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Mission détaillée : Accompagner les projets de Data Science / Data Ingénierie de l’équipe Big Data sur des projets d’entreprise existant ou à développer : NLP, Deep Learning... Comprendre la problématique métier Imaginer les solutions / algorithmes pour y répondre Développer les algorithmes dans le respect des normes de développement de l’entreprise (GitHub) Contribuer à l’industrialisation de ces algorithmes Monitorer leur run Documenter les algorithmes SON ACTIVITE : Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier,externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier. Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement. Environnements techniques Google Cloud Platform (GCS, BigQuery) Github Python Machine Learning Les livrables sont : Algorithmes ML Dashboards Explicabilités d’algorithmes

Data Analyste Le domaine Search&amp et Publication recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding Objectif global du projet : Accompagner le métier Search&amp Publication en réalisant des études statistiques, des explorations de données et en construction des Dashboards Contrainte forte du projet GCP + PowerBI + Connaissance Web Les livrables sont Analyses statistiques Compétences techniques : Python, SQL - Confirmé - Impératif Dashboards (Power BI + Data Studio) - Confirmé - Impératif Connaissance données Web - Confirmé - Impératif Google Cloud Platform - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Impératif) Mission : - accompagner et challenger le métier - être force de proposition sur des solutions adéquats et innovantes pour répondre aux problématiques métiers - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs et synthétiques - être pédagogue & autonome - communiquer, partager avec les autres interlocuteurs de la direction IT (data scientists, chef de projets et data ingénieurs) - savoir communiquer & restituer des résultats concrets SA MISSION : Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour permettre d’organiser, synthétiser et traduire efficacement des données. SES LIVRABLES : - Modèle et structuration des données - Algorithme / Méthode statistique

Contexte de la mission : Le client, dans le cadre du développement et de la maintenance de sa plateforme Big Data, recherche un Développeur Big Data expérimenté (H/F) avec au moins 5 ans d’expérience en environnement Data. La mission se déroule au sein de l’équipe Big Data, chargée de l’alimentation, de l’évolution et de l’optimisation du Data Lake sous Cloudera Hadoop. L’objectif principal est de concevoir, faire évoluer et maintenir les traitements d’alimentation pour assurer la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions. Le consultant intervient dans un contexte de production exigeant, avec de forts enjeux de fiabilité et de respect des délais. Missions principales : Développement & évolution du Data Lake : Gérer les évolutions des flux et des données à intégrer Faire évoluer les développements existants d’alimentation Maintenir les traitements d’ingestion et de transformation Concevoir des extractions de données pour répondre aux besoins métiers Stack technique : Cloudera Hadoop, Hive, Impala, Spark, Python, SQL, Shell, Linux, VBA, Jupyter Expertise technique & structuration : Rédaction des spécifications techniques Fourniture de requêtes SQL de référence Revue de code Structuration et pilotage via JIRA Documentation des processus et accompagnement des utilisateurs Encadrement de profils juniors (alternants, stagiaires) Performance & optimisation : Optimiser les traitements et requêtes Améliorer la performance et l’exploitabilité Contribuer à la maintenabilité globale Réaliser du reverse engineering dans une architecture héritée complexe Support & accompagnement : Assurer le support de niveau 2 Faire respecter les bonnes pratiques Communiquer clairement avec différents interlocuteurs (développeurs, utilisateurs, clients) Gouvernance & conformité : Veiller au respect des modèles de données Collaborer avec la Direction Technique et la Gouvernance de la Donnée pour faire évoluer les standards

Data Management Lead - Chef de projet - Senior Data Management / Data Governance Lead Collibra ; MDM ; DAMA / DCAM - réglementations Data & IA (IA Act) Conduite de programme Data complexe – environnement grand groupe. 10+ ans en Data Management / Data Governance ET GESTION DE PROJETS COMPLEXES Pilotage de programmes data transverses Contexte multi-métiers, réglementé Data Management & Gouvernance Gouvernance de la donnée (DAMA / DCAM) Data catalog, glossaire, dictionnaire de données Données de référence (MDM), qualité de la donnée Cycle de vie, linéage, classification des données Outil clé : Collibra (expert) Certification DAMA appréciée – pas nécessaire

Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

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

Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, nous recherchons un Expert Data & Cloud Azure : Objectifs de la mission - Migrer une application data existante vers une architecture cloud Azure moderne - Améliorer les performances, la sécurité et la supervision - Mettre en place des pipelines data robustes et automatisés - Garantir la fiabilité et la maintenabilité de la solution Responsabilités principales - Analyser l'existant et définir l'architecture cible sur Azure - Concevoir et implémenter des pipelines ETL / ELT avec Azure Data Factory / Fabric - Migrer les données et traitements Oracle vers le cloud - Mettre en place les bonnes pratiques DevOps (CI/CD) via GitLab et/ou Azure DevOps - Assurer la supervision des flux et plateformes (monitoring, logs, alertes) - Implémenter les mécanismes de sécurité (RBAC, chiffrement, conformité) - Moderniser et automatiser les scripts et traitements legacy - Rédiger la documentation technique et accompagner le transfert de compétences Compétences techniques requises - Excellente maîtrise de Microsoft Azure - Azure Data Factory / Fabric - Services data et intégration cloud - Forte expérience en migration de solutions data vers le cloud - Expertise confirmée sur bases de données Oracle - Bonne connaissance des pratiques CI/CD et DevOps - Expérience en supervision et sécurisation d'applications cloud

Contexte Dans le cadre de l’entité « Operations Data / IA » au sein du Centre des Opérations , participation à la mise en œuvre des projets fonctionnels et techniques dans l’environnement de production, au côté du Responsable de Projet de Production. Prise en charge de la pré-production et de la mise en exploitation des différentes évolutions des applications informatiques ainsi que les maintenances, tout ceci dans un environnement multiplateforme. MISSIONS : Contribuer au bon déroulement de la phase de pré production des projets, et dans ce cadre vous assurerez : . La réception et l’analyse des dossiers d’homologation, . La conception des chaines de traitements (automatisation, ordonnancement, …), . Le développement des procédures d’exploitation, . Le bon déroulement des tests d’homologation, . La réalisation et la mise à disposition des dossiers d’exploitation, . La livraison des applications dans l’environnement de production, . La communication avec les autres entités (développement, supports, planning, exploitation…), . Le transfert de compétences vers les équipes de Production dans l’accompagnement aux changements, . Le suivi des premières exploitations et la période de VSR(Vérification de Service Régulier). TACHES : Assure le suivi et le fonctionnement optimal du périmètre technique (outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques) dont il a la charge. Suit et analyse sa performance et sa qualité ; met en place des mesures visant à les améliorer. Elabore les règles d’utilisation, en conformité avec les normes / standards de l’entreprise, dans le respect des contrats de service. Documente, promeut et contrôle leur application. Contribue au dispositif de gestion de la qualité, sur son périmètre. Etudie et propose des évolutions permettant de pérenniser et d'optimiser le fonctionnement et la sécurité des outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques; les met en œuvre. Valide l’installation et l’intégration des nouveaux outils, systèmes, traitements et infrastructures techniques, dans l’environnement de production. Réalise et coordonne des opérations de changement et de maintenance en veillant à leur qualité. Traite les incidents ou problèmes (du diagnostic à la remise en service). Assure la communication avec les utilisateurs sur la gestion des incidents ou à l'occasion de changements. Gère les droits d’accès aux SI en fonction des profils. Réalise le transfert de compétences et le support technique sur son périmètre. Effectue une veille technologique sur son périmètre technique. Met en œuvre les normes et principes de la politique de sécurité du SI de l’entreprise. Formations et expériences : De formation Bac+2 minimum, avec une bonne expérience de la Production, vous avez une bonne connaissance de l’informatique en générale. Expérience professionnelle > 5 ans.

