Nous recherchons un / une Développeur.euse Data confirmé et chargé de projet qui aura pour missions de concevoir, développer, maintenir, sécuriser et optimiser les architectures et traitements de données afin de garantir une plateforme data performante, fiable, scalable et adaptée aux besoins analytiques, IA, métiers et de l'AOM. Les principales tâches confiées seront : Architecture & Modélisation : - Concevoir des architectures data robustes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) - Définir et modéliser les schémas de données (modèle en étoile, modèle relationnel, Data Vault, parquet/Delta, etc.) - Participer aux choix structurants : stockage, orchestration, catalogage, gouvernance. -Conception, développement et maintenance des traitements de données (pipelines/dataflow/batch) : - Développer et industrialiser les traitements de données à forte volumétrie - Optimiser les performances (partitionnement, parallélisation, tuning SQL) - Implémenter des traitements data batch, temps réel ou quasi-temps réel (Kafka, NIFI.) - Faire un usage responsable et éthique des données - mise en œuvre de mesures de protection des données pour assurer la conformité à la législation en vigueur (ex RGPD) - Assurer la maintenance corrective des traitements Plateformes cloud et outillage : - Déployer et maintenir les solutions cloud data (Azure, AWS) - Mettre en place des tests automatisés (unitaires, data tests, validation de schéma). Orchestration, Monitoring, fiabilité & sécurité : - Mettre en place des alertes et une supervision pour garantir une meilleure réactivité en cas d'absence de donnée ou d'incohérence - Garantir la sécurité des données : chiffrement, gestion des accès, audit - Orchestrer les traitements, surveiller leurs performances, leurs disponibilités et leurs exécutions. Outils de dataViz pour les métiers : - Concevoir et développer des outils DataViz pour les métiers et l'AOM Projet, collaboration & gouvernance : - Participer à la définition et à l'analyse des besoins et évaluer des charges des projets/solutions à développer. - Travailler de façon autonome avec les métiers/prestataires pour préciser affiner les besoins quand cela est nécessaire - Déterminer, formaliser, planifier et chiffrer les tâches nécessaires à la réalisation des projets - Reporter les arbitrages à réaliser à son responsable et être force de proposition - Documenter l'architecture, les modèles, les pipelines et indicateurs dans un Data Catalog - Participer à l'évolution du Framework data interne (standards, bonnes pratiques) - Reporter son activité auprès de sa hiérarchie - Être pro-actif sur l'amélioration