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CDI

Offre d'emploiIngénieur Data

Deloren Consulting
Publiée le
ETL (Extract-transform-load)
Git
Python

Paris, France
Deloren Consulting est une ESN spécialisée notamment sur les projets IT Assurance. Notre métier ? Accompagner nos clients dans leurs transformations technologiques grâce à l'expertise de nos consultants. Pour soutenir notre croissance, nous recherchons un(e) Data Engineer(e). VOTRE MISSION : Le Data Engineer / Ingénieur Data participe à la conception, au développement et à la maintenance des traitements permettant de collecter, transformer et mettre à disposition les données. Il contribue à la fiabilité des données et à la performance des traitements, en collaboration avec les équipes informatiques et métiers du client. Missions principales Collecte et intégration des données Analyser les sources de données et les besoins des utilisateurs. Développer des flux d'alimentation à partir de bases de données, de fichiers ou d'API. Concevoir et maintenir les traitements d'extraction, de transformation et de chargement des données — ETL/ELT. Transformation et structuration des données Développer les traitements de nettoyage, de normalisation et d'enrichissement. Participer à la modélisation des données et à la définition des règles de transformation. Préparer des jeux de données exploitables pour les usages métiers, décisionnels et analytiques. Qualité et fiabilité Mettre en place des contrôles de cohérence, de complétude et de qualité. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et contribuer à leur correction. Assurer la traçabilité des traitements et documenter les règles appliquées. Exploitation et amélioration des traitements Participer aux tests, aux déploiements et au suivi des traitements. Analyser les incidents et contribuer à la maintenance corrective et évolutive. Optimiser les requêtes et les traitements en fonction des volumes et des contraintes d'exploitation. Appliquer les règles de sécurité, de confidentialité et de gestion des accès du client. Collaboration et documentation Travailler avec les équipes métiers, les développeurs, les architectes et les équipes data. Rédiger et actualiser la documentation technique. Participer aux réunions de suivi et communiquer sur l'avancement des travaux.
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CDD

Offre d'emploiProduct Owner – Assistant IA & Automatisation E-mail

Sapiens Group
Publiée le
CRM
Machine Learning
Natural Language Processing (NLP)

110 jours
40k-45k €
400-500 €
Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur
Dans le cadre d'un programme de transformation digitale d'envergure internationale, notre client recherche un Proxy Product Owner pour accompagner le déploiement d'un Assistant IA Générative dédié à l'automatisation du traitement des e-mails du Service Client. L'objectif est d'intégrer l'IA dans les parcours des agents afin d'améliorer l'expérience client, automatiser les tâches à forte valeur ajoutée et permettre aux conseillers de se concentrer sur les demandes nécessitant une intervention humaine. Vos missionsEn tant que Proxy Product Owner, vous serez responsable de la conception, du déploiement et de l'amélioration continue de la solution. Vous aurez notamment pour responsabilités de : Piloter l'intégration d'un Assistant IA Générative sur le canal e-mail. Concevoir et optimiser les parcours Human in the Loop, avec escalade vers un conseiller lorsque nécessaire. Identifier et prioriser les automatisations à forte valeur métier. Construire et maintenir la roadmap produit. Définir les EPICs, Features et User Stories des versions V0 et V1. Gérer et prioriser le backlog produit. Collaborer avec les équipes techniques en charge de l'Assistant IA afin d'adapter son comportement aux spécificités du canal e-mail. Coordonner les équipes Produit, Tech, CRM, Architecture et Data. Collaborer avec les équipes Marketing sur la Voice of Customer (VoC). Travailler avec les équipes Data Governance afin de garantir la qualité et la disponibilité des données. Définir et suivre les indicateurs de performance : adoption, qualité, impact et efficacité. Collaborer avec les équipes BI pour mettre en place le monitoring du produit. Participer aux phases de tests, recette et déploiement. Analyser les données et les retours utilisateurs afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la conduite du changement et assurer le Train the Trainer auprès des relais Produit. Participer à la communauté internationale de Product Owners et aux travaux autour des stratégies Agentic AI et omnicanales. LivrablesRoadmap opérationnelle V0 / V1 EPICs et User Stories Scénarios de tests et suivi de leur exécution Backlog des anomalies et améliorations Suivi hebdomadaire du produit Supports et dispositifs de formation Accompagnement des relais Produit régionaux et locaux
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Freelance