Missions principales -Industrialiser et optimiser les traitements de données en s'appuyant sur Dataiku (scénarios, plugins, recettes avancées...). -Mettre en place une architecture data fiable et optimisée, principalement sur des solutions AWS (S3, Redshift, le Common Data Hub Engie). -Développer des solutions techniques de collecte de la donnée via des API. -Modéliser les données nécessaires aux analyses et aux usages métiers. -Assurer la qualité, la sécurité et le monitoring des flux de données. -Collaborer avec la Data Analyst pour garantir la mise à disposition des données pertinentes. -Participer à la définition des bonnes pratiques Data et à leur diffusion au sein de l'entreprise. -Contribuer à la documentation technique et à l'amélioration continue des environnements. -Assurer une veille technologique sur les solutions de stockage et traitement des données

SAP Data Migration Lead – (FI/CO/AA) Migration S/4HANA Nous recherchons pour l'un de nos clients, groupe international en pleine transformation SAP ECC → S/4HANA, un(e) SAP Data Migration Lead pour piloter l'ensemble du chantier reprise de données sur les modules Finance (FI, CO, FI-AA). Poste base a Paris. Vos responsabilités Cadrage stratégique Définir la stratégie globale de migration : périmètre, scénarios, principes de reprise Qualifier les sources de données à migrer (volumes, criticité, qualité) Identifier et documenter les risques et contraintes (techniques, organisationnels, calendaires) Définir la stratégie de tests associée et contribuer à l'élaboration du planning prévisionnel Conception et supervision Superviser la conception des outils, scripts et règles de transformation par l'intégrateur Formaliser les besoins fonctionnels et techniques liés aux processus de reprise (fusions d'entités, évolutions de référentiels, disparition d'objets intermédiaires) Garantir la production et la disponibilité de la documentation fonctionnelle et technique Tests, validation et déploiement Organiser et piloter les itérations de tests de migration (mocks, dry runs, tests de charge) Assurer le suivi des anomalies et piloter leur correction jusqu'à résolution Coordonner avec le Responsable Tests & Recette les campagnes d'intégration et la résilience des flux post-migration Superviser la cohérence entre objets migrés et flux applicatifs lors des phases de go-live Pilotage et gouvernance Représenter le chantier données dans les instances de gouvernance du programme Assurer l'interface entre lots fonctionnels, techniques et métiers Produire un reporting régulier sur l'avancement, la qualité et les risques Contribuer à l'organisation du support post mise en production Requirements 7 à 10 ans d'expérience sur des projets SAP Experience obligatoire de migration end-to-end ECC -> S/4HANA Maîtrise approfondie des objets de données SAP Finance : FI, CO, FI-AA, Universal Journal (ACDOCA) Maîtrise des outils SAP de migration : LTMC, LSMW, SAP Data Services ou équivalents Bonne compréhension des processus ETL et des mécanismes d'intégration SAP (SAP PO/PI, Integration Suite) Expérience confirmée en pilotage d'intégrateur et en gouvernance de programme complexe multi-acteurs Capacité à travailler en environnement multi-SI et à conduire un travail de conviction à différents échelons hiérarchique

