Profils recherchés

Description du poste

Bac + 4/5 en informatique, statistiques, data science , data engineer Expériences nécessaires 3 ans en gestion et analyse des données Soft skills Connaissance des distributions Hadoop du marché : Hortonworks et/ou Cloudera Fortes aptitudes en développement / programmation avec une excellente maîtrise des langages de programmation suivant : Python, Scala, Java, Shell Unix. Connaissance de l’environnement cloud : GCP / AWS, … Connaissance des technologies de transports de données : Apache NiFi et Kafka Excellente maîtrise de l’écosystème Hadoop : HDFS, Yarn, Oozie, Hive Excellente maîtrise du framework Spark

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 Activités Principales Identifier avec le data architecte les sources de données pertinentes pour les uses case data Développer les chaînes 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 data lake Garantir la cohérence et la fiabilité des données du data lake Faire le suivi capacitaire des environnements data et mettre en œuvre la politique de gouvernance 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’écosystème data de Sonatel Réaliser une veille sur les sources d’informations type open-data. Mettre en œuvre les politiques de sécurité en vigueur des données

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