Mission freelanceData engineer (H/F) 69

Mindquest
Publiée le
Apache Airflow
Dataiku
DevOps

6 mois
Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes
Contexte L'équipe ODA (Operational Data & Analytics) fait de la donnée un levier de pilotage opérationnel réel pour mon client. Elle couvre à la fois la qualité de la donnée (CMDB, référentiels), l'analytics ITSM, et l'outillage data au service des équipes opérationnelles. L'équipe est en pleine transformation technique : nous développons et déployons des applications internes destinées à la production, et nous avons besoin de renforcer notre capacité d'architecture et de déploiement, tout en gardant un lien fort avec les besoins métier ITSM. Ce poste convient à un profil technique confirmé, capable de peser sur des choix d'architecture data et système, tout en restant à l'aise pour dialoguer avec des parties prenantes métier et comprendre rapidement un besoin d'analyse. Mission Architecture & Déploiement • Être le binôme technique de notre tech lead : contribuer aux choix d'architecture data et système, et en assumer la responsabilité en son absence • Déployer et industrialiser des applications internes destinées à la production, en autonomie sur nos outils de déploiement internes • Garantir la fiabilité et la maintenabilité des pipelines et applications développés par l'équipe Data Engineering • Construire et maintenir des workflows de données (Dataiku, Airflow ou équivalent) • Contribuer à des projets de données à enjeu métier, notamment la refonte d'un algorithme de priorisation des incidents basé sur le revenu, actuellement en phase de choix d'architecture • Évaluer, cadrer et implémenter de nouvelles intégrations de sources de données Analyse & Réactivité métier • Répondre rapidement à des besoins d'analyse ad-hoc sur des données incidents, changes et autres datasets ITSM, en s'appuyant sur les outils d'IA générative pour accélérer la production de requêtes et de résultats, et en challengeant leurs résultats • Monter en compétence sur les concepts et processus ITSM (incidents, problems, changes, requests, event management) au fil des projets Outillage IA • Utiliser les outils d'IA générative pour accélérer les livrables : vibe-coding d'applications internes, génération de requêtes, documentation • Relire, challenger et corriger les productions de l'IA plutôt que de les valider sans recul • Être force de proposition sur l'intégration de l'IA dans les pratiques de l'équipe
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CDI

Offre d'emploiDATA Engineer AWS

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Amazon Redshift
Data Engineering
DevOps

Ville de Paris - Archives de Paris - Centre annexe, Île-de-France

Offre importée

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Freelance
CDI

Offre d'emploiAzure / On-prem Data Architect

LEVUP
Publiée le
Azure
On Premise

6 mois
Orly, Île-de-France
Dans le cadre de la modernisation de son système décisionnel, l'entreprise fait évoluer son infrastructure Data vers un modèle hybride combinant des services Cloud Azure et des environnements hébergés sur site. Historiquement construite autour des solutions SAP, la plateforme s'appuie désormais sur l'écosystème Microsoft pour accompagner cette transformation. Un nouvel environnement On-Premise basé sur Linux et un stockage objet compatible S3 est en cours de déploiement afin de garantir la maîtrise et la protection des données sensibles. L'enjeu est de structurer un socle Data évolutif, organisé par domaines métiers, tout en améliorant les performances et la gouvernance de l'ensemble de la plateforme. · Définir les architectures Data hybrides et concevoir les infrastructures On-Premise autour des technologies de stockage objet S3. · Élaborer la stratégie d'évolution du socle Data et accompagner sa mise en œuvre. · Cadrer la création des entrepôts de données par domaine métier et favoriser leur mutualisation. · Analyser l'architecture existante, identifier les axes d'amélioration et définir les trajectoires de migration. · Optimiser les performances des environnements décisionnels et proposer des solutions adaptées aux problématiques de charge Power BI. · Réaliser des études techniques, benchmarks et POC pour orienter les choix technologiques. · Définir les standards d'architecture, de développement, de sécurité et de gouvernance des données. · Accompagner les équipes dans la mise en place des pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. · Garantir la disponibilité, la supervision, la résilience et la conformité des plateformes Data. · Cloud & Infrastructure : Microsoft Azure, environnements Linux On-Premise. · Langages : SQL, Python, PySpark, Spark SQL, DAX, Power Query (M), Bash, YAML. · Bases de données & Stockage : Azure Synapse Analytics, ADLS Gen2, SQL Server, PostgreSQL, NAS, stockage objet compatible S3. · Data Engineering : Azure Data Factory, Azure Databricks, Apache Spark, Synapse Spark. · Orchestration : Azure Data Factory, OPCON. · BI & Dataviz : Power BI Desktop, Power BI Service, SAP BusinessObjects. · DevOps & CI/CD : Azure DevOps, Git, Terraform, Pipelines CI/CD.
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Alternance

Offre d'alternanceALTERNANCE Intégrateur frontend H/F

█ █ █ ██ █ █
Publiée le
Scrum

Meylan, Auvergne-Rhône-Alpes

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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Scientist IA – H/F

