MISSION :
· Coordonner la mise en place de l’architecture data, conçue par le data architect : infrastructures et logiciels.
· Participer à la mise en œuvre des use cases analytiques
· Intégrer de grands volumes de données, structurées et non structurées, à partir de diverses sources au sein d’un data Lake
· Industrialiser les algorithmes de récupération et de traitement des données et les modèles d’intelligence artificielle. § Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions matérielles/logicielles de transport, de traitement et de stockage des données.
· Contribuer à l’évolution des pratiques dans son domaine de compétences, en étant actif dans des réseaux de veille.
ACTIVITES PRINCIPALES :
· Identifier avec le data architecte les sources de données pertinentes pour les uses case data
· §Développer les chaines d'ingestion en tenant compte des aspects techniques et des exigences non fonctionnelles
· Automatiser les processus d'ingestion de données
· Mettre en œuvre les chaines de traitements de données batch et temps réels Industrialiser et optimiser les modèles de ML développés par les data scientist
· Cartographier les sources de données qui alimentent le datalake
· Garantir la cohérence et la fiabilité des données du datalake
· Faire le suivi capacitaire des environnements data et mettre en œuvre la politique de gourvernance des données
· Traduire les règles de gestion business en KPIs analytiques
Mettre en œuvre des dispositifs d'alertes en cas d'indisponibilité des données
· Garantir la cohérence dans la nomenclature des données business et techniques
· Assurer l'interopérabilité du datalake avec l'écosystéme data
· Réaliser une veille sur les sources d’informations type open-data.
· Mettre en œuvre les politiques de sécurité en vigueur des donnée
Excellente maitrise du framework Spark
Maitrise des techniques de gestion de projet du cahier des charges à la recette utilisateur et son déploiement
Bonne compréhension des enjeux business impliquant le traitement des données
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