Qui sommes-nous ? ESN : +35 ans d’existence. Expertise ARTEMYS AGIL-IT : Ingénierie logicielle | BDD | BI | Big Data. 800 collaborateurs | 80M€ CA (2024). Entreprise humaine : ProximITé, ConvivialITé, SolidarITé, EsprIT d’équipe, Partage, Respect et Accompagnement. Engagement responsable : Adhésion Global Compact, Planet Tech’Care, Label SILVER EcoVadis Sustainability, Charte de la Diversité. En savoir plus : | L’ IT chez ARTEMYS AGIL-IT combine la technologie et l’humain ! Nous sommes convaincus que les compétences, le savoir-être et l’épanouissement de nos Talents sont les clés de notre réussite . Avant tout, nous recherchons chez ARTEMYS AGIL-IT des personnalITés passionnées. Contexte de la mission : Le pôle Data & BI de notre client est engagé dans une dynamique de renforcement pour 2026, avec des enjeux forts autour de la structuration des usages BI, de la consolidation des données et de la mise à disposition de la donnée aux métiers dans une logique de self-BI. Les travaux portent à la fois sur la refonte de l’existant et sur la construction de nouvelles briques data, avec une volonté claire de professionnaliser les pratiques et de sortir progressivement d’un fonctionnement trop orienté production. Objectif de la mission : En tant que Data Analyst / BI Engineer, vous intervenez comme profil de construction au cœur de l’ingénierie data : Concevoir et structurer les modèles de données analytiques Fiabiliser les chaînes de traitement de données Mettre à disposition une donnée exploitable et autonome pour les métiers Contribuer à la mise en place de process data robustes (build / run / fiabilisation) Votre mission (si vous l’acceptez) : Build Conception et développement des pipelines d’ingestion et de transformation Construction de bases de données analytiques Modélisation décisionnelle (modèle en étoile) Conception de cubes pour la mise à disposition de la donnée métier Développement orienté Python, avec une approche code-first et versionnée (Git) Run Maintien et évolution des traitements existants Supervision et optimisation des flux de données Contribution à la stabilité de la plateforme data Fiabilisation (enjeu clé du poste) Mise en place de contrôles de qualité de données Sécurisation et structuration des process Contribution à la réduction des interventions directes en production Vous, notre perle rare : Compétences techniques Expérience confirmée en Data / BI Maîtrise de la conception de bases de données analytiques Solide pratique de la modélisation décisionnelle Expérience en Python appliqué au traitement de données Sensibilité forte aux bonnes pratiques de développement logiciel Compétences fonctionnelles Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en modèles data Appétence pour les sujets de construction et de structuration Intérêt marqué pour la qualité et la fiabilité de la donnée Soft skills Esprit structurant et pragmatique Capacité à travailler dans un contexte en transformation Goût pour les environnements techniques exigeants et évolutifs Environnement technique : Cloud : Azure / Data Fabric Ingestion & orchestration : outils Azure, usage orienté code (non low-code) Langage : Python Modélisation : data marts, modèles en étoile, cubes Méthodologie : pratiques issues du développement logiciel (Git, traçabilité, structuration) Le process pour nous rejoindre : simple et clair ! Échange RH : On discute de vos motivations et de l’adéquation avec nos valeurs (promis, pas de robotisation ici). Entretien opérationnel : Un échange approfondi pour clarifier vos missions. Proposition d'embauche : Si tout colle, on vous accueille officiellement chez Artemys ! Rémunération et conditions : CDI Salaire : 37k€ à 40k€ en fonction du niveau d'expérience Prise de poste ASAP Mode de travail hybride, 1 journée de télétravail par semaine Bienvenue dans l’aventure ARTEMYS Chez nous, chaque talent compte. Peu importe votre âge, vos origines, votre identité, votre religion ou votre orientation : ce qui nous intéresse, c’est vous et ce que vous avez à apporter. On s’engage à répondre à toutes les candidatures sous 72 heures, parce qu’on sait combien l’attente peut être stressante. Et ici, l’inclusion n’est pas qu’un mot : tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap, et on fait tout pour créer un environnement où chacun peut s’épanouir. Prêt, feu, candidatez !