STORM GROUP
Publiée le

1 mois
50k-60k €
500-550 €
75002, Paris, Île-de-France
#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.
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Freelance

Mission freelanceRelease Manager / Product Owner Data

FF
Publiée le
BigQuery
Google Cloud Platform (GCP)
Microsoft Power BI

1 an
Paris, Île-de-France
Bonjour à tous, 📍 Paris – Hybride (1 à 2 jours/semaine sur site) 📅 Démarrage : début décembre ⏳ Durée : 1 an ou + Le contexte Au sein d'un programme Data organisé en Agile à l'échelle, vous intervenez sur un double rôle (environ 50/50) : 1. Release Management (multi-équipes Data/BI) Définir et piloter le processus de release, construire et tenir le planning Coordonner les équipes techniques et métiers, gérer les dépendances Animer les Go / No-Go, suivre la préparation et les mises en production Anticiper les risques, suivre les incidents post-release, mener les retours d'expérience Diffuser les bonnes pratiques (versioning, CI/CD, qualité, traçabilité) 2. Product Owner d'une équipe Data transverse Gérer et prioriser le backlog Recueillir les besoins, rédiger les User Stories et les critères d'acceptation Animer les cérémonies Agile et contribuer à la roadmap produit Profil recherché 5 à 10 ans d'expérience en environnement Data / BI Expérience solide en Release Management dans un contexte multi-équipes Une expérience de PO ou de gestion de backlog est un vrai plus Bonne maîtrise des pratiques Agile/Scrum, CI/CD et de la gestion des environnements (DEV → PROD) Outils : Jira / Confluence / ServiceNow (ou équivalent), BigQuery / GCP. Power BI est un plus. Savoir-être Rigoureux, proactif, bon communicant. Vous savez challenger vos interlocuteurs et alerter quand une mise en production est à risque. A bientôt,
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CDI
Freelance

Offre d'emploiData Engineer IA – H/F

STORM GROUP
Publiée le

1 mois
45k-55k €
480-530 €
75002, Paris, Île-de-France
#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.
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Freelance

Mission freelanceData Engineer GCP (H/F)

CELAD
Publiée le

1 an
400-440 €
Nantes, Pays de la Loire
CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
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Freelance

Mission freelance Expert Data Platform - Cloudera

STHREE SAS
Publiée le
Ansible
Cloudera
Hadoop

12 mois
Niort, Nouvelle-Aquitaine
Contexte de la mission Dans le cadre de la transformation de son système d'information et de la modernisation de sa plateforme Data Hub, notre client recherche un Expert Data Platform afin de renforcer les équipes du Socle Data. La mission s'inscrit dans plusieurs chantiers stratégiques : montée de version de la plateforme Cloudera, maintien en condition opérationnelle du Data Hub, modernisation des services Data et évolution vers des approches Lakehouse, Data Sharing et Data Mesh. L'objectif est d'accompagner les équipes métiers, projets et d'exploitation dans la mise en oeuvre, la sécurisation et l'évolution des services de la plateforme Data Hub. Vos principales missions Expertise et évolution de la plateforme • Réaliser des études techniques autour de l'écosystème Cloudera CDP. • Accompagner le projet de montée de version de la plateforme Cloudera. • Analyser les impacts techniques et fonctionnels des évolutions envisagées. • Produire des dossiers d'architecture et des notes de cadrage. • Présenter les conclusions et recommandations aux interlocuteurs techniques et métiers. • Contribuer aux réflexions autour du Lakehouse, du Data Sharing, du Data Mesh et de l'interopérabilité entre plateformes Data. Exploitation et support de production • Assurer le support expert de niveau 3 sur l'ensemble de la plateforme Data Hub. • Prendre en charge les incidents complexes de production et participer aux cellules de crise. • Réaliser les analyses de causes racines et définir les plans de remédiation. • Accompagner les équipes DataOps de niveau 2. • Participer à la gestion des changements et aux opérations sensibles de production. Amélioration continue • Améliorer la robustesse, les performances et la sécurité de la plateforme. • Réaliser des travaux de Capacity Planning et de Performance Tuning. • Industrialiser et automatiser les processus d'administration et d'exploitation. • Contribuer à la sécurisation et au durcissement des systèmes. • Participer ponctuellement à des interventions en heures non ouvrées. Environnement technique Cloudera CDP Hadoop Cloudera MCO de plateformes Data Support N3 Linux RHEL Ansible AWX Talend Scripting Shell Kubernetes, Docker, OpenShift Git, GitLab, Jenkins Terraform, Python Java, Scala
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