiku Mode de travail : interaction forte avec les équipes data, IT et métiers Quelques déplacements à prévoir occasionnellement en province.

Nous recherchons un(e) ingénieur Data BI expérimenté Contexte Au sein d'une Data Factory nous recherchons à renforcer notre équipe avec un Data Engineer expérimenté, une expérience dans le secteur du e-commerce serait apprécié. La Data Factory de notre client joue un rôle central dans l'exploitation et l'optimisation des données pour soutenir les différentes initiatives stratégiques de l'entreprise. Elle se concentre sur la création d'une infrastructure de données robuste, la mise en place de pipelines de données fiables, et l'exploitation de données pour générer des insights à forte valeur ajoutée pour les équipes. Description • Participe à l'analyse du besoin avec la supervision du binôme PO/TechLead et à la conception du modèle de données permettant de répondre aux enjeux. • Utilise l'analyse des données pour fournir des éléments significatifs et éclairer la conception/mise en œuvre des projets • Conçois, développe et maintien les pipelines de données pour l'acquisition, la transformation, le stockage et la mise à disposition des données. • Optimise les performances des développements pour assurer une disponibilité et une fiabilité maximale • Identifie et résout les goulots d'étranglement et les problèmes de performances dans les flux de données • Met en place des processus et des contrôles pour garantir la qualité des données • Conçoit et met en œuvre des systèmes d'alerte, de monitoring et de reprise automatique efficaces. • Réalise la recette technique et participe à animer la recette fonctionnelle avec les utilisateurs et le PO • Rédaction des documents associés au projet (Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation) • Être force de proposition sur l'amélioration de la stack Data • Faire le reporting d'avancement des travaux • Support au déploiement • Assure la maintenance corrective ou évolutive • S'assure de la cohérence des livrables avec les règles et bonnes pratiques définies au sein de l'équipe Livrables Spécifications Techniques, Cahier de recette Technique, Document d'exploitation Reporting d'avancement des travaux Programme développés