Responsable Projet Data (H/F) - poste en CDI direct Liaisons fonctionnelles : À l'intérieur de l'entreprise : Le Directeur général et l'ensemble des salariés A l'extérieur : • Les squads Data, les squads en charge des données de référentiel, le service Etudes et Mesures • Les Direction Systèmes d'informations, les responsables des pays (Espagne / Pologne /Portugal / France / Slovénie / Luxembourg) • Prestataires : les intégrateurs, Ingénieur Data, Directeur de projet externe • Industriels (clients) Description générale du poste : Le Responsable projet Data (H/F) joue un rôle central dans la gestion des données, qui portent sur l'intégralité de la fiabilité des prestations vendues aux industriels. À ce titre, il doit définir et mettre en œuvre la stratégie globale de gestion des données disponibles, maintenir l'existant et identifier les opportunités, tout en s'inscrivant dans les modalités définies par le Mouvement. C'est un poste clé qui comporte les dimensions suivantes : - Techniques : manipulation de la donnée, utilisation approfondie des outils mis à disposition, - Stratégiques : enjeux, opportunité, sécurité, - Relationnelles : avec les pays, la DSI, une multitude d'acteurs variés - Une forte sensibilité sur la dimension gestion des systèmes d'informations est attendue Les missions principales : • assurer la qualité et la fiabilité des données en coordonnant avec des acteurs internes - externes • contrôler et mettre à jour les données référentiels spécifiques à notre client • construire, maintenir et faire évoluer les rapports mis à disposition • contrôler et valider la sécurité de l'accès aux données (rapports et données) • piloter la mise en qualité de l'ensemble des données, avec les pays • Participer au développement des services

Intitulé : Team Leader Data Engineering Localisation : Bordeaux Expérience : 2 à 5 ans Démarrage : ASAP jusqu’à fin 2026 Deadline réponse : 9 mars 🎯 Mission générale Sous la responsabilité du Head of Engineering Logistique, le Team Leader est responsable de l’équipe Data Engineering C-Logistics. Il intervient en tant que : Facilitateur d’équipe Coach technique Acteur de la performance Il s’appuie sur les principes Lean afin de : Optimiser les processus de delivery Analyser et traiter les causes racines des incidents de production Favoriser l’autonomie de l’équipe Garantir performance, scalabilité et fiabilité des solutions Assurer l’alignement avec la vision produit du Product Manager 🧭 Périmètre Production et pilotage des données & KPI pour les collaborateurs C-Logistics Partage de données avec les autres filiales du groupe Partage de données avec des clients B2B 👥 Équipe 4 développeurs 1 Lead Developer

Mettre en oeuvre et maintenir la conception, l’industrialisation et l’évolution des solutions data et IA sur la plateforme Lakehouse. Garantir la robustesse, la performance, la sécurité et la qualité des données au service des usages métiers, analytiques et IA. Mission 􋰄 Expertise avancée Databricks & Lakehouse. Concevoir et optimiser des architectures data sur Databricks. Maîtriser Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Jobs et Notebooks. Garantir performance, scalabilité et optimisation des coûts. Définir et appliquer les bonnes pratiques (partitionnement, optimisation, gouvernance, sécurité). 􋰄 Modélisation & conception de la donnée Concevoir des modèles analytiques et décisionnels robustes. Définir faits, dimensions, granularité et historisation (SCD). Assurer cohérence, unicité et maintenabilité des modèles. Traduire les besoins métiers en structures data pérennes. 􋰄 Industrialisation & Data Engineering Développer et fiabiliser des pipelines ELT/ETL. Superviser les tests, validations et mises en production. Contribuer à la démarche CI/CD. 􋰄 Développement augmenté par l’IA Exploiter les outils de développement assisté par l’intelligence artificielle pour accélérer la production tout en maintenant un haut niveau d’exigence (qualité, sécurité, maintenabilité). 􋰄 Qualité & gouvernance des données Implémenter et superviser les contrôles de Data Quality. Structurer la gestion des anomalies et rejets. Garantir la traçabilité et le data lineage. 􋰄 Leadership & contribution transverse Diffuser les standards et collaborer étroitement avec PO, Architectes et Data Stewards.