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1) Description du poste Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, un grand groupe télécom déploie un nouvel espace de données sur la plateforme Google Cloud (BigQuery / Vertex AI), selon une approche Greenfield (reconstruction complète des produits data, sans migration directe du legacy). Le Lead Data Engineer interviendra au sein de la Core Team , équipe transverse chargée de concevoir le socle technique et les données de référence (RCU, Tables Pivots) permettant aux équipes métiers de développer leurs cas d’usage. Missions principales : Architecture & Build Data Concevoir et développer les pipelines ELT pour le Référentiel Client Unique (RCU) et les objets métiers via le framework interne basé sur DBT. Rôle de Scrum Master de la Core Team Garantir l’application du cadre Scrum, l’efficacité de l’équipe et l’amélioration continue. Gouvernance Data Native Appliquer la règle “No documentation, no code” et automatiser l’alimentation du Data Catalog via le code. Pilotage de l’architecture Data Superviser la modélisation data (modèle logique → physique), arbitrer entre besoins métiers et performance/cost BigQuery. Mentoring & Transfert de compétences Former et accompagner les Data Engineers internes via pair-programming, revues de pipelines et ateliers techniques. Livrables & jalons : Pipelines d’ingestion RCU et contrats (DBT, Git, Airflow) Modèles BigQuery optimisés (Star Schema, nested tables) Catalogue de données et dashboards de qualité de données Macro-modélisation RCU 360 Documentation des bonnes pratiques techniques Jalons critiques : MVP RCU et gouvernance data – Fin avril 2026

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation éditique, nous recherchons un Chef de Projet Éditique Senior pour accompagner la refonte complète d’un dispositif éditique à l’échelle d’un grand groupe. Chef de Projet Éditique Senior (H/F) – Programme de transformation d’envergure Mettre en place une gouvernance éditique transverse Piloter la refonte des processus et de l’organisation Participer au choix de l’outil éditique cible Contribuer à la rationalisation de la production et à l’optimisation des coûts Accompagner la création d’un pôle de compétences éditique unifié